模式设计对文档数据库性能有显著影响，因为它决定了数据库读取、写入和查询数据的效率。 与关系数据库不同，文档数据库（如 MongoDB 或 Couchbase）以灵活的嵌套结构（例如，JSON 文档）存储数据，这使开发人员能够以与应用程序需求紧密一致的方式对数据建模。 但是，不良的模式设计可能会导致查询缓慢、资源使用过多或可伸缩性挑战。 例如，在单个文档中过度嵌入数据可能会降低某些查询的读取延迟，但如果更新需要重写大型文档，则会增加写入开销。 相反，欠嵌入可能会迫使应用程序执行多次往返查询以检索相关数据，从而增加延迟。
一个关键因素是数据在文档中的分组方式。 嵌入相关数据（例如，将用户的订单存储为个人资料文档中的数组）可以通过减少连接或其他查询的需求来提高读取性能。 但是，如果嵌入的数据不可预测地增长，这种方法可能会适得其反。 例如，包含数千个嵌入式订单记录的用户文档可能会超出存储限制或减慢更新速度。 在这种情况下，通过标识符（如外键）引用相关数据并使用单独的集合可能更有效，即使它需要应用程序端连接。 正确的索引也很重要：支持对常用查询字段（例如，用户电子邮件或订单日期）进行目标索引的模式将比强制执行完整文档扫描的模式执行得更好。
另一个考虑因素是模式设计如何与访问模式保持一致。 例如，频繁显示最近帖子的社交媒体应用程序可能会将帖子存储为用户文档中的嵌入式数组，从而可以快速检索最新内容。 但是，如果该应用程序还需要聚合跨用户的帖子（例如，生成全局供稿），则此设计将需要查询每个用户文档，这是低效的。 相反，具有时间戳和用户 ID 索引的单独的帖子集合将更好地支持此类查询。 同样，非规范化数据（例如，在订单文档中复制产品的价格）可以避免结账期间的昂贵查找，但需要仔细处理以确保价格更新期间的一致性。 根据读/写比率和查询要求平衡这些权衡对于优化性能至关重要。