设计MongoDB文档结构时，可以遵循以下技巧来确保数据的高效性、可查询性和可扩展性：
1. 嵌入式文档（Embedded Documents）
- 优点：减少查询次数，提高读取性能。
- 适用场景：当文档之间存在一对多或紧密关联的关系时。
- 注意事项：避免过度嵌套，以免文档过大影响性能；确保嵌套文档的数据量不会导致内存问题。
2. 引用（References）
- 优点：保持数据模型的灵活性，便于扩展。
- 适用场景：当文档之间的关系较为松散，或者需要跨集合查询时。
- 注意事项：引用会增加查询复杂性，需要考虑查询优化；确保引用的数据一致性。
3. 数据分片（Sharding）
- 优点：提高大规模数据集的可扩展性和性能。
- 适用场景：当数据量非常大，单个实例无法满足性能需求时。
- 注意事项：设计分片键时要考虑数据的分布均匀性；确保分片策略能够适应未来的数据增长。
4. 索引（Indexes）
- 优点：提高查询效率，特别是在大数据集上。
- 适用场景：当需要对某个字段进行频繁查询时。
- 注意事项：避免过度索引，以免影响写入性能；选择合适的索引类型（单字段索引、复合索引等）。
5. 数据类型选择
- 优点：确保数据的一致性和准确性。
- 适用场景：选择合适的数据类型可以减少存储空间，提高查询效率。
- 注意事项：避免使用过于复杂的数据类型，如数组嵌套过深；合理使用BSON类型，如日期类型。
6. 文档验证（Document Validation）
- 优点：确保数据结构的正确性和一致性。
- 适用场景：当需要强制执行数据规范时。
- 注意事项：验证规则要合理，避免过于严格影响业务灵活性；考虑使用模式演化策略。
7. 批量操作（Bulk Operations）
- 优点：减少网络开销，提高数据处理的效率。
- 适用场景：当需要一次性插入、更新或删除大量文档时。
- 注意事项：合理规划批量操作的大小，避免超出数据库的最大限制。
8. 数据冗余与去重
- 优点：减少查询时的数据合并操作，提高性能。
- 适用场景：当某些数据在多个文档中重复出现时。
- 注意事项：权衡冗余与存储空间，确保冗余不会导致不必要的浪费。
9. 版本控制（Versioning）
- 优点：支持数据变更的历史记录，便于审计和恢复。
- 适用场景：当需要对数据进行频繁修改时。
- 注意事项：版本控制会增加存储开销，需要合理设计版本策略。
10. 缓存策略（Caching Strategies）
- 优点：减少数据库访问次数，提高响应速度。
- 适用场景：当某些数据被频繁访问时。
- 注意事项：选择合适的缓存策略（如LRU、TTL等），确保缓存数据的时效性和一致性。
设计MongoDB文档结构时，需要根据具体的应用场景和需求来权衡各种设计技巧，以达到最佳的数据存储和访问效果。