要解决MongoDB大数据查询慢的问题，可以考虑以下几个方面：
索引优化：确保在查询字段上创建了合适的索引，以加快查询速度。可以使用explain()方法来分析查询计划，查看是否使用了索引。
分片集群：如果数据量非常大，单个MongoDB实例无法满足需求，可以考虑使用分片集群来提高查询性能和可扩展性。
查询优化：尽量避免全表扫描和复杂的查询操作，可以通过优化查询条件、使用合适的查询操作符、避免使用高消耗的操作等方式来提高查询性能。
数据模型设计：合理设计数据模型，避免频繁的数据重组和关联查询，以减少查询的复杂度和开销。
硬件优化：提供足够的硬件资源，包括CPU、内存和磁盘空间，以满足大数据量的查询需求。
数据分区：将数据按照一定的规则进行分区存储，可以提高查询的效率。比如按时间范围进行分区，可以针对特定时间段查询数据，避免全表扫描。
数据压缩：对于大数据量的集合，可以考虑使用压缩算法对数据进行压缩，减少存储空间和提高查询速度。
使用适当的查询工具和驱动程序：选择合适的查询工具和驱动程序，可以提供更高效和优化的查询性能。
综上所述，通过以上的优化措施，可以提高MongoDB大数据查询的性能和效率。