在ASP.NET中使用MongoDB处理大数据时，可以采取以下策略来优化性能和处理能力：

分片（Sharding）：通过将数据分布在多个服务器上，可以提高数据库的处理能力。在MongoDB中，可以通过设置分片来实现这一点。

索引（Indexing）：为查询中的常用字段创建索引，可以显著提高查询速度。在MongoDB中，可以使用createIndex()方法来创建索引。

投影（Projection）：在查询时，只返回需要的字段，可以减少网络传输和内存使用。在MongoDB中，可以使用投影参数来指定需要返回的字段。

分页（Pagination）：对于大量数据的查询，可以使用分页来减少每次查询的数据量。在MongoDB中，可以使用skip()和limit()方法来实现分页。

缓存（Caching）：将常用数据缓存在内存中，可以减少对数据库的访问次数。在ASP.NET中，可以使用内存缓存（如MemoryCache）或分布式缓存（如Redis）来实现缓存。

异步处理（Asynchronous Processing）：使用异步编程模型可以避免阻塞线程，提高应用程序的响应能力。在ASP.NET中，可以使用async和await关键字来实现异步处理。

数据压缩（Data Compression）：对传输和存储的数据进行压缩，可以减少网络带宽和存储空间的使用。在MongoDB中，可以使用压缩集合（compressed collection）来实现数据压缩。

读写分离（Read-Write Splitting）：将读操作和写操作分离到不同的服务器上，可以提高数据库的吞吐量。在MongoDB中，可以通过设置复制集（replica set）来实现读写分离。

优化查询（Query Optimization）：优化查询语句和查询条件，可以减少数据库的计算负担。在MongoDB中，可以使用explain()方法来分析查询性能并进行优化。

监控和调优（Monitoring and Tuning）：定期监控数据库的性能指标，根据实际情况进行调优。在MongoDB中，可以使用mongostat和mongotop等工具来监控数据库性能。

通过以上策略，可以在ASP.NET中使用MongoDB有效地处理大数据。