下面是一些建议来优化在Docker下运行的MongoDB性能：

调整Docker资源限制：确保Docker分配足够的内存和CPU资源给MongoDB容器，这样可以避免性能瓶颈。可以使用docker run命令的--memory和--cpus选项来设置资源限制。

使用持久化存储：使用Docker卷或主机文件系统来持久化MongoDB的数据和日志。这样即使容器被删除或重新启动，数据也不会丢失。

使用优化的存储引擎：MongoDB支持多种存储引擎，如WiredTiger和MMAPv1。根据你的需求和应用类型选择合适的存储引擎，并配置相应的参数来优化性能。

配置缓冲区和缓存：通过调整MongoDB的缓冲区和缓存大小，可以有效地提高性能。可以使用--wiredTigerCacheSizeGB选项来设置WiredTiger缓存大小，使用--storage.mmapv1.smallFiles选项来启用MMAPv1小文件模式。

合理使用索引：为经常使用的查询创建合适的索引，可以加快查询速度。可以使用createIndex()方法来创建索引，使用explain()方法来查看查询执行计划。

集群化部署：如果需要更高的性能和可用性，可以考虑使用MongoDB的集群模式，如副本集或分片集群。

监控和调优：使用监控工具来监视MongoDB的性能指标，如查询时间、磁盘使用、内存使用等。根据监控数据来调整配置和优化性能。

以上是一些常见的优化建议，具体的优化方法可能因应用场景和需求而有所不同。在优化性能之前，建议先了解MongoDB的基本原理和特性，并根据具体情况做出相应的调整和优化。