内存数据查询时排序性能

写入内存排序性能测试

0.目的
测试为memtable引入写时复制避免每次查询均拷贝排序对IoTDB整体读写性能的影响

1.测试配置

server端：
OS：Ubuntu
CPU: 8核 Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU @ 3.60GHz
JVM内存：16G

benchmark：
INSERT_MODE=session
IS_CLIENT_BIND=true
CLIENT_NUMBER=20
GROUP_NUMBER=1
DEVICE_NUMBER=50
SENSOR_NUMBER=100
BATCH_SIZE=100

写入使用batch模式
查询使用时间范围查询

2.测试结论
纯写入性能在统计意义上没有显著下降（95%置信度），纯查询性能提升11.6%，在读写均有的情况下，随着查询的增多，性能提升越来越显著

3.测试结果
（1）benchmark写读比1:1（实际比例2.49:1）

修改后版本：
写入吞吐(points/s): 8673640.48
查询吞吐(points/s): 17775.06

master版本：
写入吞吐(points/s): 8649846.56
查询吞吐(points/s): 17725.94

（2）benchmark写读比1:3（实际比例0.83:1）

修改后版本：
写入吞吐(points/s): 7080097.66
查询吞吐(points/s): 43313.21

master版本：
写入吞吐(points/s): 6734677.63
查询吞吐(points/s): 41199.52

（3）benchmark写读比1:5（实际比例0.50:1）

修改后版本：
写入吞吐(points/s): 6171603.73
查询吞吐(points/s): 62819.06

master版本：
写入吞吐(points/s): 5916829.64
查询吞吐(points/s): 58546.74

（4）纯写入

修改后版本：
写入吞吐(points/s): 10060188.79

master版本：
写入吞吐(points/s): 10067951.32

（5）纯查询

修改后版本：
查询吞吐(points/s): 534479.47

master版本：
查询吞吐(points/s): 478505.20