MongoDB是一种非关系型数据库，它提供了灵活的文档模型和丰富的查询语言。MongoDB的一个常见用例是存储和查询多个相关的文档集合，例如用户、订单、商品等。在这种情况下，我们可能需要对多个集合进行联合查询，以获取所需的数据。然而，MongoDB并不支持传统的SQL风格的多表连接操作，因此我们需要使用其他的方法来实现多表查询。
MongoDB提供了两种主要的方法来实现多表查询：$lookup和$graphLookup。$lookup是MongoDB 3.2版本引入的一个聚合管道操作符，它可以在同一个数据库中对两个集合进行左外连接，即根据一个集合中的字段值去匹配另一个集合中的文档，并将匹配结果作为一个数组添加到输出文档中。$graphLookup是MongoDB 3.4版本引入的一个聚合管道操作符，它可以在同一个数据库中对多个集合进行递归搜索，即根据一个集合中的字段值去匹配另一个集合中的文档，并将匹配结果作为一个数组添加到输出文档中，同时根据匹配结果继续搜索下一层级的文档，直到达到指定的深度或条件。
使用$lookup和$graphLookup可以实现多表查询的功能，但是它们也有一些性能上的限制和注意事项。以下是一些优化多表查询性能的建议：
1.尽量减少需要进行多表查询的场景，通过合理地设计文档模型和数据结构，尽量将相关的数据存储在同一个文档或集合中，以避免跨集合查询。
2.尽量使用$lookup而不是$graphLookup，因为$graphLookup涉及到递归搜索，可能会消耗更多的内存和时间。
3.尽量在$lookup或$graphLookup之前使用过滤条件或投影操作符来减少输入文档的数量和大小，以减少联合查询所需的内存和时间。
4.尽量在$lookup或$graphLookup之后使用过滤条件或投影操作符来减少输出文档的数量和大小，以减少传输数据所需的网络带宽和时间。
5.尽量为$lookup或$graphLookup所涉及到的集合创建索引，并确保索引能够覆盖联合查询所用到的字段，以提高查询效率和减少扫描次数。
6.尽量避免在$lookup或$graphLookup中使用复杂的表达式或子查询，因为这些操作可能会增加计算开销和内存消耗。
7.尽量避免在$lookup或$graphLookup中使用排序操作符，因为排序操作可能会增加内存消耗和时间开销。
8.尽量避免在$lookup或$graphLookup中使用分组操作符，因为分组操作可能会增加内存消耗和时间开销。
MongoDB提供了一些强大而灵活的工具来实现多表查询，但是也需要注意一些性能上的问题和优化方法。