为文档数据库设计 Schema 需要关注数据访问方式，并在灵活性和性能之间取得平衡。与关系型数据库不同，MongoDB 或 Couchbase 等文档数据库不强制执行严格的 Schema，但你仍需要规划如何将数据分组到文档中。首先确定主要的使用案例和查询模式。例如，如果你的应用程序经常检索用户资料及其最近订单，将订单数据嵌入到用户文档中可以减少多次查询的需求。然而，避免过度嵌入——大型文档会降低读写操作速度并增加内存使用量。
构建文档时，优先考虑可读性和逻辑分组。一种常见的方法是将数据建模为独立的聚合体。例如，在博客平台中，一个“帖子”文档可以包含帖子内容、作者详情、评论和标签。这减少了连接并简化了查询。然而，如果某些子元素（如评论）增长不可预测，考虑将它们拆分成通过标识符关联的独立文档。例如，将评论存储在单独的集合中，并通过 post_id 字段引用它们。这在处理分页或频繁更新嵌套数据时，平衡了文档大小和查询效率。
最后，通过考虑索引和分片策略来优化可扩展性。在常用查询中使用的字段上定义索引，例如用户 ID 或时间戳，以加快搜索速度。例如，电商应用程序可以为 product_category 建立索引以快速过滤商品。分片（跨服务器拆分数据）应与访问模式保持一致。如果大多数查询按 user_id 过滤，则在该字段上对数据库进行分片以均匀分布负载。随着需求演变，定期审查 Schema；例如，在用户文档中添加一个 last_purchased 字段可能会改善订单历史查询。始终使用真实世界的数据量进行测试，以便尽早发现瓶颈。