mongodb是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，具有高可扩展性、高性能和灵活性的特点。但是，当数据量达到一定规模时，mongodb的查询速度可能会变得很慢，影响用户体验和业务效率。那么，mongodb数据量大查询慢的原因是什么？又有哪些方法可以优化mongodb的查询性能呢？
首先，我们要了解mongodb的查询过程。当我们向mongodb发送一个查询请求时，mongodb会先在内存中查找索引，如果找到了匹配的索引，就会根据索引指向的位置去磁盘上读取相应的文档。如果没有找到匹配的索引，就会进行全表扫描，即遍历磁盘上的所有文档，直到找到符合条件的文档或者扫描完毕。
显然，如果我们没有为查询字段创建合适的索引，或者索引不够精确，就会导致mongodb进行全表扫描或者扫描过多的文档，从而消耗大量的时间和资源。因此，创建和使用合理的索引是优化mongodb查询性能的关键。
那么，如何创建和使用合理的索引呢？这里有几个建议：
1.根据业务需求和查询频率，为常用的查询字段创建索引。例如，如果我们经常根据用户ID或者商品ID来查询数据，就可以为这些字段创建索引。
2.尽量使用单字段索引或者复合索引，避免使用多键索引或者地理空间索引。因为这些类型的索引会占用更多的空间和内存，并且在更新数据时会增加开销。
3.尽量让索引覆盖查询条件和返回字段。所谓覆盖索引，就是指一个索引包含了查询条件中的所有字段和返回结果中的所有字段。这样，mongodb就可以直接从内存中返回结果，而不需要再去磁盘上读取文档。
4.尽量减少查询条件中的范围操作和逻辑操作。例如，使用$eq代替$in或者$or，使用$gt代替$gte等。因为范围操作和逻辑操作会降低索引的选择性，并且可能导致多个索引同时被使用。
5.尽量减少返回结果中的字段数量和大小。因为返回结果越多越大，就会占用更多的网络带宽和内存，并且可能触发磁盘分页。
除了创建和使用合理的索引外，还有一些其他方法可以优化mongodb的查询性能：
1.使用分片技术。分片技术是将一个大的集合分成多个小的集合，并且分布在不同的服务器上。这样，可以提高并发能力和负载均衡，并且减少单个服务器上的数据量和查询压力。
2.使用聚合管道。聚合管道是一种对集合中的文档进行变换和处理的方式，它可以将多个操作串联起来，并且在每个操作之后过滤掉不需要的文档。这样，可以减少数据的传输和处理量，并且提高查询效率。
3.使用缓存技术。缓存技术是将常用的数据或者查询结果存储在内存中，以便于快速访问。这样，可以减少对mongodb的查询次数和压力，并且提高响应速度。
mongodb数据量大查询慢的原因主要是索引的缺失或者不合理，以及查询条件和返回结果的不优化。