1. 简介
MongoDB是一种文档数据库，它提供了一种类似于关系数据库中视图的功能，可以通过在集合上创建视图来展现特定的文档子集或者特定的数据视图。视图是虚拟的集合，它将多个现有集合中的数据组合成一个逻辑单元，客户端可以像对待普通集合一样查询视图。
在MongoDB中，视图是只读的，它没有独立的存储空间，而是使用了原始集合中的数据。MongoDB实现视图功能的方式非常简单，只要按照特定的格式定义视图的结构，然后通过在MongoDB Shell或者驱动程序中执行命令来创建视图。
2. 好处
2.1 更好的数据组合和逻辑单元管理
在现实应用中，有时需要根据不同的需求展现数据的特定组合。这时候可以通过视图来实现。通过将多个集合中的数据组合在一起，视图可以方便地展示出需要的数据结构，避免重复的查询。
同时，视图可以视作逻辑单元，方便地对数据进行管理，而不必担心视图的修改会影响到原始数据。此外，在视图中添加或删除文档并不会对原始文档进行修改，这也保障了数据的完整性。
2.2 更高效的查询
视图可以将多个集合中的数据组合起来，使得客户端可以直接查询视图，而不必对多个集合进行查询和组合。这大大提高了查询效率。
同时，视图往往包括了需要频繁查询的字段，通过使用视图，可以避免对大的数据集进行重复的查询，减轻了服务器的负担。
3. 实现
MongoDB实现视图的方式非常简单，只需要按照以下格式定义一个视图：
db.createView(viewName, source, pipeline)
其中，viewName是视图的名称，source是原始集合的名称或集合实例，pipeline则是视图的管道操作。
以下是一个示例，演示如何在一个视图中将两个文档组合在一起：
db.createView("myView",
[
{ $collection: "students" },
{ $lookup: { from: "grades", localField: "student_id", foreignField: "student_id", as: "grades" } },
{ $unwind: "$grades" },
{ $project: { _id: 0, name: 1, grade: "$grades.grade" } }
]
)
这个视图将包含两个文档，"students"和"grades"。在视图中，通过lookup操作将两个文档组合在一起，然后通过pipeline操作将需要的字段提取出来。
4. 总结
MongoDB的视图功能为应用程序提供了更好的数据组合和逻辑单元管理，同时也提高了查询效率。视图的实现非常简单，只需要按照特定的格式定义视图的结构，然后通过命令来创建视图。在实现视图的过程中，需要注意视图的定义必须符合MongoDB的规范，否则可能会出现异常。