1. MongoDB简介
MongoDB是一个开源的基于分布式文件存储的NoSQL数据库系统，采用JSON格式存储数据，支持动态查询和索引查询等功能，是最为流行的NoSQL数据库之一。它适合处理海量数据、高并发读写、复杂的数据结构等场景。
2. MongoDB读写性能优化的方法
2.1 索引的使用
MongoDB使用B树索引来提高查询性能。索引的使用可以大大提高查询速度，在海量数据情况下，可以有效地减少查询时间。如果没有索引，MongoDB将执行全表扫描，速度慢而且效率低下。使用索引应该注意，索引过多会影响写操作的性能；索引的选择应该与查询条件匹配。
// 在字段name上创建索引
db.collection.createIndex({"name":1})
// 查询字段name带有"张"的文档
db.collection.find({"name":/张/})
索引的建立一定要谨慎，不要图快而建立太多索引。
2.2 读写分离
读写分离可以有效地提高MongoDB的性能。因为在分离了读写之后，读操作和写操作分别由不同的节点处理，有效地减少了对节点的竞争，提高了并发读写时间。
2.3 数据库分片
当数据量达到一定级别的时候，单个服务器无法承受读写负载时，可以考虑使用数据库分片的方式，即将数据分散到不同的服务器上，通过MongoDB自身提供的分片管理实现高效读写大规模数据的需求。
2.4 数据模型的优化
在MongoDB的数据模型中，我们可以把不适合存储在同一个文档中的数据划分为多个文档，在不同的集合中进行分离存储。这样能够减少每个文档的大小，加快读取速度。
2.5 资源优化
除了对数据库和数据模型进行优化，我们也可以考虑对服务器资源进行优化。调整MongoDB的缓存大小、减少内存泄漏、增强硬盘性能等方式，都可以提高MongoDB的读写性能。
3. 如何高效读写海量数据
3.1 批量插入
如果需要大量的插入数据，我们可以使用批量插入的方式。将多个文档插入到MongoDB数据库中的一次操作，不但可以减少MongoDB连接的次数，也能够节省网络带宽和服务器资源。在批量插入时，建议采用无索引的方式进行插入，大大提升插入数据的速度。
// 批量插入数据到集合collection中
let data = [
{"name":"张三","age":25,"sex":"男"},
{"name":"李四","age":26,"sex":"女"}
]
db.collection.insertMany(data)
批量插入一定要注意文档大小的限制，建议分批进行插入。
3.2 使用游标
在进行大量数据查询时，如果一次性查询出所有的数据，很可能会导致网络慢甚至服务器崩溃。因此，MongoDB提供了有关游标的API，通过游标可以分批次将数据查询出来，从而避免一次性查询所有数据。
// 创建游标查询30~39岁的文档
let cursor = db.collection.find({"age":{$gte:30,$lte:39}})
// 遍历游标
while (cursor.hasNext()) {
let doc = cursor.next()
print(doc.name+","+doc.age)
}
3.3 使用聚合管道
聚合管道是MongoDB提供的一种数据处理方式，可以方便地进行数据聚合和数据计算。在处理海量数据时，使用聚合管道可以大大提高数据的处理时间。
// 按照字段sex将文档分组并统计数量
db.collection.aggregate([
{"$group":{"_id":"$sex","count":{"$sum":1}}}
])
3.4 使用分片技术
当数据量达到一定级别的时候，单个服务器无法承受读写负载时，可以使用数据库分片的方式，将数据分散到不同的服务器上，通过MongoDB自身提供的分片管理实现高效读写大规模数据的需求。
4. 总结
在高效读写海量数据时，我们可以使用索引、读写分离、数据库分片、数据模型优化、资源优化等方式优化MongoDB的性能。同时，使用批量插入、游标、聚合管道和分片技术等进行海量数据的处理，可以大大提高处理效率。