聚合查询性能和数据集的改进＆lt; 1M

Question

所以我使用的是MongoDB的聚合框架，并且正在对当前包含大约700K文档的集合执行查询。这是查询：

    db.logs.aggregate(
    {'$match' : { 'tag' : 'TAG-XYZ' }},
    {'$project' : {
      'tag' : '$common_tag.bId'
    }},
    {'$unwind' : '$tag'},
    {'$group' : {
      '_id' : '$tag',
      'total' : {'$sum' : 1}
    }},
    {'$sort':{'_id':1}},
    {'$skip':0},
    {'$limit':20}
    )

logs包含大约20个字段。 tag是一个平均10个标签的数组，common_tag只是一个嵌入式文档，它将某些分类标记与标记数组分开，以消除$unwind tag的初始使用1}}。我使用分页，因此skip的值是可变的。请注意，使用查询，因此没有固定的结果集。

问题是查询至少需要30秒才能执行。我担心的是数据集不断增长，它可能不支持我的实时（或接近实时）查询要求。有没有更好的方法来改进查询？