在CentOS系统中提升MongoDB查询性能可以通过多种方法实现，主要包括硬件和操作系统优化、MongoDB软件配置优化、数据库设计和查询优化、聚合管道优化以及处理特殊情况等。以下是详细的优化措施：

硬件和操作系统优化

• 使用SSD：替换传统硬盘为SSD，以提高I/O性能。
• 关闭传输页缓存：通过修改系统参数关闭传输页缓存，减少磁盘I/O压力。
• 优化内核参数：调整Max processes或files，关闭透明大页功能，修改磁盘调度算法等。

MongoDB软件配置优化

• 调整WiredTiger缓存大小：通过cacheSizeGB选项配置WiredTiger引擎使用内存的上限，建议根据实际内存情况调整。
• 分配足够的oplog空间：设置合理的oplog大小，默认设置为可用disk空间的5%，但根据数据量调整。
• 启用Log Rotation：配置日志切换，防止日志文件无限增大，占用过多磁盘空间。
• 设置journal日志刷新时间和flush时间：通过调整commitIntervalMs和syncPeriodSecs参数，优化磁盘I/O。
• 连接内存优化：调整每个连接数占用的内存，通过修改操作系统配置文件实现。
• 连接数优化：提高操作系统的默认文件描述符和进程/线程数限制，建议设为100000以上。
• 关闭Transparent Huge Pages：禁用THP以减少内存管理开销，通过修改系统配置文件实现。

数据库设计和查询优化

• Schema和集合设计：合理设计数据模型，避免频繁的跨集合查询。
• 使用索引：为经常用于查询的字段创建索引，提高查询效率。
• 优化查询语句：避免复杂查询，尽量使用简单查询条件和投影操作。
• 监控和分析：使用监控工具定期检查系统性能指标和查询日志，找出性能瓶颈。

聚合管道优化

• 使用聚合管道：对于复杂的数据处理任务，可以使用聚合管道进行优化。聚合管道可以将多个操作组合在一起，提高查询效率。

处理特殊情况

• 数据倾斜：如果某些字段对应的记录比其他的多很多，就会导致分片分布不均衡。解决办法包括哈希分片键等。

其他优化技巧

• 使用索引分析器：MongoDB提供了一些工具和方法来分析查询性能和索引使用情况。定期审查和优化索引。
• 分页查询：使用skip()和limit()方法进行分页查询，避免一次性返回大量数据。
• 缓存查询结果：对于不经常变动的数据，可以使用缓存机制（如Redis）来存储查询结果，以减少对数据库的访问。

在进行任何更改之前，建议先备份数据并评估潜在的风险和影响。