MongoDB聚合查询慢的原因主要有以下几个方面：
1.数据量过大。如果要对大量的数据进行聚合查询，那么就需要消耗更多的时间和资源，尤其是当数据分布在多个分片上时，还需要进行跨分片的通信和汇总。
2.索引缺失或不合理。如果聚合查询涉及到的字段没有建立索引，或者索引不适合查询条件，那么就会导致全表扫描或低效的索引扫描，增加查询时间和内存消耗。
3.聚合管道设计不合理。如果聚合管道中包含了不必要的或重复的操作，或者没有按照最优的顺序排列操作，那么就会增加查询的复杂度和开销。
4.内存限制。MongoDB聚合查询默认有100MB的内存限制，如果超过这个限制，就会将中间结果写入磁盘，这会降低查询速度。另外，如果内存不足，也会影响查询效率。
针对上述原因，我们可以采取以下一些方法和技巧来优化MongoDB聚合查询的性能：
1.减少数据量。我们可以通过过滤条件、投影操作、分页操作等方式来减少需要处理的数据量，从而提高查询速度。另外，我们也可以定期清理无用或过期的数据，避免数据膨胀。
2.建立合适的索引。我们应该根据聚合查询涉及到的字段和排序方式来建立相应的索引，以便利用索引优化查询计划。同时，我们也应该避免建立过多或过大的索引，以免占用过多的空间和影响写入性能。
3.优化聚合管道。我们应该尽量减少聚合管道中的操作数目和复杂度，避免使用耗时或占用内存的操作，如$lookup、$unwind、$group等。同时，我们也应该按照最优的顺序排列操作，尽量在前面的阶段过滤掉更多的数据，以减少后面阶段处理的数据量。
4.调整内存限制。我们可以根据实际情况调整MongoDB聚合查询的内存限制，通过allowDiskUse选项来允许使用磁盘空间作为临时存储，或者通过maxTimeMS选项来设置查询超时时间。另外，我们也应该保证数据库服务器有足够的内存资源来支持高效的查询。
MongoDB聚合查询是一种强大而灵活的功能，但是也需要注意一些细节和技巧来提高其性能和效率。通过以上方法和技巧，我们可以让MongoDB聚合查询变得更快更好。