处理MongoDB亿级数据的方法可以包括以下几个方面：
数据分片：将数据分散存储在不同的分片上，可以提高读写性能。可以根据数据的某个字段进行分片，使数据均匀分布在不同的节点上。
副本集和故障转移：通过配置副本集，可以实现数据的冗余备份和故障转移。当主节点发生故障时，可以自动将其中一个副本提升为新的主节点，保证系统的高可用性。
索引优化：合理地创建索引可以提高查询性能。对经常被查询的字段创建索引，可以加快查询速度。
查询优化：对于复杂、耗时的查询，可以考虑使用聚合查询、分析查询性能等方法进行优化。
数据压缩：对于存储空间较大的数据，可以使用压缩算法进行数据压缩，减少存储空间的占用。
数据分析和处理：对于亿级数据，可以使用分布式计算框架（如Hadoop或Spark）进行大规模数据分析和处理，以提取有价值的信息。
定期数据清理：对于不再需要的数据，可以定期进行清理，以减少存储空间的占用。
硬件升级：对于数据量过大的情况，可以考虑增加硬件资源，如扩展存储容量、增加服务器节点等，以支持更大规模的数据处理。