数据模型设计
MongoDB的Schema自由带来了灵活性，但也意味着需要更精心的数据模型设计，以确保查询效率和数据一致性。
嵌入（Embedding）与引用（Referencing）的选择：
嵌入：将相关数据嵌套在一个文档内部。优点是减少了JOIN操作，数据局部性好。缺点是单个文档大小限制（16MB）以及更新嵌套数组时可能导致文档增长。适用于数据一对一、一对少量多，且数据访问时常一同查询的场景。
引用：通过ID引用其他集合中的文档。优点是避免了数据冗余，突破了文档大小限制。缺点是读取时需要进行多次查询（类似JOIN），可能影响性能。适用于数据一对多、多对多，且被引用数据可能独立更新的场景。
最佳实践：通常建议优先考虑嵌入，因为它能提供更好的读取性能。只有当嵌入导致文档过大、数据重复严重或被嵌入数据需要独立更新时，才考虑使用引用。
范式与反范式的考量：关系型数据库强调范式化，以减少 意大利电话号码库 数据冗余。MongoDB则更倾向于反范式化，即在文档中冗余数据以优化读取性能。合理的数据模型设计需要平衡这两种思想，根据具体的业务查询模式和数据更新频率来选择。
3. 性能优化
即使MongoDB本身性能卓越，不当的使用方式仍可能导致性能瓶颈。
索引策略：索引是提升查询性能的关键。
复合索引：针对多字段查询创建复合索引，并注意索引字段的顺序（索引前缀）。
覆盖索引：当查询结果所需的字段都包含在索引中时，MongoDB可以直接从索引中返回结果，无需访问实际文档，大幅提升查询性能。
稀疏索引：只对文档中存在的字段进行索引。
TTL索引：用于自动删除过期数据，适用于时序数据或日志数据。
分析查询日志：通过慢查询日志（profiler）识别低效查询，并针对性地优化索引。
硬件配置与云服务：选择合适的CPU、内存和存储（尤其是SSD）对MongoDB的性能至关重要。对于生产环境，强烈推荐使用MongoDB Atlas等云数据库服务。Atlas提供了自动扩展、高可用、备份恢复、性能监控等一站式服务，大大降低了运维复杂性，并能根据负载自动调整资源，确保最佳性能。