1. MongoDB简介
MongoDB是一款使用文档数据库方式处理数据的跨平台软件。文档数据库是指数据库中存储的数据结构不是基于行或列，而是以文档为基础。MongoDB具有高扩展性、高性能、易部署等特点。
MongoDB非常适合大数据分析，特别是在由海量非结构化数据组成的大数据场景下。因为它具有高度的灵活性，能方便地适应不同类型的数据，如文本、图片、视频等非结构化数据。
2. MongoDB解决大数据分析的瓶颈
2.1 数据存储和管理
传统数据库存储数据都是以表格的形式呈现，而表格形式的存储方式对于非规则的图像、音视频、半结构化数据等非规则数据存储的效率比较低。而MongoDB是使用类似于JSON的文档的形式保存数据，对于复杂的非结构化数据存储和管理非常高效。
例如，在数据分析中，数据类型和格式不一的情况非常普遍。使用关系型数据库就很难支持这种情况，而MongoDB对存储的数据格式没有限制，可以将不同类型的数据存储在同一个文档中。
2.2 平台架构支持
MongoDB 主要是采用分布式存储方式，使用多节点的硬件架构来保证数据的高可用，也就是说，一系列的实例可以存储不同的数据数量和数据类型。如果一台服务器故障，该服务器上的数据可以通过其他备用服务器访问。
MongoDB通过横向扩展（Horizontal scaling）能比传统关系型数据库使用更多的小型节点同时工作来提升数据处理效率。这种技术的实现不必添加更多的 RAM 或者 CPU 资源，只需要增加节点即可。
2.3 索引支持
MongoDB支持各种查询功能以及对数据的写操作。MongoDB的性能取决于索引的质量和个数。
索引在大数据分析中非常重要，能够加快查询速度，提高数据处理效率。MongoDB可以创建各种不同类型的索引，以满足不同查询场景的需求。
2.4 处理大量请求
对于大量的数据请求，MongoDB也提供了易于使用的API来查询数据。例如，在数据分析中，使用聚合管道(aggregation pipeline)对文档进行过滤、分组和排序，从而提高数据处理效率。
db.sales.aggregate([
{$match: {status: "A"}},
{$group: {_id: "$buyer", total: {$sum: "$price"}}},
{$sort: {total: -1}}
])
这段代码展示了一个聚合管道的例子，用到了MongoDB的聚合框架，通过三个阶段的处理来对文档进行过滤、分组和排序。这种处理方式能够处理大量的请求。
3. 总结
总之，对于非结构化数据存储和管理，以及大规模数据处理和分析，使用MongoDB能够快速解决瓶颈问题。
MongoDB具有高度的灵活性和扩展性，能够适应复杂和不同类型的数据，提高数据处理效率，同时对于大规模数据处理和分析，MongoDB具有高度的并发性和水平扩展能力。