1. 前言
在大量数据存储的应用程序中，MongoDB 是一款非常流行的数据库。但是当 MongoDB 查找记录时，如果花费的时间太多就会影响应用程序的性能。所以如何提高 MongoDB 的查找记录速度，已经成为MongoDB系统优化的重要方向之一。
2. 了解MongoDB的查询执行机制
MongoDB 的数据存储采用了BSON（二进制的JSON）格式，查询过程就是根据条件在数据集中查找文档的过程。MongoDB 的查询执行机制主要包括三个步骤：
2.1. 处理查询语句
MongoDB 的查询语句以 JSON 格式的方式表示，服务器首先要根据传入的 JSON 对象来构建查询语句。具体过程如下：
db.collection.find(条件)
例如：
db.mycol.find({"name" : "菜鸟教程"})
其中 db 是 MongoDB 数据库对象，mycol 是 MongoDB 集合对象，find 是 MongoDB 集合对象的方法。该语句在 mycol 集合中查找 name 字段等于“菜鸟教程”的文档。
2.2. 利用索引查找文档
对于需要返回一个文档的查询， MongoDB 会尝试使用索引来避免扫描整个集合。MongoDB 可以添加一种叫做“覆盖索引”的特性来避免获取集合中的文档数据，这样查询结果可以更快地返回。在执行查询之前，需要先在数据集合上面建立索引。
例如，在建立了 name 字段的索引后，MongoDB 使用该索引来查找 name 等于“菜鸟教程”的文档，具体命令如下：
db.mycol.createIndex({"name":1})
还可以在不同字段上建立多个索引，如下所示：
db.mycol.createIndex({"name":1,"age":1})
2.3. 返回结果
查询数据库结束后， MongoDB 返回结果到客户端，由客户端处理返回结果。
3. 对查询语句进行优化
既然查询速度影响 MongoDB 的性能，那么如何通过对查询语句进行优化来提高查询速度呢？这里给出一些优化的建议：
3.1. 只查询所需字段
查询过程中，只返回需要的字段可以大大提高查询速度。例如，通过如下语句只返回 name 字段：
db.mycol.find({"name":"菜鸟教程"},{"name":1})
3.2. 避免使用 $where 运算符
$where 运算符可以使用 JavaScript 函数作为查询的一部分，但它会导致 MongoDB 集合中的所有文档进行全局扫描，因此执行效率非常低下。
3.3. 避免使用 limit() 函数对大数据集查询
当查询大数据集时，使用 limit() 函数只能限制返回记录的数量，而不能限制查询的文档数量。因此，通过在查询过程中使用 limit() 函数来限制结果的数量，从而限制了查询优化计划的优势。
3.4. 使用 sort() 函数来提高查询效率
当我们请求某些字段时，使用 sort() 函数将该字段排序，并以此来确定在检索过程中使用索引。这将对查询性能产生积极影响。
4. 添加索引
如上所述，MongoDB 使用索引来提高查询速度。因此，建立正确的索引是MongoDB系统优化中非常重要的一步。
4.1. 确定需要添加的索引
为了确定应该在哪些字段上添加索引，您需要考虑哪些字段在查询过程中最经常使用，并且尽可能少地使用字段。因此，您应该为用于筛选文档的字段添加索引。
4.2. 不要覆盖全部字段
如果您选择为某个字段创建索引，一定不要为所有字段创建索引。否则，这将会降低数据库性能。
4.3. 修改上限值以提高索引效率
默认情况下，在 MongoDB 中，当一个索引超过 64MB 时，会删除该索引，您可以使用 maxIndexSize 选项来修改这个限制。
5. 使用归档模式
归档模式可以帮助解决 MongoDB 中的查询性能问题。当在同一集合上执行大量写入操作时，不仅会对索引和逻辑结构造成负担，而且会在查询时影响性能。
6. 总结
通过了解 MongoDB 的查询执行机制，我们可以了解到如何对查询语句进行优化，从而提高查询速度。此外，应该根据实际场景添加索引或使用归档模式等优化措施，在实际应用中, 必须根据实际情况，找到真正适合自己的优化方案，常规的优化方法是尽可能使用索引、压缩数据、避免频繁的带数据的查询，优化数据模型，为查询语句测试程序等。