Mongo插入脚本在查询和循环大型集合时速度太慢

的问题可能是由于以下几个方面引起的：

1. 索引缺失：在查询和循环大型集合时，如果没有合适的索引，MongoDB需要进行全表扫描，导致查询速度变慢。解决方法是通过创建适当的索引来优化查询性能。可以使用腾讯云的云数据库MongoDB（TencentDB for MongoDB）来管理MongoDB实例，它提供了自动索引管理功能，可以根据实际使用情况自动创建和优化索引。
2. 查询条件过于复杂：如果查询条件过于复杂，包含多个嵌套的逻辑操作符或正则表达式，会导致查询性能下降。可以考虑简化查询条件，或者使用腾讯云的云数据库MongoDB提供的聚合框架（Aggregation Framework）来优化查询。
3. 硬件资源不足：如果MongoDB运行在资源有限的服务器上，可能会导致查询和循环的性能下降。可以考虑升级服务器配置，或者使用腾讯云的云服务器（CVM）来提供更强大的计算资源。
4. 数据库设计不合理：如果数据模型设计不合理，例如集合中包含大量冗余数据或者嵌套层级过深，会导致查询性能下降。可以考虑重新设计数据模型，使用合适的数据结构来提高查询效率。
5. 循环操作过于频繁：在循环大型集合时，如果每次循环都进行插入操作，会导致性能下降。可以考虑使用批量插入的方式，将多个文档一次性插入到集合中，减少插入操作的次数。

总结起来，优化Mongo插入脚本在查询和循环大型集合时速度太慢的方法包括创建适当的索引、简化查询条件、升级硬件资源、重新设计数据模型以及使用批量插入等。腾讯云的云数据库MongoDB（TencentDB for MongoDB）提供了自动索引管理、聚合框架等功能，可以帮助优化MongoDB的性能。具体详情请参考腾讯云云数据库MongoDB产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/mongodb