MongoDB的查询分析功能可以帮助开发者识别慢查询并找到优化方案。查询分析功能提供了一些统计信息，包括查询的执行时间、扫描文档数、返回文档数等等，开发者可以根据这些信息来确定查询性能瓶颈，并进行优化。
下面是一个使用查询分析功能的示例，假设有一个学生集合，其中包含 name 和 score 两个字段，现在需要查询分数大于 90 分的学生姓名：
db.students.createIndex({score: 1})
db.students.find({score: {$gt: 90}}, {name: 1, _id: 0}).explain("executionStats")
上述示例中，先创建了一个 score 字段的升序索引，然后查询了分数大于 90 分的学生姓名，同时指定只返回 name 字段，不返回 _id 字段。最后使用 explain("executionStats") 命令启用查询分析功能，输出查询的执行统计信息。
执行结果中包含了很多统计信息，其中比较关键的是 executionTimeMillis 字段，表示查询的执行时间。其他统计信息还包括扫描的文档数、返回的文档数、索引使用情况等等，这些信息可以帮助开发者找到查询性能瓶颈，并进行优化。
需要注意的是，查询分析功能只能在查询时使用，无法对已经执行过的查询进行分析。此外，查询分析功能的执行时间也会对查询本身的性能造成影响，因此只建议在调试和优化阶段使用。
总结：
MongoDB 的查询分析功能可以帮助开发者识别慢查询并找到优化方案。查询分析功能提供了一些统计信息，包括查询的执行时间、扫描文档数、返回文档数等等，开发者可以根据这些信息来确定查询性能瓶颈，并进行优化。在实际应用中，可以根据具体情况使用查询分析功能来优化查询性能。