更是一门艺术，而不是一门科学。关于模式的Mongo文档是一个很好的参考，但是这里有一些需要考虑的事项：
尽可能多地投入
Document数据库的乐趣在于它消除了许多Join。您的第一个本能应该是将尽可能多的内容放置在单个文档中。由于MongoDB文档具有结构，并且由于您可以在该结构中进行高效查询（这意味着您可以获取所需文档的一部分，因此文档大小不必担心太多），因此无需立即标准化数据您将使用sql。特别是，除其父文档之外没有任何用处的数据都应属于同一文档。
可以从多个位置引用的数据分离到其自己的集合中。
这不是一个“存储空间”问题，而是一个“数据一致性”问题。如果许多记录将引用相同的数据，则更新单个记录并将引用保留在其他位置会更高效且更不会出错。
文件大小注意事项
MongoDB在单个文档上限制了4MB（16MB，1.8）的大小限制。在GB的数据世界中，这听起来很小，但它也是3万条推文或250个典型的Stack Overflow答案或20张闪烁的照片。另一方面，这比一次可能要在典型网页上呈现的信息要多得多。首先考虑什么会使您的查询更容易。在许多情况下，对文档大小的关注将是过早的优化。
复杂的数据结构：
MongoDB可以存储任意深度嵌套的数据结构，但不能有效地搜索它们。如果数据形成树，林或图，则实际上需要将每个节点及其边缘存储在单独的文档中。（请注意，还有一些专门针对此类数据设计的数据存储）
还指出了不可能返回文档中元素的子集。如果您需要挑选每个文档的一些位，则将它们分开会更容易。
数据一致性
MongoDB在效率和一致性之间进行权衡。规则是对单个文档的更改始终是 原子的，而对多个文档的更新则永远不应被认为是原子的。也没有办法“锁定”服务器上的记录（您可以使用“锁定”字段将其构建到客户端的逻辑中）。设计架构时，请考虑如何保持数据一致。通常，您在文档中保留的越多越好。
对于您要描述的内容，我将嵌入注释，并为每个注释提供一个带ObjectID的ID字段。ObjectID中嵌入了一个时间戳，因此您可以根据需要使用它而不是在上创建它。
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