MongoDB中的关系表示各种文档在逻辑上彼此相关的方式.关系可以通过嵌入式和参考方法建模.这种关系可以是1:1,1:N，N:1或N:N.
让我们考虑为用户存储地址的情况.因此，一个用户可以拥有多个地址，使其成为1:N关系.
以下是用户文档的示例文档结构 :
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "name": "Tom Hanks", "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991"}以下是示例文档地址的结构文件 :
{ "_id":ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California"}建模嵌入式关系
在嵌入式方法中，我们将地址文档嵌入到用户文档.
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address": [ { "building": "22 A, Indiana Apt", "pincode": 123456, "city": "Los Angeles", "state": "California" }, { "building": "170 A, Acropolis Apt", "pincode": 456789, "city": "Chicago", "state": "Illinois" } ]}此方法将所有相关数据保存在单个文档中，这样便于检索并保持.可以在单个查询中检索整个文档，例如 :
>db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address":1})请注意，在上面的查询中， db 和用户分别是数据库和集合.
缺点是如果嵌入式文档的大小不断增长，它会影响读/写性能.
建模参考关系
这是设计规范化关系的方法.在此方法中，用户和地址文档将单独维护，但用户文档将包含将引用地址文档的 id 字段的字段.
{ "_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"), "contact": "987654321", "dob": "01-01-1991", "name": "Tom Benzamin", "address_ids": [ ObjectId("52ffc4a5d85242602e000000"), ObjectId("52ffc4a5d85242602e000001") ]}如上所示，用户文档包含数组字段 address_ids ，其中包含相应地址的ObjectIds.使用这些ObjectIds，我们可以查询地址文档并从那里获取地址详细信息.使用这种方法，我们需要两个查询:首先从用户文档中获取 address_ids 字段，然后从地址集合中获取这些地址.
>var result = db.users.findOne({"name":"Tom Benzamin"},{"address_ids":1})>var addresses = db.address.find({"_id":{"$in":result["address_ids"]}})