1. 简介
MongoDB是一款开源的、跨平台的NoSQL数据库，可存储大量的非结构化数据。MongoDB具有高扩展性、高性能、高可靠性等特点，在Web应用的开发中得到了广泛的应用。对于Web应用的数据处理要求，MongoDB可以提供高效、快速的支持。但对于海量数据的读取，有时候MongoDB的读性能还需要进一步的优化，才能支持高并发的数据读取需求。
2. MongoDB读性能优化方案
2.1 索引的优势
通过索引的优化，可以极大提高MongoDB的读取性能。在MongoDB中，索引的作用类似于其他数据库的索引作用，即加快搜索查询速度。创建索引可以极大地提高查询的速度，MongoDB支持多种类型的索引，如单键、复合、文本、地理位置等索引类型。
db.COLLECTION_NAME.createIndex({KEY:1})在以上代码中，COLLECTION_NAME是集合名，KEY是需要创建索引的键名，1表示该键的升序排列。
2.2 优化查询的性能
对查询进行优化也是提高MongoDB读性能的重要手段。查询优化主要分为查询条件、查询方式和查询结果三个方面。
（1）对查询条件进行优化：如使用limit()函数，限制查询结果的返回数量；使用skip()函数，跳过指定数量的文档返回剩余文档；使用sort()函数，对查询结果进行排序。
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER).sort({KEY:1})在以上代码中，find()函数表示查询全部文档，NUMBER是返回文档的数量，KEY是排序的键。
（2）对查询方式进行优化：如使用指定键查询，减少查询结果数量；使用索引，提高查询效率。
db.COLLECTION_NAME.find({KEY:VALUE})在以上代码中，KEY是指定的键，VALUE是指定键的值。
（3）对查询结果进行优化：如使用聚合函数aggregate()，对查询结果进行聚合，过滤掉不必要的数据。
db.COLLECTION_NAME.aggregate([{$match:{}},{$group:{_id:null, COUNT:{$sum:1}}},{$project:{"COUNT":1,"_id":0}}])在以上代码中，$match是匹配条件，$group是分组聚合，$project是指定输出字段。
2.3 读写分离的优化方式
读写分离是一种常用的MongoDB读性能优化方式，可以减少主节点的查询负荷，提高读性能。该方法是将主节点数据复制到备节点，由备节点负责查询，主节点负责更新。这样，备节点就可以处理大量的查询请求，提高了整个系统的并发处理能力。
2.4 垂直扩展的优化方式
通过垂直扩展的方式，可以提高MongoDB的读性能。垂直扩展是指通过增加CPU、内存、硬盘等资源的方式，使MongoDB能够更好的处理更高的并发访问。但是，垂直扩展的性价比不高，对于需求更高的应用，还需要通过其他优化方式来提高MongoDB的读性能。
3. 总结
通过以上方式的优化，MongoDB的读性能可以进一步提高，满足更高的并发访问需求。其中，索引优化、查询优化、读写分离优化及垂直扩展优化都是MongoDB读性能提高的有效手段。