1. MongoDB 内嵌查询是什么？
在 MongoDB 中，内嵌查询是一种特殊类型的数据检索方式。它允许用户在一个文档中嵌入另一个文档，并使用内嵌文档的某些属性来进行查询。
举个例子，假设我们有一个关于书籍的集合。每个文档都保存了一本书的信息，包括书名、作者、ISBN 码、价格和出版社等等。此外，每本书可能还有一些评论，每个评论包括了评论者的名字、评论时间和评论内容。如果我们将评论嵌入到书本本身中，我们就可以简单地使用内嵌查询来查找某个书本的所有评论，或是查找所有评论者为某个人的所有书本。
2. MongoDB 内嵌查询的优点
相对于传统的数据库设计，内嵌查询有以下几个优点：
2.1 数据模型更加紧凑
使用内嵌查询可以避免在不同的集合中存储关联数据。如果我们使用传统的关系型数据库，需要将评论存储在单独的表中，并使用外键来关联书本和评论。这样的话，如果要查找某个书本的所有评论，就需要使用 JOIN 操作，这种操作往往会很慢。
相反，使用 MongoDB 内嵌查询，我们可以只存储一份书本信息，其中包括了所有评论。这样就可以大大减少数据库的读写次数和运算量，从而提升查询性能。
2.2 方便的数据访问
使用内嵌查询可以使得数据访问更加方便。在 MongoDB 中，文档是一种灵活的数据结构，可以经常修改和调整。如果我们将评论和书本分开存储，那么在读取数据时，我们需要使用多次查询操作来获取所有信息。而使用内嵌查询，则可以一次性访问所有相关信息。
此外，当我们进行查询操作时，如果允许在嵌套文档中进行查询，就可以大大简化查询语句。这样就可以减少输入的代码量，并且减少了出错的可能性。
3. MongoDB 内嵌查询的限制
尽管内嵌查询在某些情况下可以提升性能和方便数据访问，但是它也有一些限制。
3.1 可扩展性
如果内嵌的子文档非常大，可能会影响到集合的可扩展性。因为 MongoDB 并不支持对内嵌文档进行单独更新，如果我们需要修改一份文档中的某个子文档，就必须更新整个父文档。这会导致写入量增加，并且增加了锁等待时间和 I/O 成本。
3.2 查询性能
在使用内嵌查询时，需要注意查询的性能问题。如果查询条件涉及到内嵌子文档的属性，那么查询会变得相对缓慢，因为 MongoDB 需要扫描所有内嵌文档来找到匹配的子文档。
在这种情况下，可以尝试使用查询优化来提高性能。例如，可以创建索引来加速查询、使用分片来平衡负载，或者使用其他的技术手段来提高查询性能。
4. 如何使用内嵌查询
使用内嵌查询需要按照一定的规则来存储数据。为了使用内嵌查询，我们需要将子文档嵌入到父文档中。下面是一个内嵌文档的例子：
{
"_id": ObjectId("60e90ad025c788f132ae2e1b"),
"title": "MongoDB 教程",
"description": "MongoDB 是一个 NoSQL 数据库",
"by_user": "菜鸟教程",
"url": "http://www.runoob.com",
"tags": [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes": 51,
"comments": [
{
"user": "runoob",
"message": "支持一下，赞一个。",
"date": ISODate("2020-09-27T21:13:30.113Z"),
"like": 10
},
{
"user": "admin",
"message": "感谢分享，学习了。",
"date": ISODate("2020-09-28T14:30:00.000Z"),
"like": 20
}
]
}
在上面的例子中，我们可以看到文档中包括了一个嵌套的 comments 数组，数组中包含了两个内嵌文档。我们可以使用下面的方式来查询所有的评论信息：
db.test.find({"comments": {"$exists": true}})
在上面的示例中，我们使用 $exists 运算符来查找包含 comments 属性的文档。由于 comments 是一个数组，所以内嵌查询的查询条件可以使用 MongoDB 提供的一系列数组操作符。
5. 总结
内嵌查询是 MongoDB 中一个有价值的功能，可以帮助我们更好地组织和查询数据。使用内嵌查询可以使得数据模型更加紧凑，数据访问更加方便。但是在使用内嵌查询时，需要注意可扩展性和查询性能的问题。如果能够合理使用内嵌查询，就可以提高数据库的性能和效率。