MongoDB使用lookup和pipeline查询的聚合操作很慢。

在使用lookup和pipeline查询时，如果聚合操作很慢，可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据量过大：如果集合中的数据量非常大，会导致聚合操作的速度变慢。这时可以考虑使用索引来优化查询速度，确保相关字段上有合适的索引。

2. 聚合操作复杂：如果聚合操作中使用了多个阶段，每个阶段都包含了复杂的操作，也会导致查询速度变慢。可以尝试简化聚合操作，减少阶段的数量和复杂度。

3. 硬件资源不足：如果服务器的硬件资源不足，如CPU、内存等，也会导致查询速度变慢。可以考虑升级硬件资源或者增加服务器数量来提高查询性能。

以下是一个使用lookup和pipeline查询的代码示例：

db.orders.aggregate([
  {
    $lookup: {
      from: "products",
      localField: "productId",
      foreignField: "_id",
      as: "product"
    }
  },
  {
    $unwind: "$product"
  },
  {
    $match: {
      "product.category": "electronics"
    }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$customer",
      totalPrice: {
        $sum: "$product.price"
      }
    }
  }
])

针对上述问题，可以采取以下解决方法：

1. 创建索引：在查询字段上创建合适的索引，可以大大提高查询速度。例如，在orders集合的productId字段和products集合的_id字段上创建索引。

db.orders.createIndex({ productId: 1 })
db.products.createIndex({ _id: 1 })

2. 简化聚合操作：尝试简化聚合操作，减少阶段的数量和复杂度。可以考虑将一些操作分解成多个阶段，以减少每个阶段的工作量。

3. 升级硬件资源：如果服务器的硬件资源不足，可以考虑升级硬件资源或者增加服务器数量来提高查询性能。例如，增加CPU核心数、提高内存容量等。

通过以上方法，可以优化使用lookup和pipeline查询的聚合操作的速度。但需要根据具体情况选择合适的优化方案，以提高查询性能。