MongoDB单查询实现：通过用户邮箱关联查询所属文档

当然可以用单个查询搞定！MongoDB的聚合框架里的$lookup操作符就是干这个的——相当于关系型数据库里的左连接，能帮你一次性关联Users和Documents两个集合的数据，不用分两次查询。

这里给你两种实用的实现方式：

方式一：从Users集合出发（推荐，效率更高） #

先精准匹配到目标邮箱的用户，再关联他所有的文档，这样能减少后续关联的数据量：

db.Users.aggregate([
  // 第一步：锁定邮箱为aaa@gmail.com的用户
  { $match: { email: "aaa@gmail.com" } },
  // 第二步：关联Documents集合，匹配owner等于当前用户的_id
  {
    $lookup: {
      from: "Documents",       // 要关联的集合名称
      localField: "_id",       // Users集合里用来匹配的字段
      foreignField: "owner",   // Documents集合里对应的匹配字段
      as: "user_documents"     // 关联结果存储的数组字段名
    }
  },
  // 可选：只返回文档数组，去掉用户的其他信息
  { $project: { _id: 0, user_documents: 1 } }
])

执行后，你会得到一个包含user_documents数组的结果，里面就是该用户所有的Documents文档。

方式二：从Documents集合出发 #

如果需要同时保留文档和对应的用户信息，或者想从文档侧发起查询，可以这么写：

db.Documents.aggregate([
  // 第一步：把每个文档关联到对应的用户信息
  {
    $lookup: {
      from: "Users",
      localField: "owner",
      foreignField: "_id",
      as: "user_info"
    }
  },
  // 第二步：过滤出用户邮箱为aaa@gmail.com的文档
  { $match: { "user_info.email": "aaa@gmail.com" } },
  // 可选：去掉user_info字段，只保留文档本身
  { $project: { user_info: 0 } }
])

这个查询会先给每个文档关联对应的用户数据，再筛选出属于目标邮箱用户的文档。

注意：如果你的Documents集合数据量很大，方式一的效率会更高，因为它先缩小了用户范围，再做关联操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jacek Wojcik