MongoDB是一种NoSQL数据库，具有高扩展性和灵活性，适用于存储和检索大数据。在使用Java进行大数据存储和检索时，可以采用以下优化技巧以提高MongoDB的性能和效率。

一、设计优化

1、数据模型设计：根据业务需求和查询模式，合理设计数据模型。避免过度嵌套和冗余数据，尽量将关联数据分散到不同的集合中，同时使用适当的索引来提高查询效率。

2、集合划分：当数据量巨大时，可以考虑对集合进行划分。根据数据的访问频率、大小、地理位置等因素，将数据拆分到不同的集合中，使每个集合的数据规模更小，提高查询性能。

3、聚合框架：MongoDB提供了强大的聚合框架，可以通过聚合操作对大数据进行处理和分析。合理使用聚合管道和聚合运算符，减少数据传输和中间结果，提高查询效率。

二、索引优化

1、索引设计：根据查询需求设计合适的索引。考虑到查询频率、排序需求和字段选择性，选择合适的单字段索引、组合索引或多键索引。避免创建过多的索引，因为索引会增加写操作的开销。

2、覆盖索引：通过创建覆盖索引，可以减少查询时的磁盘IO开销。只选择需要的字段来创建索引，避免全表扫描和数据加载，提高查询性能。

3、索引调优：使用explain()方法分析查询计划，查看索引是否被正确使用。根据explain()的输出结果，调整索引或查询语句，以获得更好的性能。

三、批量操作

1、批量插入：使用bulkWrite()方法批量插入数据，而不是逐个插入。这样可以减少网络传输和数据库操作的开销，提高写入性能。

2、批量更新：使用bulkWrite()方法批量更新数据，而不是逐个更新。合并多个更新操作到一个bulkWrite请求中，减少网络传输和数据库操作的开销，提高更新性能。

四、连接池管理

1、连接池配置：通过配置连接池参数，合理管理MongoDB的连接数。根据并发请求数、硬件资源和网络带宽等情况，调整maxConnectionsPerHost和minConnectionsPerHost参数，以获得最佳的性能和吞吐量。

2、连接复用：尽量利用连接复用，减少连接的建立和销毁。在应用程序中，使用连接池管理连接对象，重复利用已有的连接，避免频繁地创建和关闭连接。

五、查询优化

1、投影操作：通过投影操作，只选择需要的字段返回给客户端。减少数据传输和加载的开销，提高查询性能。

2、查询条件：合理使用查询条件，尽量减少查询结果集的大小。使用索引字段进行查询，并避免全表扫描和正则表达式等耗时的操作。

3、分页查询：当查询结果集很大时，采用分页查询的方式，每次返回一部分数据。使用skip()和limit()方法结合，实现分页查询，并根据实际情况调整分页大小。

六、容错和故障处理

1、复制集：使用MongoDB的复制集功能，配置多个副本集实例。在主节点发生故障时，自动切换到备用节点，保证服务的连续性。

2、分片集群：当单个MongoDB实例无法满足存储和查询需求时，可以使用分片集群来水平扩展。将数据分散到多个分片中，提高存储和查询性能。

以上是使用Java进行大数据存储和检索时，优化MongoDB的一些常见技巧。通过合理设计数据模型、使用合适的索引、批量操作数据、合理配置连接池和优化查询等手段，可以提高MongoDB的性能和效率，满足大数据存储和检索的需求。