1. MongoDB是什么以及它的性能特点
MongoDB是一款高性能、面向文档的NoSQL数据库。相较于传统的关系型数据库，MongoDB在数据处理上具有独特的优势：
支持分布式架构，数据可在多台服务器上分布式存储
数据以文档为主，具有良好的扩展性
支持复杂查询操作和高效的数据索引
MongoDB使用BSON（Binary JSON）格式进行数据存储，使用驱动来进行数据操作，可使用任意编程语言进行开发。
在MongoDB中，一条数据被称为一个文档（document），文档以键值对（key-value pair）形式进行存储。每个文档可以不同的字段，这一点与传统关系型数据库不同。在MongoDB中，数据以集合（collection）为单位进行管理。集合是一组文档的集合，MongoDB中每个数据库可以包含多个集合。
由于MongoDB的特点，它经常被用来处理大量数据、高并发、可拓展中等场景，被许多互联网公司所采用。
2. MongoDB的性能瓶颈
MongoDB在处理大量数据时，也存在一定的性能瓶颈。以下是一些可能影响MongoDB性能的因素：
2.1 索引
在MongoDB中，无论是查询或排序操作，都需要针对某个字段进行索引。未进行索引的集合进行查询操作时，每个文档都需要进行遍历查找，查找效率极低。因此，在进行查询操作前，需要对需要查询的字段进行索引。
db.collection.ensureIndex({"key":1})在对MongoDB进行使用时，经常会遇到在查询操作中，会存在金丝雀查询现象，这种现象在维基百科上有详细定义。
金丝雀查询是指使用极具代表性的一条查询来对一个新系统进行基准测试，这里使用极具代表性的一条查询是指一个非常频繁的查询，也是用户使用量最大的一种查询。
在进行金丝雀查询的时候，会对性能提出一个非常高的要求。如果MongoDB的查询性能无法满足这个要求，就需要对MongoDB数据库进行优化。
2.2 硬件资源
MongoDB的性能也取决于服务器的硬件资源。主要包括内存、存储、带宽、CPU、网卡等方面。在MongoDB集群架构中需要考虑数据的冗余备份，通过冗余备份降低硬件故障的影响性。
2.3 查询优化
在MongoDB查询操作时，需要提高查询操作的效率。一些高效的查询编写操作，如使用b-tree技术进行索引等，都可以有效提高查询效率。
2.4 数据库结构
MongoDB中的文档结构对查询操作和更新操作都有很大的影响。在MongoDB中，文档嵌套的过于深度，可能会造成在读取或更新某个字段时，需要遍历嵌套的所有字段，增加计算和存储的成本。
3. MongoDB优化实践指南
3.1 建立合适的索引
MongoDB中建立合适的索引非常重要。在写入数据前，应该确定字段类型及所需要的索引。在读写操作时，也应该注意到查询、回滚以及推迟写入这些操作，不仅会影响每个文档的写入时间，也会影响整个集合的性能。
在查询操作过程中，可以使用explain()命令，查看查询语句查询了哪些字段，以及查询使用的索引。
db.collection.find({field:"value"}).explain()在了解查询语句使用情况后，可以使用索引调试工具，调整索引对查询性能的影响。
3.2 设计合理的数据结构
在设计MongoDB数据库时，需要考虑数据结构的合理性。其中，尽可能优化嵌套结构，减少字段层数。使用嵌套结构字段时，应该考虑更新操作的可能导致的数据替换。
3.3 调整服务器和软件参数
在MongoDB性能调优时，对硬件资源的分配及服务器、软件参数的调整都非常重要。优化内存分配、磁盘存储机制、文件系统类型、网络参数等，都会对MongoDB性能产生重要影响。
3.4 利用分片技术
分片技术是MongoDB可伸缩性设计的一部分。使用分片技术，可以将一个庞大的MongoDB集合分拆为多个分片，分布在多个服务器上。可通过增加shards，提升MongoDB的可伸缩性，并获得更高的集合性能。
3.5 识别慢查询和性能问题
在实际工作中，需要及时识别慢查询和性能问题。可以使用MongoDB的profiling工具，采集查询语句以及查询语句在服务器上运行的性能参数，进行性能分析。
通过对慢查询和性能问题进行分析，可以对MongoDB数据库进行优化，提升性能，提供高效的数据操作。
4. 结论
MongoDB作为一款高性能、面向文档的NoSQL数据库，其在处理数据大量、高并发场景中的应用广泛。在实际开发中，应该注意索引建立、数据结构设计、服务器和软件参数调整等方面的优化。通过应用这些优化，我们可以使MongoDB数据库更加优秀，提供更高效、更快速、更稳定的数据操作。