在MongoDB中，upsert 是用于更新集合中不存在的文档的函数。当在 upsert 函数中传递的文档不满足集合中指定的唯一键值对时，MongoDB 将执行插入操作，将新的文档插入到集合中，并返回插入结果的文档对象。因此，upsert 的性能受以下几个因素的影响：

1. 文档数：随着文档数的增加， upsert 的性能会受到以下影响：

a. 数据复杂度：upsert 的操作对象通常是 MongoDB 的文档对象，其中包含了所有字段和数据。随着文档数量的增加，每个文档可能包含的数据量会增加，这会增加操作对象的大小和复杂性，从而导致查询效率降低。

b. 内存使用：在 MongoDB 中，每个文档的大小通常在 16 MB 到 1 GB 之间。如果文档数量非常大，upsert 的执行过程会涉及到大量的内存分配和复制操作，这可能会导致内存使用量剧增，从而影响系统的性能。

c. 索引：MongoDB 的索引可以提高查询效率，但也会增加 upsert 的性能开销。如果集合中的文档数较多，同时存在索引，MongoDB 可能会生成更多的索引，从而增加查询的时间和内存消耗。

1. 查询条件：upsert 在处理大量文档时，可能会执行多次查询，以查找是否存在指定的唯一键值对。在这些查询中，MongoDB 需要在每次查询时都会遍历集合中的所有文档，这可能会导致查询效率下降。

2. 锁等待：当 upsert 进行到某一个文档时，如果当前文档的唯一键值对尚未被其他事务所等待，那么 upsert 将会阻塞当前事务，导致整个集合的并发操作停滞，进一步影响查询效率。

综上所述，随着文档数的增加，upsert 的性能可能会受到以下影响：

• 数据复杂度：由于文档包含更多字段和数据，每个文档可能包含的数据量会增加，这会增加查询的复杂度，从而降低性能。
• 内存使用：由于文档对象的大小通常在 16 MB 到 1 GB 之间，随着文档数的增加，内存使用量可能会急剧增加。
• 索引：MongoDB 生成的索引数量和类型可能会随着文档数的增加而增加，这可能会增加查询的时间和内存消耗。
• 锁等待：如果 upsert 进行到某一个文档时，如果当前文档的唯一键值对尚未被其他事务所等待，那么 upsert 将会阻塞当前事务，导致整个集合的并发操作停滞，进一步影响查询效率。

因此，对于需要频繁插入或更新文档的场景，可能需要考虑使用其他优化策略，如分片、查询优化、数据复制等，以降低 upsert 的性能影响。