按优先级筛选指定数量用户的MongoDB高性能查询方案探讨

假设MongoDB聚合中的$$NOW变量值为2023-01-29T00:30:48.370+00:00，现有MongoDB记录如下：

[数据代码保持原样]

需要从上述数据中获取最多3条（或指定数量）结果，需严格遵循以下优先级规则：

• 优先级1：随机选择注册时间小于24小时的用户，最多返回2条记录；
• 优先级2：从剩余名额（总名额减去条件1返回的数量）中，随机选择过去7天内登录且注册时间超过24小时的用户；
• 优先级3：仅当前两个条件未凑够总名额时，从剩余名额中随机选择过去8-15天内登录的用户；
• 优先级4：若前3个条件仍未凑够总名额，随机选择其他任意用户。

预期结果示例如下：

[结果代码保持原样]

我已实现以下聚合查询，能返回符合预期的结果：

[查询代码保持原样]

但存在以下疑问：

• 是否有更高效的实现方式？
• 当数据量达到百万级时，该查询的性能能否保持良好？
• 当前方案是否已是最优解？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mahendra