MongoDB数据建模可以通过以下方法降低存储成本：
- 选择合适的存储引擎：使用WiredTiger存储引擎，它提供了高性能、高压缩比和更小的锁粒度，相比早期的MMAP_V1存储引擎，能够更有效地降低存储成本。
- 数据模型设计：
- 嵌入式文档：将相关数据存储在单个文档中，避免数据冗余，减少存储空间需求。
- 单一集合：将数据拆分为多个文档，支持高效查询，避免昂贵的联接操作。
- 索引策略：合理创建索引以加快查询速度，但要注意索引的数量，因为过多的索引会增加写入操作的负担。
- 数据压缩：
- 使用压缩算法（如Snappy、Zlib、zlib-stdd）对数据进行压缩，减小数据存储空间。
- 考虑使用压缩文件系统或压缩工具对MongoDB的数据进行备份和恢复时进行压缩。
- 分片和复制：
- 通过数据分片技术，将数据分布到多个服务器，提高数据库的并发能力和处理能力，从而降低单个服务器的存储需求。
- 创建副本集，提高数据的可用性和冗余性，同时减少对额外存储空间的需求。
- 定期评估和调整：
- 定期监控MongoDB的性能指标，如QPS、响应时间等，及时发现和解决性能瓶颈。
- 根据业务需求和数据访问模式，适时调整数据模型和索引策略。
通过上述方法，可以有效地降低MongoDB的存储成本，同时保持数据库的性能和可扩展性。