设计MongoDB文档结构的最优方案取决于您的应用程序需求和数据访问模式。以下是一些建议，可以帮助您设计高效的MongoDB文档结构：
嵌入式文档（Embedded Documents）：如果一个文档经常与另一个文档一起查询，那么将它们嵌入到同一个文档中可能是一个好主意。这样可以减少查询时需要联合的文档数量，从而提高查询性能。但是，这种方法可能导致数据冗余和更新复杂性增加。
引用（References）：如果文档之间的关系较弱，或者您希望保持数据的原子性，那么可以使用引用。在MongoDB中，引用可以通过文档中的字段（如ObjectId）来实现。引用可以提高查询性能，但可能导致更多的查询操作和潜在的数据不一致问题。
数据分片（Sharding）：如果您的数据集非常大，您可以考虑使用数据分片来分布数据和负载。数据分片可以将数据分布在多个服务器上，从而提高查询性能和可扩展性。为了实现数据分片，您需要定义一个分片键，该键将用于确定数据在服务器之间的分布。
索引（Indexes）：为了提高查询性能，您应该在经常用于查询条件的字段上创建索引。索引可以帮助MongoDB更快地定位到所需的数据，但可能会降低写入性能，因为每次数据变更时都需要更新索引。
数据类型选择：选择合适的数据类型对于优化文档结构非常重要。例如，如果某个字段只包含数字，那么使用Number类型而不是String类型可能会更节省存储空间和提高查询性能。
批量操作（Bulk Operations）：对于大量的插入、更新或删除操作，使用批量操作可以显著提高性能。批量操作可以将多个操作组合成一个请求，从而减少网络开销和服务器负载。
缓存（Caching）：为了提高读取性能，您可以考虑使用缓存来存储经常访问的数据。MongoDB提供了内置的查询缓存功能，但您还可以使用第三方缓存解决方案（如Redis）来进一步提高性能。
监控和分析（Monitoring and Analysis）：定期监控和分析您的应用程序和MongoDB实例的性能指标，以便发现潜在的性能瓶颈和优化点。可以使用MongoDB提供的工具（如MongoDB Atlas、MongoDB Compass等）来进行监控和分析。
总之，设计最优的MongoDB文档结构需要根据您的应用程序需求和数据访问模式进行权衡。在实际应用中，可能需要根据性能测试和调优的结果来调整文档结构。