使用5000万文档对MySQL到MongoDB数据库进行建模时出现的性能问题

我正在将一个

MySQL

表

迁移到一个MongoDB

数据库

，该表还有5000万行。

基本上，我面临的问题是：这些数据将显示在

HTML

表中，并且每列都可以搜索和排序（每个分页限制100个文档）。我在Mongo上创建了一些测试数据库，当只对
索引字段进行筛选和排序时，这些数据库运行良好。当对
非索引字段进行筛选或排序时，
查询运行太慢，因为mongo需要扫描整个集合

我在
mysql
上找到的解决这个问题的方法是做一个
subselect
限制过滤数据，类似这样：

select con.field1, con.field2
  from (select * from myTable order by id desc limit 40000) as con
 where con.field1 = '...' //another filters here
 order by con.field2 desc
 limit 100

这个解决方案在mysql上运行得非常好，但我在Mongo上没有发现任何类似的解决方案。正如我所说，当我对索引字段进行筛选/排序时，mongo querys运行得非常好，但我认为我不能对每个可搜索/可排序字段创建索引

这是一个在mongo上快速运行的查询，仅对索引字段进行过滤：

.find({
    tipo_doc: 'nfe', //indexed field
    id_empresa: 7 //indexed field
},
{
    sort: {'data_requisicao': -1}, //indexed field
    limit: 100
});

这是一个运行速度非常慢的查询：

.find({
    tipo_doc: 'nfe', //indexed field
    id_empresa: 7, //indexed field
    'transportador.xNome': 'My name' //not indexed field
},
{
    sort: {'emitente.enderEmit.UF': -1}, //not indexed field
    limit: 100
});

在这种情况下，我应该怎么做才能获得更好的性能