MongoDB表设计实践：优雅优化数据存储（mongodb表设计）

MongoDB表设计实践可以说是保证操作高效且存储空间占用较少的关键。相比原始的MySQL，MongoDB（一种面向文档的数据库）有许多优势，比如更易于查找数据，提供复杂数据类型（例如对象，对象数组），使用自动存储过程等等。

当设计MongoDB表结构时，需要考虑预期的性能，及其基础表的可扩展性，比如：

* 加载数据的大小：尽可能减少单个文档的大小，以加快加载数据的速度。

* 数据结构的分解：如果某一列的字段数据太多，可以考虑对其进行分解，可以更好地保存字段和提供更快的查询速度。

* 数据定义语言（DDL）：使用Mongoose框架可以很容易地设置DDL，虽然可能会影响查询速度，但可以提高程序的可读性与可维护性。

* 字段索引：适当添加字段索引可以为查询加速，也可以减少查询的时间。

* 大字段设计：有一些字段字节会较大（如一个文件的文本），存在于一个文档中会拖慢其整体查询性能，此时可以考虑将这些大字段存储在其他文档或表中，使用外键或引用来关联它们。

例如，让我们以一个用户表为例，代码如下：

var mongoose = require('mongoose');
var userSchema = new mongoose.Schema({
  active: Boolean,
  email: { type: String, required: true, index: true, unique: true},
  name: String,
  role: { type: String, enum: ['user', 'admin', 'supervisor'], default: 'user'},
  address: {
    street: String,
    city: String,
    zip_code: String
  },
  description: String
});

上述代码定义了字段类型，且在其中设定了一些检查。 active和邮件都有必填属性，email有唯一性索引。例如像地址一样，复杂的表结构可以将字段放在内嵌文档中而不是单独的字段，所以使用内嵌文档字段更容易查询数据。

另一方面，也应该避免使用重复的属性或无意义的属性，这样不但会浪费空间，而且会影响查询性能。

总之，MongoDB表设计实践有两个主要方面：基础设计和高级设计，分别关心可扩展性以及优化性能。具体而言，需要考虑字段大小，数据结构，索引定义，以及字段使用。正确地设计表可以有效减少数据存储所占用的空间，以及加快数据查找速度。