MongoDB是一种非关系型数据库，它支持多种类型的查询，包括范围查询。范围查询是指根据某个字段的值的范围来筛选文档，例如查询年龄在18到25岁之间的用户。范围查询在很多场景下都很有用，但是如果没有合适的索引，它可能会导致数据库的性能下降。
索引是一种数据结构，它可以帮助数据库快速地定位和检索文档。索引可以根据不同的字段或字段组合来创建，例如根据年龄、姓名、地址等。索引可以提高查询的速度，但是也会占用额外的空间和维护成本。因此，创建索引需要考虑到查询的频率、复杂度、数据量等因素。
对于范围查询，如果没有建立相应的索引，数据库就需要扫描所有的文档，这会消耗大量的时间和资源。如果建立了相应的索引，数据库就可以利用索引来快速地定位和过滤文档，这会大大提高查询的效率。例如，如果我们要查询年龄在18到25岁之间的用户，我们可以建立一个根据年龄排序的索引，这样数据库就可以直接跳过年龄小于18或大于25的文档，只需要扫描符合条件的文档。
当然，并不是所有的范围查询都需要建立索引。有些情况下，建立索引反而会降低性能或者浪费空间。例如，如果我们要查询年龄在1到100岁之间的用户，这个条件几乎包含了所有的用户，那么建立一个根据年龄排序的索引就没有意义，因为数据库还是需要扫描所有的文档。或者如果我们要查询某个字段的值在一个很大或很小的范围内，例如价格在100万到200万之间的商品，这个条件可能只匹配到很少或没有文档，那么建立一个根据价格排序的索引也没有意义，因为数据库还是需要扫描所有的文档。
因此，在进行范围查询时，我们需要根据实际情况来判断是否需要建立索引。一般来说，如果范围查询涉及到一个经常被查询且分布较均匀且范围较小的字段，那么建立一个根据该字段排序的索引是有利于提高性能的。如果范围查询涉及到一个很少被查询或者分布较不均匀或者范围较大的字段，那么建立一个根据该字段排序的索引可能是没有必要或者有害于性能的。
MongoDB范围查询是一种常用且强大的查询方式，但是它也需要合理地使用索引来优化性能。我们需要根据数据和业务特点来选择合适的索引策略，并定期监控和调整索引以适应数据和业务变化。