查询速度提升了

只是做了前面所说的第1点的优化，消耗内存只有原来的1/3。另外用profile模块找出了程序的热点，做了点小优化。查询时间降到1s以下。
下一步该做什么呢？还是提升数据量优化性能吧，时间不多了，是没精力去实现大的功能了。

查询越来越慢了

随着数据量的增加，查询速度越来越慢。原因是排序所需要的数据在内存占的空间越来越大。现在大概占了900M的内存，由于机器上跑了其他很多的服务，导致内存不够。
现在的查询服务是多进程结构，父进程内存中加载了了很多数据，由于父进程中的数据不被访问，而内存不足，父进程的页面被换出到swap分区，当客户查询来时，创建的子进程复制了父进程的地址空间，尽管是与copy on write理论上共享了父进程的页面文件，但是由于父进程的页面已经被换出，所以每个子进程都要从swap中加载自己需要的数据。页面换入换出很频繁。
准备的优化措施：
1.对父进程的数据存储用C扩展来写。Python对象太占空间了，大概要比C方式多一倍的空间。这样内存消耗预计可以缩小一半。
2.让查询服务父进程的数据常驻内存不换出。这个要自己实现一个内存分配模块。可以用mmap+mem_locked参数来实现。由于上面的1准备用STL的map来保存数据，这意味着需要重新写一个map的allocator。