Да, улучшал запросы в MongoDB, используя следующие подходы: - **Индексация** – создавал индексы для часто используемых полей, особенно для `find`, `sort` и `aggregate`. Например: ``` db.collection.create_index([("field", pymongo.ASCENDING)]) ``` - **Проекции** – ограничивал возвращаемые поля через `projection`, чтобы уменьшить объем передаваемых данных: ``` db.users.find({"status": "active"}, {"name": 1, "email": 1}) ``` - **Оптимизация агрегаций** – использовал `$match` на ранних стадиях пайплайна, чтобы сократить объем обрабатываемых данных: ``` pipeline = [ {"$match": {"status": "active"}}, {"$group": {"_id": "$department", "count": {"$sum": 1}}} ] ``` - **Использование `explain()`** – анализировал планы выполнения запросов для выявления узких мест. - **Оптимальные операторы** – заменял `$where` и JavaScript-выражения на нативные операторы MongoDB (`$expr`, `$regex` и т.д.). Также учитывал лимиты и батчинг для больших выборок, избегал `$lookup` на больших коллекциях.