MongoDB文档结构的最佳实践包括明智地使用嵌入式文档、优先选择组合而不是继承、根据查询模式创建索引、避免过度索引、使用覆盖查询、限制结果集大小、选择合适的分片键以及主动监控和扩展分片集群等。以下是相关介绍：
MongoDB文档结构的最佳实践
- 明智地使用嵌入式文档：在有意义的情况下，利用嵌入式文档来表示实体之间的关系，但请注意文档大小限制。
- 优先选择组合而不是继承：设计模式以使用组合来表示关系，这与MongoDB面向文档的性质非常吻合。
- 根据查询模式创建索引：分析查询模式并创建支持常用查询的索引。
- 避免过度索引：虽然索引提高了读取性能，但它们会带来存储和写入性能成本。
- 使用覆盖查询：优化索引覆盖的查询，最大限度地减少从存储层获取数据的需要。
- 限制结果集：查询时，限制返回文档的数量，以提高查询性能。
- 选择合适的分片键：分片键的选择对于均匀的数据分布和高效的查询路由至关重要。
- 主动监控和扩展：定期监控分片集群并根据增长模式主动扩展它。
MongoDB文档结构设计的六条原则
- 优先考虑内嵌：除非有什么迫不得已的原因，否则优先考虑内嵌文档。
- 单独访问的对象不适合内嵌：如果需要单独访问一个对象，那这个对象就不适合被内嵌到其他对象中。
- 数组不应该无限制增长：如果数组元素数量很多，考虑使用引用ObjectID的方案。
- 不要害怕应用层级别的JOIN：如果索引建的正确并且通过投影条件限制返回的结果，那么应用层级别的JOIN并不会比关系数据库中JOIN开销大多少。
- 在进行反范式设计时请先确认读写比：一个几乎不更改只是读取的字段才适合冗余到其他对象中。
- 数据结构要去适应你的程序的读写场景：数据的结构要去适应你的程序的读写场景。
MongoDB性能优化的技巧
- 索引优化：使用合适的索引可以大大提高查询性能。
- 适当的数据建模：正确的数据建模可以提高查询性能。
- 冷热数据分离：将热数据（经常访问的数据）和冷数据（不经常访问的数据）分离存储，可以提高查询性能。
- 避免全表扫描：尽量避免全表扫描，使用索引查询来定位所需的数据。
MongoDB性能优化的实践步骤
- 找出慢语句：使用MongoDB的性能分析工具来找出这些慢语句。
- 使用explain分析：通过使用explain来对这些慢语句进行诊断。
- 创建索引：分析完之后需要创建新的索引(index)来提升查询的性能。
- 使用稀疏索引来减少空间占用：如果使用sparse documents，并重度使用关键字$exists，可以使用sparse indexes来减少空间占用提升查询的性能。
通过遵循这些最佳实践和设计原则，可以有效地优化MongoDB文档结构，提高查询性能，并确保数据的安全性和可维护性。
