要解决ArangoDB集群上查询性能较慢的问题，可以尝试以下方法：

1. 优化查询语句：检查查询语句是否使用了合适的索引，可以通过使用explain()函数来查看查询计划，并检查是否有缺失的索引或者使用了低效的索引。

示例代码：

db.collection.explain({ 
  query: { 
    // 查询条件
  },
  // 其他参数
});

2. 增加硬件资源：如果查询性能较慢是由于资源限制引起的，可以考虑增加集群中的服务器数量或者升级服务器的配置，如增加CPU、内存或者存储容量。

3. 并行查询：ArangoDB支持并行查询，可以通过设置maxDegreeOfParallelism参数来控制并行查询的数量。

示例代码：

db._query(queryString, { 
  maxDegreeOfParallelism: 4 // 设置并行查询的数量
});

4. 数据分片和复制：将数据分片到多个服务器上，并使用复制来提高查询性能和可用性。

示例代码：

db._query(queryString, { 
  replicationFactor: 3, // 设置复制的数量
  writeConcern: 1 // 设置写入确认级别
});

5. 使用缓存：如果查询的结果可以被缓存，可以考虑使用ArangoDB的缓存功能来加速查询。可以通过设置queryCache属性来启用查询缓存。

示例代码：

db._query(queryString, { 
  queryCache: true // 启用查询缓存
});

6. 数据模型设计：优化数据模型设计，如合理使用集合、边集合、图等数据结构，以及考虑数据的冗余存储来优化查询性能。

以上是一些常见的解决方法，具体的解决方案还需要根据具体的应用场景和需求进行调整和优化。