How to load history data to IoTDB without impacting query history（历史数据导入会导致IoTDB查询变慢）

当进行大量的历史数据导入时（TB级），IoTDB会出现明显的查询变慢问题，同时CPU的使用率明显上升。以目前我们的使用场景为例，导入80000个测点两年以上的历史数据，数据量大概在7-8TB。导入前，IoTDB中测点最新值查询耗时在10ms以下，在导入历史数据的过程中发现：同样的最新值查询竟花费了9秒，对应用的数据查询体验造成了较大影响。希望IoTDB团队优化历史数据导入处理流程，降低对查询的影响。此外，希望能给出历史数据导入过程的制约因素，指导用户进行数据库参数配置或者硬件资源的升级。

The issue names no files, tests, or entry points. Start by reproducing the reported TB-scale historical import alongside latest-value queries, then determine the resource constraints and configuration factors that cause query latency to rise; done means reduced query impact and documented import limits or tuning guidance.

Written by the indexing model from the issue text.