1. MongoDB的优点
MongoDB是一个开源、分布式文件存储数据库，旨在为web应用提供高性能、高可扩展性和高可用性。
相较于关系型数据库，MongoDB具有以下优点：
灵活性：MongoDB采用了文档数据模型，不需要预定义表结构，可以将不同结构的数据存放在同一个文档中。
高性能：MongoDB支持水平扩展，可以通过添加更多的节点来提高系统性能。
丰富的查询语言：MongoDB支持强大的查询语言，可以方便地进行数据分析和筛选。
Schema-less：MongoDB可以储存任何形式的数据，无论大小和格式。
2. MongoDB的实际问题
尽管MongoDB有很多优点，但在实际使用中，也会遇到一些问题。以下是几个常见的问题：
2.1. 大数据量查找速度缓慢
当数据量逐渐增加时，查询速度可能会变得缓慢，这是由于MongoDB底层的B树索引结构在遍历大量数据时会产生一些性能问题。
为了解决这个问题，可以使用MongoDB的分片功能，将大量数据分散到多个节点中，这样查询时可以同时并行查询多个分片，提高查询速度。
2.2. 存储空间占用过大
由于MongoDB不需要预定义表结构，可以存储各种类型的数据，所以在存储一些非常深层嵌套的数据时，可能会导致存储空间占用过大。
为了解决这个问题，可以采用数据分片、数据压缩等方式来减小存储空间占用。此外，可以使用更高效的嵌套结构，如数组和嵌套文档等。
2.3. 数据不一致问题
在MongoDB中没有实现ACID特性，所以在进行数据更新操作时，可能会出现一些数据不一致的情况。比如，在多线程环境下对同一个文档进行更新时，可能会发生覆盖操作，导致部分更新操作被丢失。
为了解决这个问题，可以使用MongoDB提供的乐观锁、悲观锁等方式来保证数据一致性。此外，可以通过设计合理的数据库结构来避免操作冲突。
3. MongoDB的解决方案
3.1. 使用分片集群
在数据量较大的情况下，可以采用分片集群来提高查询性能。分片集群是指将数据集分别分布在不同的MongoDB实例上，每个MongoDB实例称为一个分片。这样可以将大量数据分布在多个分片上，进行并行查询，提高查询性能。
以下是一个使用分片集群的例子：
sh.enableSharding("database"); //启用分片
sh.shardCollection("database.collection", {"_id": "hashed"}); //分片collection
3.2. 使用索引优化查询速度
在MongoDB中，索引是提高查询性能的重要手段。可以通过合理创建索引来加速查询。
以下是一个在MongoDB中创建索引的例子：
db.collection.createIndex( { field1: 1, field2: -1 } )
其中，数字1表示升序，数字-1表示降序。
3.3. 使用合适的嵌套结构来减小存储空间占用
在MongoDB中，使用合适的嵌套结构可以减小存储空间占用。比如，在嵌套文档中使用数组可以替代使用多个文档，从而减小存储空间。
以下是一个在MongoDB中使用嵌套结构的例子：
{
"name": "John",
"age": 25,
"address": {
"city": "Beijing",
"street": "xxx"
},
"hobbies": [
"reading",
"swimming",
"jogging"
]
}
3.4.使用MongoDB提供的锁机制来保证数据一致性
MongoDB提供了两种锁机制：乐观锁和悲观锁。乐观锁是指在进行修改时，先获取要修改的文档版本号，修改完成后再更新版本号。如果版本号与当前版本不一致，则说明数据已被其他用户更新，此时需要重新执行更新操作。悲观锁是指在进行修改前，先锁定要修改的文档，直到修改完成后再释放锁。
以下是一个在MongoDB中使用乐观锁机制的例子：
db.collection.update(
{ _id: 1, version: 1 },
{
$set: { name: "John" },
$inc: { version: 1 }
}
)
其中version字段表示文档版本号。
4. 结论
MongoDB作为一个新兴的NoSQL数据库，在高并发、大数据量的应用场景下，具有很大的优势。但同时也需要注意一些实际问题，如查询速度缓慢、存储空间占用过大、数据一致性等。采用分片集群、索引优化、合适的嵌套结构和锁机制等方法可以有效地解决这些问题。