MongoDB不像SQL数据库一样，MongoDB中的数据有着灵活的模式。MongDB collection中的数据不强制document的数据结构。这种灵活性有助于将document映射到实体或者对象。每个document可以匹配描绘实体的相应数据字段，即使数据可能会发生变化。然而在实际使用中，同一个collection中的documents共享类似的数据结构。
数据建模的关键挑战是平衡应用需求，数据库引擎的性能特性和数据检索模式。在设计数据模型的时候，总是要考虑应用对数据的使用方式（如查询、更新、处理数据等）以及数据本身的固有结构。
数据模型设计
MongoDB提供两种类型的数据模型：嵌入式数据模型和规范化数据模型。根据需求，您可以在准备文档时使用这两个模型中的任何一个。
嵌入式数据模型
在此模型中，您可以将所有相关数据（嵌入）在一个文档中，这也称为非规范化数据模型。
例如，假设我们在三个不同的文档（Personal_details，Contact 和 Address）中获取员工的详细信息，则可以将所有三个文档嵌入到一个文档中，如下所示：
{
_id:,
Emp_ID: "10025AE336"
Personal_details:{
First_Name: "Radhika",
Last_Name: "Sharma",
Date_Of_Birth: "1995-09-26"
},
Contact: {
e-mail: "xiaoming@qq.com",
phone: "9848022338"
},
Address: {
city: "Hyderabad",
Area: "Madapur",
State: "Telangana"
}
}标准化数据模型
在此模型中，您可以使用引用来引用原始文档中的子文档。例如，您可以将以下文档以规范化模型重写为：
Employee:
{
_id: <ObjectId101>,
Emp_ID: "10025AE336"
}Personal_details:
{
_id: <ObjectId102>,
empDocID: " ObjectId101",
First_Name: "Radhika",
Last_Name: "Sharma",
Date_Of_Birth: "1995-09-26"
}Contact:
{
_id: <ObjectId103>,
empDocID: " ObjectId101",
e-mail: "xiaoming@qq.com",
phone: "9848022338"
}Address:
{
_id: <ObjectId104>,
empDocID: " ObjectId101",
city: "Hyderabad",
Area: "Madapur",
State: "Telangana"
}在MongoDB中设计架构时的注意事项
根据用户要求设计架构。
如果将它们一起使用，则将它们组合到一个文档中。否则，将它们分开（但请确保不需要连接）。
复制数据（但有限制），因为磁盘空间比计算时间便宜。
在写入时进行联接，而不是在读取时进行联接。
针对最常见的用例优化您的方案。
在架构中进行复杂的聚合。
示例
假设客户需要为其博客/网站进行数据库设计，并查看RDBMS与MongoDB模式设计之间的区别。网站具有以下要求。
每个帖子都有唯一的标题，描述和网址。
每个帖子可以有一个或多个标签。
每个帖子都有其发布者的姓名和点赞的总数。
每个帖子都有用户提供的评论，以及他们的姓名，消息，数据时间和点赞。
在每个帖子上，可以有零个或多个评论。
在RDBMS架构中，用于上述要求的设计将至少具有三个表。
在MongoDB模式中，设计将具有一个帖子集合和以下结构-
{
_id: POST_ID
title: TITLE_OF_POST,
description: POST_DESCRIPTION,
by: POST_BY,
url: URL_OF_POST,
tags: [TAG1, TAG2, TAG3],
likes: TOTAL_LIKES,
comments: [
{
user:'COMMENT_BY',
message: TEXT,
dateCreated: DATE_TIME,
like: LIKES
},
{
user:'COMMENT_BY',
message: TEXT,
dateCreated: DATE_TIME,
like: LIKES
}
]
}因此，在显示数据时，在RDBMS中，您需要连接三个表，而在MongoDB中，数据将仅从一个集合中显示。