当 MongoDB 查询变慢时，可以考虑以下几个方面来解决问题：
索引优化：在查询经常用到的字段上创建合适的索引，以加快查询速度。可以使用db.collection.createIndex()方法来创建索引。
查询优化：避免全表扫描，尽量使用索引来定位数据。可以使用explain()方法来分析查询计划，找出慢查询的原因。
分批查询：如果查询的结果集很大，可以考虑使用分页或者限制返回的文档数量来减少查询的时间和资源消耗。
硬件升级：如果查询慢是因为硬件资源不足导致的，可以考虑升级硬件，增加内存、CPU等资源。
数据模型优化：根据业务需求和查询模式，优化数据模型，设计合适的集合结构和文档关系，以提高查询效率。
查询缓存：如果查询结果对实时性要求不高，可以考虑使用缓存技术，将查询结果缓存起来，减少对数据库的查询频率。
服务器参数调优：调整 MongoDB 的配置参数，根据实际情况增加或减少线程池大小、限制查询的最大时间等。
数据分片：如果数据量非常大，可以考虑使用 MongoDB 的分片功能，将数据分散到多个节点上，以提高查询性能和可伸缩性。
以上是一些常见的解决方法，具体的解决方案需要根据具体情况进行调整和优化。可以结合 MongoDB 的性能监控工具和日志来定位问题，找到最合适的解决方法。
