技巧一、尽量减少磁盘访问内存访问要比磁盘访问快得多。所以使用优化的本质就是尽可能地减少对磁盘的访问。
内存的读取速度要比磁盘速度快一百万倍。读磁盘要消耗很长时间。几种简单的办法：使用ssd（固态硬盘）；增加内存可以减少对硬盘的读取，让常用的文档在内存中；技巧二、使用索引减少内存占用索引是有序的，所以不必遍历全部项。当查询时候会先根据索引查到索引中的结果，然后符合条件的文档加载到内存中，从而减少内存占用。技巧三、不要到处使用索引这里要注意，不是所有的查询都可以用索引的。索引一般用在返回结果只是总体数据的一小部分的时候。根据经验，一旦要大约返回集合一半的数据就不要使用索引了。
若是已经对某个字段建立了索引，又想在大规模模糊查询时候不使用它（因为使用时候可能较低效）可以使用自然排序，用｛“$natural”：1｝来强制mongodb禁用索引。自然排序就是“按照磁盘上的存储顺序返回数据”，这样mongodb就不会使用索引了。 技巧四、索引覆盖查询如果只想返回某些字段且所有这些字段都可放在索引中，mong odb可以做索引覆盖查询（covered index query），这种查询不会访问指针指向的文档，二是直接用索引的数据返回结果。
例如： db.foo.ensuindex({x:1, y :1,z:1})现在查询被索引的字段，并只要求返回这些字段，mongodb就没必要加载整个文档。db,foo.find({x: ceriteria, y: ceriteria})
这样的查询仅仅访问了索引的数据，而没有访问整个集合的数据；技巧五、使用复合索引加快多个查询查询只要和索引开头部分匹配就能利用索引，所以创建索引时要考虑这些查询依赖的所有字段。并且根据各个字段查询的频率定义索引字段顺序；技巧六、通过建立分级文档加快扫描将数组组织有层次话，不仅可以让其看着更有条理，还可以让mongodb在偶尔没有索引时候也能快速查询。 如果文档没有层次结构的话，mongodb必须遍历文档中的每个字段。合理使用层次可以减少mongodb对字段的访问。
技巧七、and型查询要点假设要查询满足条件a，b和c的文档，满足a的文档有4万，满足b的有9k，满足c的是200，那么应该用c and b and a 这样只需要查询200条记录。
这就是说要是已知某个查询条件更加苛刻，那要将放置在最前面；技巧八：or型查询要点or型查询与and查询恰好相反，匹配最多的查询语句放在最前面，因为mongodb每次都要匹配不在结果集中的文档。