在AWS上解决MongoDB性能问题需要综合考虑多个方面，包括实例配置、索引优化、查询优化等。下面是一些常见的解决方法和代码示例：

1. 实例配置优化：

   • 使用更高性能的实例类型，如更多CPU和内存的实例。
   • 调整实例存储类型，使用高性能的存储类型，如SSD。
   • 调整实例大小，根据实际负载情况来选择适当的实例大小。

2. 索引优化：

   • 创建适当的索引以提高查询性能。
   • 删除不需要的索引以减少索引维护的开销。
   • 使用覆盖索引来避免从磁盘读取数据。

3. 查询优化：

   • 避免全表扫描，尽量使用索引来加速查询。
   • 使用适当的查询条件和投影来减少返回的数据量。
   • 调整查询超时时间，避免查询超时导致性能问题。

下面是一些代码示例，展示如何创建索引和使用查询条件：

• 创建索引：

db.collection.createIndex({ field1: 1, field2: -1 });

• 使用查询条件：

db.collection.find({ field1: "value1" });

• 使用投影：

db.collection.find({ field1: "value1" }, { field2: 1 });

请注意，具体的解决方法和代码示例可能因应用场景而异，需要根据具体情况进行调整和优化。另外，还可以使用AWS提供的一些工具和服务，如CloudWatch、ElastiCache等来监控和优化MongoDB性能。