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背景

目前，除了不带值过滤的原始数据查询，对于 Vector 时间序列的处理，是将其转化到分量然后当做普通的时间序列处理，即如果查了 Vector 时间序列的 K 个分量，则需要建 K 个 Reader 进行 K 次查询，因此我们接下来的优化是，将属于同一个 Vector 时间序列的 K 个分量聚合到一起进行查询，即只进行一次查询将所有的分量数据查出来。在聚合上，则涉及到如果使用多个分量的统计信息，以及如何将 BatchData 内的多个分量值列，映射到各个分量进行更新。

实现方案

从底层来看，没有值过滤条件的聚合为每一条时间序列创建一个 SeriesAggregateReader，然后根据该 Reader 判断是否利用统计信息更新，包括 timeSeriesMetaData Statistics, ChunkMetaData statistics, 和 Page Statistics，涉及接口分别为

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或者利用数据值更新，即利用 batchData 进行更新，涉及接口分别为 `void updateResultFromPageData(BatchData dataInThisPage)`

由于一条多元时间序列的每个 一条 Vector 时间序列的每个 MetaData 内都包含了多个统计信息，且得到的 BatchData 也包含一个时间列和多个值列，因此我们需要指定需要哪一个分量的统计信息，以及需要 BatchData 里的第几列作为值列。

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则会聚合为一条路径，root.sg.d1.vector1[s1, s2] 和一个 Map, (s1 →  [0, 2], s1 → [1], s2→ [2])，然后为每个 Map Entry 分组建立聚合结果集。

对于利用数据值更新，为了最大程度的利用现有接口，使改动最小化，选择保持 void updateResultFromPageData(BatchData dataInThisPage) 不变，接口不变，
而将一个 VectorBatchData 拆解为多个分量的 subBatchData, 然后利用现有接口进行后续操作。

这样改动也可以直接利用上面根据分量进行的分组进行操作。

BatchData nextOverlappedPageData = seriesReader.nextPage();
BatchData[] subBatchData = nextOverlappedPageData.generateSubBatchData();
while (seriesReader.getCurIndex() < seriesReader.getSubSensorSize()) {
  updateUsingSubBatchData(SubAggrResultList, subBatchData)
  seriesReader.nextIndex();

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