在处理MongoDB数据库中的大规模数据时，查询性能是一个不可忽视的关键点。以百万级数据为例，提高查询效率需要综合考虑多个因素。下面将介绍一些提高MongoDB查询性能的策略和最佳实践。
首先，使用索引是最关键的优化手段。MongoDB的索引允许数据库快速查找特定的文档，与无索引情况下的全集合扫描相比，性能提升显著。应该为查询中经常用作过滤、排序的字段建立索引。但是需要注意的是，索引并不是越多越好，因为索引本身也需要空间存储，并且在数据写入时需要更新，所以要权衡索引的成本和好处。
其次，优化查询表达式也极其重要。需要明确查询条件，尽可能使用精准的查询操作符，并避免使用消耗性能的操作，比如 $regex 正则表达式查询或者 $where 条件。同时要注意使用投影来限制返回的字段，仅获取需要的数据，减少网络传输及应用程序处理的负担。
接着，合理使用查询分析器 explain。通过 explain 方法可以得知查询的执行策略，包括是否使用了索引、扫描的文档数目、返回的结果数等。这些信息有助于发现查询效率瓶颈，据此调整索引策略或查询语句。
另外，避免在服务高峰期进行大规模的查询。如果必须处理大量数据，考虑在系统负载较低的时候执行，或者使用MongoDB的聚合框架进行批量处理。用好 $match、$limit、$sort 等聚合管道操作符，能够减少处理数据的数量。
还应当使用分页查询来限制查询结果大小，这是处理大量数据不可或缺的一个策略。在MongoDB中，可以使用 skip 和 limit 方法进行分页，但要注意，skip 在大数据集中可能会导致性能下降，因为MongoDB需要跳过前面那么多文档。对于提高分页查询的效率，一种常见的方法是记住上一页的最后一个文档的 _id ，然后查询 _id 大于它的文档，这样可以快速跳转到下一批数据。
最后，定期维护数据库是保持查询性能的重要手段，这包括定期对数据库进行分析、优化碎片，更新统计信息以及监控性能等。使用MongoDB自带的性能监测工具，如 mongostat 和 mongotop 来监控数据库的状态，并及时作出调整。
综上，提高MongoDB百万级数据的查询性能需要综合多项技术，并在实际应用中不断调优和实践。理解数据的特征，合理设计索引，优化查询语句，在数据访问、管理上遵循最佳的实践，这样才能有效地管理和查询大规模的数据集合。
