要提高 MongoDB 的模糊查询效率，可以考虑以下几个方面：
建立适当的索引：使用合适的索引可以大大提高模糊查询的效率。对于模糊查询，可以考虑使用文本索引或者全文搜索索引。文本索引适用于对字段进行模糊匹配，全文搜索索引适用于对文本进行全文搜索。
使用限制条件：在进行模糊查询时，尽量给查询条件加上限制，缩小查询的范围。比如可以通过增加更多的查询条件，或者使用更准确的匹配方式来限制查询的结果集。
避免全表扫描：尽量避免执行全表扫描操作，因为全表扫描会消耗大量的时间和资源。可以通过增加合适的索引，或者使用更精确的查询条件来避免全表扫描。
数据分片：如果数据量较大，可以考虑使用数据分片来提高查询效率。数据分片可以将数据分散存储在多个节点上，从而提高查询的并发性和吞吐量。
调整查询参数：根据具体的查询需求，可以调整查询参数来提高查询效率。比如可以调整查询的超时时间、批量查询的大小等参数。
缓存查询结果：如果查询结果是经常使用的，可以考虑将查询结果缓存起来，避免重复查询。可以使用缓存服务如 Redis 来缓存查询结果。
总之，提高 MongoDB 的模糊查询效率需要综合考虑索引、查询条件、数据分片等多个方面的因素，并根据具体的场景进行优化。