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PHP操作MongoDB的查詢優化器原理主要包括以下幾個方面：
索引（Indexing）：為了提高查詢性能，MongoDB支持在集合中的字段上創建索引。索引可以加速查詢過程，類似于關系型數據庫中的索引。在PHP中，你可以使用createIndex()方法為集合創建索引。
查詢分析（Query Profiler）：MongoDB提供了一個內置的查詢分析器，可以幫助你分析查詢性能。通過啟用查詢分析器，你可以收集查詢的統計信息，如查詢時間、掃描文檔數等。這些信息可以幫助你識別性能瓶頸并進行優化。在PHP中，你可以使用setProfilingLevel()方法啟用查詢分析器。
查詢優化（Query Optimization）：MongoDB查詢優化器會自動選擇最佳的索引來執行查詢。它會根據查詢條件和索引統計信息來確定最佳的查詢計劃。在PHP中，你可以使用explain()方法查看查詢計劃和性能統計信息。
投影（Projection）：在查詢時，你可以指定只返回部分字段，而不是整個文檔。這可以減少網絡傳輸的數據量，提高查詢性能。在PHP中，你可以使用find()方法的第二個參數指定投影。
限制和分頁（Limit and Pagination）：當查詢結果集很大時，你可以使用limit()方法限制返回的文檔數量。此外，你還可以使用skip()方法實現分頁功能，從而減少單次查詢的數據量。
排序（Sorting）：在查詢時，你可以使用sort()方法對結果進行排序。為了提高排序性能，你應該為排序字段創建索引。
聚合（Aggregation）：MongoDB提供了一個強大的聚合框架，可以用于執行復雜的數據處理和分析任務。在PHP中，你可以使用aggregate()方法執行聚合操作。聚合操作通常比多個獨立查詢更高效，因為它們在數據庫服務器上執行。
分片（Sharding）：當數據量非常大時，你可以考慮使用MongoDB的分片功能來分布式存儲數據。分片可以將數據分布在多個服務器上，從而提高查詢性能和可擴展性。在PHP中，你需要使用MongoDB的客戶端庫（如mongodb/mongodb）來連接到分片集群。
通過以上方法，你可以在PHP中優化MongoDB查詢性能。在實際應用中，你需要根據具體場景和需求來選擇合適的優化策略。
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