處理MongoDB億級數據的方法可以包括以下幾個方面：
數據分片：將數據分散存儲在不同的分片上，可以提高讀寫性能。可以根據數據的某個字段進行分片，使數據均勻分布在不同的節點上。
副本集和故障轉移：通過配置副本集，可以實現數據的冗余備份和故障轉移。當主節點發生故障時，可以自動將其中一個副本提升為新的主節點，保證系統的高可用性。
索引優化：合理地創建索引可以提高查詢性能。對經常被查詢的字段創建索引，可以加快查詢速度。
查詢優化：對于復雜、耗時的查詢，可以考慮使用聚合查詢、分析查詢性能等方法進行優化。
數據壓縮：對于存儲空間較大的數據，可以使用壓縮算法進行數據壓縮，減少存儲空間的占用。
數據分析和處理：對于億級數據，可以使用分布式計算框架（如Hadoop或Spark）進行大規模數據分析和處理，以提取有價值的信息。
定期數據清理：對于不再需要的數據，可以定期進行清理，以減少存儲空間的占用。
硬件升級：對于數據量過大的情況，可以考慮增加硬件資源，如擴展存儲容量、增加服務器節點等，以支持更大規模的數據處理。
