1. MongoDB的效率问题
最初，MongoDB因其分布式和可扩展的优势而受到青睐。然而，随着数据量增长和业务需求上升，它的性能开始变得缓慢。随着应用程序增加，许多组织开始面临数据处理效率问题。从使用简单查询到在集合中搜索大数据集，此时始终需要优化，并且性能需要提高。
2. 索引的优化
2.1. 结构化索引
MongoDB使用B-tree索引来提高查询性能和减少扫描成本。这个索引可以优化数据扫描和在集合中的搜索查询。如果没有为任何集合创建索引，那么查询以及聚合操作都会变得相应的缓慢。索引可以帮助MongoDB快速获取数据，大大提高了查询效率。一个经过高效管理的索引能够既提升查询结果的精确程度，同时也可以大大缩减响应的时间。
因此，项目中的查询需求应该优先考虑索引的使用。
2.2. 唯一索引的使用
唯一索引在MongoDB中的使用主要是为了保证数据的唯一性，确保每个文档的唯一性，避免出现重复或丢失的数据。另外，在唯一索引下，查询的速度相对较快。实际应用中可以在一个文档的多个字段上建立复合索引，并添加唯一索引特性。
3. 投影的使用
在MongoDB中，查询操作支持投影操作。投影操作是查询某些字段的指定操作，只返回我们需要的结果，可以减少响应时间和网络带宽的使用。而在查询所有字段时，可以使用exclude字段或者选择性的exclude。
db.collection.find({},{'_id':0, 'name':1})3.1. exclude字段
可以用投影操作符exclude指定排除哪些字段。
db.collection.find({},{'password':0})3.2. 选择性的exclude
使用选择性的exclude时，可以指定只选择哪些字段。
db.collection.find({},{'name':1, 'age':1})4. 分散服务器的使用
分散服务器是指将可扩展的MongoDB聚类部署在多台服务器上，以满足更高的规模、更大的存储需求和更好的性能。 MongoDB4.2推出了更新的分散式转存协议，因此MongoDB一直在努力提高其分散服务器的使用。
5. 速度测试与评估
从应用程序角度看，如果使用因某些操作而效率低下的MongoDB，则引入新的索引并从哪些集合中选择字段数据（投影）是一个明显的决策。
通过对实际应用进行性能测试和评估，可以获得详细、全面的性能数据，并且可以根据数据做出优化措施并进一步提高性能。
总体来说，MongoDB的持续优化工作，为我们提供了前所未有的高效率性能优势。但是，我们还需要不断地尝试优化策略，以确保它可以在任何需求下得到最佳的响应时间，并忠实服务于用户。