在CentOS上优化MongoDB查询速度可以通过多种方式实现，包括硬件优化、配置调整、索引优化、查询优化等。以下是一些基本的步骤和建议：
硬件优化
- 增加内存：MongoDB使用内存映射文件来存储数据，因此更多的RAM可以显著提高性能。
- 使用SSD：固态硬盘（SSD）比传统硬盘（HDD）有更快的读写速度，可以减少I/O延迟。
- 多核CPU：MongoDB可以从多核处理器中受益，确保MongoDB配置文件中的
bindIp设置允许所有接口，以便MongoDB可以利用所有可用的CPU核心。
配置调整
- 调整存储引擎：MongoDB支持多种存储引擎，如WiredTiger和MMAPv1。WiredTiger通常是更好的选择，因为它提供了更好的性能和压缩。
- 调整缓存大小：在
mongod.conf文件中，可以设置storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB来指定WiredTiger缓存的大小。通常建议设置为物理内存的50%-70%。
- 日志级别：降低日志级别可以减少磁盘I/O。在
mongod.conf中设置systemLog.verbose为较低的值，如0或1。
索引优化
- 创建索引：确保为经常查询的字段创建索引。使用
db.collection.createIndex()命令来创建索引。
- 复合索引：对于多字段查询，考虑创建复合索引。
- 索引覆盖：确保查询可以从索引中直接获取所需的数据，而不需要访问实际的文档，这称为索引覆盖查询。
- 分析查询计划：使用
db.collection.find().explain()来分析查询计划，了解MongoDB是如何使用索引的。
查询优化
- 投影：在查询时仅返回需要的字段，减少数据传输量。
- 限制结果集：使用
limit()方法来限制返回的文档数量。
- 避免全表扫描：确保查询条件能够利用索引，避免全表扫描。
- 批量操作：对于插入、更新和删除操作，尽量使用批量操作来减少网络往返次数。
其他优化
- 分片：对于大型数据集，考虑使用MongoDB的分片功能来分布数据和负载。
- 副本集：使用副本集来提高数据的可用性和读取性能。
- 监控和分析：使用MongoDB自带的监控工具，如MongoDB Atlas、Ops Manager或者第三方工具来监控数据库性能，并根据监控结果进行调整。
在进行任何优化之前，建议先在测试环境中验证优化措施的效果，并确保备份重要数据以防万一。此外，优化是一个持续的过程，需要根据应用程序的使用情况和数据模式的变化进行调整。