如果在MongoDB中进行大数据查询时遇到性能问题，可以尝试以下几个解决方案：
创建索引：索引可以加速查询操作，可以根据查询条件创建合适的索引，尤其是在经常使用的字段上创建索引，可以大大提高查询性能。
使用适当的查询语句：确保查询语句使用了合适的操作符和索引，避免全表扫描。
分片数据：如果数据量非常大，可以考虑将数据分片存储在不同的机器上，以提高查询性能。
增加硬件资源：如果查询性能问题是由于硬件资源不足导致的，可以考虑增加硬件资源，比如增加内存、磁盘等。
使用合适的查询模式：MongoDB支持多种查询模式，例如聚合查询、分布式查询等，根据具体的查询需求选择合适的查询模式。
数据库优化：可以对数据库进行一些优化操作，例如定期清理无用数据、压缩数据等，以提高查询性能。
使用缓存：可以将查询结果缓存起来，避免重复查询。可以使用Redis等缓存数据库来实现查询结果的缓存。
使用合适的查询工具：使用合适的查询工具可以提高查询效率，例如使用MongoDB Compass等可视化工具，或者使用MongoDB提供的命令行工具。
综上所述，针对MongoDB大数据查询慢的问题，可以从索引优化、查询语句优化、数据分片、增加硬件资源等多个方面来解决。根据具体情况选择合适的方法来提高查询性能。