在MongoDB中，为了避免冗余和提高数据存储效率，可以采用以下几种方法来优化文档结构：
嵌入式文档（Embedded Documents）：将子文档直接嵌入到父文档中。这样可以减少查询时需要关联的文档数量，从而提高查询效率。但是，这种方法可能导致数据冗余和更新复杂性增加。在决定是否使用嵌入式文档时，需要权衡查询性能和存储空间。
引用（References）：如果子文档与父文档之间的关系较弱，可以使用引用将它们关联起来。引用可以是文档ID、字符串或其他唯一标识符。引用可以减少冗余，但需要额外的查询操作来获取关联数据。在选择引用方法时，需要考虑查询性能和存储空间之间的平衡。
数据复用（Data Reuse）：在多个文档之间共享相同的数据时，可以将这些数据提取出来并存储在一个单独的集合中。这样，其他文档可以通过引用来访问这些共享数据，从而减少冗余。数据复用可以提高查询性能，但需要额外的维护操作来更新共享数据。
懒加载（Lazy Loading）：在某些情况下，可以延迟加载文档的部分数据，直到实际需要这些数据时才进行加载。这种方法可以减少初始查询的数据量，从而降低存储空间和查询性能的开销。然而，懒加载可能导致额外的查询操作和数据不一致问题。
批量操作（Bulk Operations）：通过批量插入、更新和删除操作，可以减少与数据库的交互次数，从而提高性能。批量操作可以减少网络开销和数据库负载，但可能需要更多的内存来存储临时数据。
数据压缩（Data Compression）：可以使用MongoDB提供的压缩功能来减小文档的大小。数据压缩可以减少存储空间和网络传输的开销，但可能导致CPU使用率增加。在选择压缩方法时，需要权衡压缩率和CPU使用率。
总之，在设计MongoDB文档结构时，需要根据实际应用场景和需求来选择合适的方法来避免冗余和提高数据存储效率。