在处理大规模数据时，MongoDB 的排序操作可能会面临内存限制的问题，通常会导致排序性能下降。为了解决这一问题，以下是一些提升 MongoDB 排序性能并解决内存限制的方法总结。

通过创建合适的索引来改善排序性能是至关重要的。在 MongoDB 中，利用索引可以大幅减少排序操作所需的内存，并且能够加快查询速度。对于经常需要进行排序的字段，建立合适的单字段或者组合索引是非常有效的方式。通过创建索引，可以让 MongoDB 在执行排序时更高效地利用索引文件而不是内存，从而降低排序操作的内存消耗，提升性能。

可以考虑在排序操作中使用覆盖索引。通过覆盖索引，可以让 MongoDB 直接利用索引文件中的数据，而不必再去读取实际的文档数据，这样可以减少内存占用并加快排序速度。因此，当需要对大量数据进行排序时，使用覆盖索引能够有效减轻内存压力，提高排序性能。

对于需要频繁进行排序的场景，可以考虑对数据进行预分片，将数据分散到多个 shard 上。这样可以让排序华宇平台操作在每个 shard 上并行进行，减少单个节点的内存压力，提升整体排序性能。通过数据预分片，可以有效缓解内存限制对排序操作的影响，同时也能够提高系统的扩展性和容错性。

合理设置 MongoDB 的配置参数也是提升排序性能的关键。例如，可以通华宇平台过调整 sortBufferSizeMB 参数来限制单个排序操作所占用的内存大小，避免排序操作对整个系统的影响。同时，合理调整其他与内存相关的参数，如缓存大小和工作集大小，也能够对排序性能产生积极的影响。

通过合理创建索引、使用覆盖索引、数据预分华宇平台片以及优化配置参数等方法，可以有效提升 MongoDB 的排序性能并解决内存限制的问题。在实际应用中，结合具体的业务场景和数据特点，选择合适的优化方法，可以更好地发挥 MongoDB 在大规模数据处理中的潜力，提升系统的性能和稳定性。