MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键。MongoDB不支持传统的SQL语句，而是提供了一套自己的查询语法，其中包括关联查询语句。
关联查询语句是指在一个查询中同时访问多个集合（collection）中的数据，类似于关系型数据库中的多表联合查询。MongoDB提供了一个$lookup运算符，可以在聚合管道（aggregation pipeline）中实现关联查询。
$lookup运算符接受四个参数：
1.from：指定要关联的集合的名称
2.localField：指定当前集合中用于匹配的字段
3.foreignField：指定要关联的集合中用于匹配的字段
4.as：指定将匹配结果存储在当前文档中的字段名
例如，假设有两个集合orders和customers，分别存储订单和客户信息，其中orders集合中有一个字段customer_id，表示订单所属的客户编号，customers集合中有一个字段_id，表示客户编号。如果想要查询每个订单及其对应的客户信息，可以使用以下关联查询语句：
这个语句会在orders集合中的每个文档中添加一个customer字段，该字段是一个数组，包含了与customer_id匹配的customers集合中的文档。如果没有匹配到任何文档，则customer字段为空数组。
MongoDB的关联查询语句有以下优缺点：
1.优点：可以实现跨集合的数据访问和处理，提高了数据的灵活性和可用性。
2.缺点：可能会影响查询性能和内存消耗，因为需要在服务器端进行多次数据读取和连接操作。因此，建议在使用关联查询时考虑以下因素：
3.尽量减少关联查询的次数和范围，只在必要时使用。
4.尽量选择索引过的字段作为匹配条件，以提高查询效率。
5.尽量选择较小的集合作为from参数，以减少数据传输量。
6.尽量使用$unwind运算符将匹配结果展开为单个文档，以方便后续处理。
MongoDB的关联查询语句适用于以下场景：
1.当数据模型是多对多或者一对多且多方较小时，可以使用关联查询来避免数据冗余和不一致。
2.当需要进行跨集合的复杂分析和统计时，可以使用关联查询来聚合和处理数据。