私はあなたの大きなフェッチ+プロセスタスクをワーカーキュー、バックグラウンドプロセス、またはフォークメカニズムに配置します（ここにはさまざまなオプションがあります）。
そうすれば、メインイベントループの外で計算を行い、他のリクエストを自由に処理できるようになります。コールバックでMongoルックアップを実行する必要がありますが、計算自体に時間がかかる可能性があるため、ノードが「フリーズ」します。他のリクエストを処理するための休憩を与えることはありません。
あなたの状況についてもっと学んだ後、私はいくつかのアイデアを持っています：
MongoのMap/Reduce関数でできる限りのことを行います。おそらく、ノードでスローするデータが少ない場合は、それが解決策になる可能性があります。
おそらく、これだけのデータがシステム上のすべてのメモリを消費しているのでしょう。「フリーズ」は、V8がシステムを停止してガベージコレクションを実行することである可能性があります（このSOの質問を参照）。V8フラグ--trace-gcを使用して、GCをログに記録し、この仮説を証明することができます。（ V8とガベージコレクションに関する別のSO回答に感謝します
あなたが提案したように、ページネーションが役立つかもしれません。おそらく、データをさらにワーカーキューに分割することもできます（レコード1〜10を参照するワーカータスクを作成し、レコード11〜20を参照するワーカータスクを作成します）。あなたの計算に応じて
おそらく、データを前処理します。つまり、レコードごとにはるかに小さいデータを返します。または、現在ORMを使用している場合は、この特定の計算にORMを使用しないでください。各レコードに必要なデータのみが含まれていることを確認すると、転送するデータが少なくなり、アプリに必要なメモリが少なくなります。