关联查询简介
在使用MongoDB进行数据查询时，经常会遇到需要关联多个MongoDB集合（表）查询的情况。关联查询在关系型数据库中非常常见，可以通过SQL语句中的JOIN操作实现。而在MongoDB中，由于其非关系型数据库的特性，关联查询的实现方式也与SQL语句中的JOIN操作有所区别。
在MongoDB中，实现关联查询的方式主要有两种：嵌套文档（Embedded Documents）和引用文档（Referenced Documents）。嵌套文档是将一个文档嵌套在另一个文档中，完成关联；引用文档是通过在一个文档中引用另一个文档的方式，完成关联。
嵌套文档实现关联查询
嵌套文档是将一个文档嵌套在另一个文档中，实现多个MongoDB集合之间的关联。例如，如果有两个集合，一个集合为users，包含了用户的基本信息，另一个集合为orders，包含了用户的订单信息，可以通过在users集合中嵌套orders文档的方式，实现关联查询。
// users集合
{
"_id": "5fd7a9a9f5f0fc0ae09d0c0a",
"name": "张三",
"age": 25,
"orders": [
{
"orderId": "001",
"orderName": "订单1",
"price": 100
},
{
"orderId": "002",
"orderName": "订单2",
"price": 200
}
]
}
// orders集合
{
"_id": "5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b",
"orderId": "001",
"orderTime": "2020-12-14 10:00:00",
"description": "订单1的详细信息"
}
以上是一个简单的嵌套文档实现关联查询的例子，users集合中嵌套了orders文档。通过在users集合中查找name为张三的用户的信息，可以同时查询到该用户的所有订单信息。
db.users.find({name: "张三"})
可以得到如下结果：
{
"_id": "5fd7a9a9f5f0fc0ae09d0c0a",
"name": "张三",
"age": 25,
"orders": [
{
"orderId": "001",
"orderName": "订单1",
"price": 100
},
{
"orderId": "002",
"orderName": "订单2",
"price": 200
}
]
}
引用文档实现关联查询
引用文档是在MongoDB中新建一个文档，用于存储被引用的文档的_id值。例如，有两个集合，一个集合为users，包含了用户的基本信息，另一个集合为orders，包含了订单的详细信息。可以通过在users集合中添加order_id字段，用来存储该用户的订单_id值，实现关联查询。
// users集合
{
"_id": "5fd7a9a9f5f0fc0ae09d0c0a",
"name": "张三",
"age": 25,
"order_id": "5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b"
}
// orders集合
{
"_id": "5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b",
"orderId": "001",
"orderTime": "2020-12-14 10:00:00",
"description": "订单1的详细信息"
}
通过在users集合中查找order_id为"5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b"的用户信息，可以同时查询到该用户的订单详细信息。
db.users.find({order_id: "5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b"})
可以得到如下结果：
{
"_id": "5fd7a9a9f5f0fc0ae09d0c0a",
"name": "张三",
"age": 25,
"order_id": "5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b"
}
同时可以通过查询orders集合，得到该订单的详细信息：
db.orders.find({_id: ObjectId("5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b")})
可以得到如下结果：
{
"_id": "5fd7a9f5f5f0fc0ae09d0c0b",
"orderId": "001",
"orderTime": "2020-12-14 10:00:00",
"description": "订单1的详细信息"
}
关联查询的注意事项
在使用MongoDB进行关联查询时，需要注意以下几点：
查询效率问题
使用嵌套文档实现关联查询的效率较高，在单个集合中进行查询时可以大大提高查询速度，但是当需要在多个集合中进行查询时，效率不如引用文档。因此，在进行关联查询时，需要根据实际情况选择适合的关联方式。
浪费存储空间问题
使用嵌套文档实现关联查询会占用更多的存储空间。因为需要将一个文档嵌套在另一个文档中，而使用引用文档则不会产生这种情况。如果应用程序对存储空间有较高的要求，可以使用引用文档的方式进行关联查询。
不支持子查询问题
MongoDB不支持子查询，如果需要实现类似于SQL语句中的子查询，可以使用聚合（Aggregation）框架来实现。聚合框架是MongoDB提供的一种数据处理方式，通过聚合管道来对MongoDB集合中的数据进行处理。聚合框架可以实现多个MongoDB集合之间的关联查询，也可以实现类似于SQL语句中的子查询。但是，使用聚合框架会对查询效率造成影响，因此需要谨慎使用。
缺少事务的支持问题
MongoDB在4.0版本中提供了多文档事务（Multi-document Transactions）的支持，但是不支持全局事务（Global Transactions），也不支持分布式事务（Distributed Transactions）。因此，在进行关联查询时，需要注意避免数据不一致的情况。
总结
在使用MongoDB进行数据查询时，如果涉及到关联多个MongoDB集合（表）的查询，可以通过嵌套文档或引用文档的方式来实现关联查询。嵌套文档会占用更多的存储空间，但是查询效率较高，在单个集合中进行查询时可以大大提高查询速度；引用文档不会占用过多的存储空间，但是查询效率相对较低。在进行关联查询时，需要根据实际情况选择适合的关联方式，并注意如上所述的注意事项。