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在处理大型数据集时，超越内存限制的问题经常会让许多开发人员感到头痛。特别是在数据库中排序数据时，内存限制可能成为一个挑战。然而，MongoDB提供了一些实用技巧，可以帮助您有效地处理排序操作，而不会受到内存限制的约束。

利用索引是处理大型数据集时排序的关键。通过确保要排序的字段上存在索引，MongoDB可以更有效地执行排序操作。这样可以减少需要在内存中加载和处理的数据量，并且能够更快地完成排序操作。因此，在设计数据模型时，务必考虑到哪些字段需要进行排序，并为其创建相应的索引。

使用覆盖索引可以进一步提高排序操作的效率。覆盖索引是指索引包含所有在查询或排序中所需的字段，而无需实际检索文档数据。这意味着MongoDB可以直接利用索引来执行排序操作，而无需加载和处理实际的文档数据，从而节省内存并提高排序性能。

采用分阶段排序可以帮助应对超出内存限制的排序需求。MongoDB提供了使用`allowDiskUse`选项的聚合管道功能，可以在排序操作中将部分数据写入临时文件而不会受到内存限制的影响。这种方式可以有效地处理大型数据集的排序需求，尤其是在无法完全放入内存的情况下。

合理利用projection可以降低排序操作的内存消耗。在进行排序时，尽可能只选择需要的字段，避免加载和处理过多的数据。这样可以减少内存消耗，并使排序操作更加高效。

超越内存限制的MongoDB排序实用技巧包括利用索引、覆盖索引、分阶段排序以及合理利用projection。通过这些技巧，开发人员可以更好地处理大型数据集的排序需求，而不会受到内存限制的限制。因此，在设计和执行排序操作时，务必考虑这些技巧，以提高性能并避免内存限制带来的问题。