如果 MongoDB 的时间范围查询很慢，可以考虑以下几个方面来解决问题：
1. 索引优化：确保查询的字段上有适当的索引。对于时间范围查询，可以为相关字段创建复合索引，以加快查询速度。例如，对于一个包含时间字段和其他字段的集合，可以创建一个包含这两个字段的复合索引。
2. 分片：如果数据量非常大，可以考虑使用分片来提高查询性能。分片将数据分散到多个服务器上，从而实现水平扩展。
3. 查询优化：检查查询语句是否可以进一步优化。尽量避免在时间字段上进行不必要的计算或转换操作，以减少查询的复杂性。
4. 硬件优化：确保数据库服务器的硬件配置足够强大，例如增加内存、优化磁盘性能等。这样可以提高查询的响应速度。
5. 数据模型设计：如果查询仍然过慢，可能需要重新考虑数据模型的设计。例如，可以将一些经常一起查询的字段合并到一个文档中，以减少查询的次数和复杂性。
6. 缓存：如果查询的结果可以被缓存，可以考虑使用缓存来提高查询速度。例如，可以使用 Redis 等缓存工具来保存查询结果，以减少对数据库的访问。
综上所述，通过索引优化、分片、查询优化、硬件优化、数据模型设计和缓存等方式，可以提高 MongoDB 时间范围查询的性能。具体的优化方法需要根据实际情况进行选择和调整。
