优化Debian上MongoDB的查询速度可以通过多个方面来实现，包括配置优化、索引优化、查询优化和硬件优化等。以下是一些具体的优化策略：
配置优化
- 调整WiredTiger缓存大小：根据系统内存调整WiredTiger缓存大小，例如，如果系统内存为16GB，可以将缓存大小设置为7.5GB。
- 启用日志记录：在嵌入式环境下，可以关闭日志记录功能，以减少磁盘I/O和CPU消耗。
- 限制内存使用：通过设置
wiredTigerCacheSizeGB 参数来限制WiredTiger引擎使用的内存大小。
索引优化
- 分析查询模式：找出常用的查询字段和排序条件，确定哪些字段需要创建索引。
- 选择合适的索引类型：根据查询模式选择合适的索引类型，如B-tree索引、全文索引等。
- 创建索引：为经常用于查询的字段创建索引，例如：
db.users.createIndex({username: 1})。
- 监控索引使用情况：使用
explain() 方法查看查询计划，分析索引是否被正确使用。
- 定期维护索引：使用
reIndex() 方法重建索引以减少碎片，定期检查索引的使用情况，删除不再需要的索引。
查询优化
- 优化查询语句：避免使用复杂的查询语句和子查询，尽量使用简单的查询条件和投影操作。
- 使用聚合管道：对于复杂的查询，使用聚合管道可以提高性能。
- 使用投影：只返回需要的字段，减少数据传输量。
- 限制结果数量：使用
limit() 函数限制返回的文档数量。
硬件和部署优化
- 选择多核CPU：提高并发处理能力。
- 增加内存容量：以缓存更多数据和索引，提升查询速度。
- 采用高速磁盘：如SSD，降低I/O延迟，配置RAID提高磁盘性能和可靠性。
- 分片和复制集：对于大规模数据存储和访问，使用分片和复制集功能提高数据的可用性和扩展性。
其他优化策略
- 处理数据倾斜：如果某些字段对应的记录比其他的多很多，会导致分片分布不均衡。可以使用哈希分片键来解决这个问题。
- 实时数据更新：预先聚合的集合可能会过时，可以使用增量聚合和变更流来保持更新。
- 允许使用磁盘：为聚合操作启用磁盘使用，以节省内存。
在进行任何更改之前，建议先备份数据并评估潜在的风险和影响。