随着移动社交网络的发展，数据规模发展十分迅速，尤其用户信息，业务记录等信息可能会超过百亿条以及超过每秒几十亿次的读写操作，针对如此规模的数据，检索尤其是过滤查询才是最重要的业务逻辑，其中 MongoDB 内嵌查询优化技术可以有效提高查询效率。

MongoDB 内嵌查询使用 Document 和 数组结构，使得我们对各个数据项进行查询请求时不需要多次发起 SQL 查询请求，只需要做一次查询，就可以获得所有所需信息。MongoDB 中还可以很方便地使用内嵌数组，可以在父文档中存放一个关联子文档的数组，比如如下代码，可以使用两种过滤条件对子文档数组进行过滤：

//查找 shelf 为 c 的书

db.books.find({

name: ‘c’,

Shelf: {

$elemMatch:{

name:”c”,

count:{$gt:10}

}

}

})

//查找 shelf 为 c 的所有书

db.books.aggregate([

{$match : {name:’c’}},

{ $unwind: “$Shelf”},

{$match : {‘Shelf.name’:’c’,’Shelf.count’:{$gt:10}}}

])

另外， MongoDB 还支持多个内嵌查询，以及条件类型的双重嵌套查询，可以有效的筛选数据库中的数据，加快查询速度，比如下面的例子：

// 查找 shelf 为 c 的书，并且 price 为 202 的

db.books.find({

name: ‘c’,

shelf: {

$elemMatch:{

name:”c”,

price: 202

}

}

})

总的来说，使用 MongoDB 内嵌查询可以有效提升查询性能，可以大大减少发起数据检索的次数，从而减少读写延迟，提高系统处理能力。