Mongo查询百万级数据性能问题及JAVA优化问题

Mongo查询百万级数据  使用分页  skip和limit 效率会相当慢   那么怎么解决呢  上代码

全部查询数据也会特别慢

Criteria criteria = new Criteria();
List<Criteria> params = new ArrayList<>();
params.add(Criteria.where("is_deleted").is(0));
params.add(Criteria.where("is_pop").is(0));
Criteria[] cArr = new Criteria[params.size()];
criteria.andOperator(params.toArray(cArr));
Query query1 = new Query(criteria);
Sort.Order order = new Sort.Order(Sort.Direction.ASC, "_id");
int size = 2000;
int page = 0;
List<AreaSsuPriceMongoEntity> all = new ArrayList<>();
while (true) {
    List<AreaSsuPriceMongoEntity> entities = areaSsuPriceMongoDao.findList(query1, order, 0, size);
    if (CollectionUtils.isEmpty(entities)) {
        break;
    }
    all.addAll(entities);
    Criteria criteria2 = new Criteria();
    String id = entities.get(entities.size() - 1).getId();
    ObjectId objectId = new ObjectId(id);
    if (params.size() > 2) {
        params.remove(params.size() - 1);
    }
    params.add(Criteria.where("_id").gt(objectId));
    Criteria[] cArr2 = new Criteria[params.size()];
    criteria2.andOperator(params.toArray(cArr2));
    query1 = new Query(criteria2);
}

java List 性能问题
List.removeAll  在大数据量的情况下 效率会特别低  包括 remove  尤其是 ArrayList
怎么解决  不使用ArrayList   或者重新记录不需要删除的数据存入list

java 百万级数据 * 百万级数据遍历  效率是否高效?
可以分组处理...

查询大数据量时   不可以直接全部查询   一定要分页查询  循环查出然后addAll处理
查mongo 及 mysql 都是必要的

insert and update 数据库时  一定要批量处理  
不可以循环一条一条处理   效率特别低

数据量大的时候update数据时不可以全部一次性update
一定要分批   分页处理  sublist  一次多少条