MongoDB 集群的设置确实可以对查询顺序产生影响，在 MongoDB 中，数据被分布在集群的不同节点上，而查询操作需要在多个节点间协调以获取最终结果，这种分布式架构意味着查询处理可能会比在单个服务器上更复杂，尤其是涉及到跨多个节点的数据交互时。

以下是一些影响 MongoDB 集群查询顺序的因素：

1、分片（Sharding）: MongoDB 使用分片来支持大型数据集和高吞吐量操作，当数据库被分片后，数据根据分片键被分布到不同的分片上，查询时，MongoDB 必须协调各个分片上的查询操作，并且合并它们的结果，如果查询涉及多个分片，查询顺序会受到网络延迟、每个分片处理能力等因素的影响。

2、副本集（Replica Sets）: 为了提供高可用性，MongoDB 可以使用副本集，副本集包含多个数据节点，其中一个是主节点，其余的是辅助节点，写操作必须在主节点上进行，然后复制到辅助节点，读操作可以在辅助节点上执行以分散负载，查询顺序可能会受到副本同步延迟的影响，特别是刚写入的数据可能还没有在所有副本上更新。

3、查询优化器: MongoDB 的查询优化器负责制定执行查询的最佳计划，在集群环境中，优化器会考虑数据分布、索引使用情况以及节点间的通信成本，即使是相同的查询，在不同的集群状态下也可能有不同的执行顺序。

4、索引使用: 索引可以极大地提高查询效率，在集群中，索引的使用会影响查询顺序，因为 MongoDB 会尝试利用索引来减少需要扫描的数据量并优化跨节点的查询执行。

5、聚合框架: 对于复杂的数据处理任务，MongoDB 提供了聚合框架，在集群上运行聚合操作可能需要在不同节点间传输数据，并且处理顺序会受到聚合管道操作的影响。

6、读写偏好: 在执行查询时，可以设置读写偏好来控制是否从副本集中的辅助节点读取数据，这将直接影响查询的顺序和响应时间。

7、网络延迟: 集群中的节点可能分布在不同的物理位置，网络延迟会影响到查询顺序和查询结果返回的时间。

8、硬件和负载: 不同节点的硬件配置和当前的系统负载也会影响查询顺序，一个节点如果负载过高或硬件性能较差，可能会导致其处理速度慢于其他节点。

要管理和优化 MongoDB 集群中的查询顺序，你可以采取以下措施：

合理选择分片键: 根据应用程序的访问模式选择适当的分片键，以尽量减少跨分片查询的需要。

使用合适的索引: 确保为经常执行的查询创建和维护合适的索引。

监控集群性能: 定期监控集群的性能指标，识别瓶颈并进行调优。

调整读写偏好: 根据需要调整读写偏好以平衡查询性能和数据一致性的要求。

优化聚合查询: 对于复杂的聚合查询，考虑使用像 MapReduce 这样的技术来优化处理过程。

MongoDB 集群的确会影响查询顺序，但通过合理的设计和优化，可以最小化这种影响，确保高效的查询性能。