mongodb是一种非关系型数据库，它可以存储大量的数据，并提供高效的查询和索引功能。但是，当数据量达到一定规模时，mongodb的查询性能可能会下降，导致查询慢的问题。本文将针对mongodb单表2000万数据量下的查询慢问题，进行分析和优化。
首先，我们需要了解mongodb的查询原理和索引机制。mongodb的查询原理是基于B树的索引结构，它可以快速地在索引中查找匹配的文档。但是，如果查询条件不符合索引的规则，或者索引不适合查询场景，那么mongodb就会进行全表扫描，这会消耗大量的时间和资源。因此，为了提高查询性能，我们需要合理地设计和使用索引。
其次，我们需要分析查询慢的具体原因和场景。一般来说，查询慢的原因有以下几种：
1.索引缺失或不合适。这是最常见的原因，如果没有为查询字段创建索引，或者创建了不适合的索引（例如复合索引、多键索引、稀疏索引等），那么mongodb就会进行全表扫描，导致查询慢。解决方法是根据查询需求，创建合适的索引，并定期检查和维护索引。
2.查询条件过于复杂或不精确。如果查询条件包含了多个字段、多个操作符、正则表达式、排序等，那么mongodb可能无法有效地利用索引，或者需要进行额外的计算和排序，导致查询慢。解决方法是尽量简化和精确化查询条件，并避免使用不支持索引的操作符（例如$ne、$nin、$not等）。
3.数据分布不均匀或存在热点数据。如果数据分布在不同的分片或节点上不均匀，或者存在某些数据被频繁访问的情况，那么mongodb可能需要跨分片或节点进行查询，或者某些分片或节点承受过大的压力，导致查询慢。解决方法是根据数据特征和访问模式，选择合适的分片键和分片策略，并平衡分片或节点之间的负载。
4.系统资源不足或配置不合理。如果系统资源（例如CPU、内存、磁盘、网络等）不足或配置不合理（例如缓存大小、连接数、日志级别等），那么mongodb可能无法充分发挥其性能，或者出现资源竞争或阻塞的情况，导致查询慢。解决方法是根据系统负载和性能指标，调整系统资源和配置，并监控系统状态。
最后，我们需要采用一些工具和方法来检测和优化查询性能。一般来说，我们可以使用以下工具和方法：
1.使用explain()方法来查看查询执行计划和统计信息，了解查询是否使用了索引，以及索引是否有效。
2.使用indexStats()方法来查看索引使用情况和统计信息，了解索引是否合理，并删除无用或重复的索引。
3.使用profiler()方法来开启查询分析器，记录查询的时间和细节，找出查询慢的原因和场景。
4.使用mongostat()和mongotop()命令来监控mongodb的运行状态和资源使用情况，发现系统瓶颈和异常。
5.使用sh.status()命令来查看分片集群的状态和信息，了解数据分布和负载情况，并调整分片策略和平衡。