1. MongoDB概述
MongoDB是一个开源的、基于分布式文件存储的Nosql数据库系统，有C++、Java、Python等多种语言支持。其设计初衷是为了满足Web应用程序开发中对于数据存储的高性能、高可扩展性、高可用性和灵活性的需求。
1.1 MongoDB的优势
MongoDB的优势在于：
支持自动分片
支持按需扩展
支持副本集
支持全文搜索
支持地理位置查询
支持海量数据存储
1.2 MongoDB的数据结构
MongoDB的数据存储方式是基于文档的，文档是MongoDB中的基本单元，采用BSON格式存储（Binary JSON）。BSON是是JSON的扩展，增加了一些基本数据类型（如日期、二进制数据等）和数组类型，但同时也保持了JSON的可读性。
2. MongoDB表设计实践
2.1 设计原则
在进行MongoDB表设计时，需要考虑以下几个方面：
数据结构
查询需求
性能问题
数据安全
2.2 数据结构
MongoDB的数据结构是基于文档的，一般来讲，文档中会包含一个唯一标识符，建议使用ObjectId，每一条记录也会包含其他的字段，这些字段也被称为属性，可以自己定义属性的名称和类型。MongoDB的每个文档都可以有不同的结构，因此设计过程要根据实际情况来进行。
2.3 查询需求
在考虑MongoDB表的设计时，需要预估后期的查询需求，然后按照查询需求来设计索引，这样能提高查询性能和降低服务负载。
// 创建索引
db.inventory.createIndex( { item: 1 } )
// 查询数据
db.inventory.find( { item: "banana" } )
2.4 性能问题
MongoDB的性能问题相对比较复杂，需要考虑多方面的问题，比如磁盘IO的优化、内存的分配、CPU的利用等，还有统计分析等等领域。因此，需要针对不同的应用场景去选择合适的解决方案。
2.5 数据安全
MongoDB的数据安全问题主要是对于敏感数据的保护和防止恶意攻击的问题，在MongoDB中有多种保护机制供使用者选择，比如加密存储、访问控制、账号密码设置等等。
3. 优雅优化数据存储
3.1 schema设计
MongoDB中采用的是非关系型结构存储，因此可以灵活地进行表设计，并且对于不同的查询需求可以进行不同的优化。在进行表设计时，应该尽量减少嵌套和冗余，这样能有效地减少存储空间和降低查询成本。例如，对于一个订单，可以使用一个普通对象将信息存储在一起，而不是采用一对多或者多对多关系。
3.2 索引设计
在进行索引设计时，需要清晰地了解即将执行的查询操作，尽量使用单一字段进行索引设计，这样能够提高查询性能。同时在索引的设计过程中也需要考虑存储空间的问题，因为对于大型索引，需要消耗大量的存储空间，并且会引起性能问题。
3.3 利用聚合查询
在MongoDB中，可以利用聚合查询将多个查询操作合并为一个查询操作，提高查询效率，同时也能减少网络传输和CPU的利用率。聚合查询可以进行一些复杂的计算和数据处理，比如求和、分组、排序等操作。
3.4 数据压缩
对于MongoDB中的大型数据集，考虑采用压缩技术进行数据压缩。MongoDB中有多种数据压缩库可以选择，比如LZ4、Snappy、zlib等。数据压缩虽然能大量减少存储空间的占用，但是在查询过程中需要进行解压操作，会消耗一定的CPU资源。
3.5 数据归档
对于一些过期的不经常使用的数据，可以进行归档存储，减少数据库和磁盘的负担。归档数据可以保存在文件系统中，或者迁移到其他数据库中进行维护。MongoDB中支持数据迁移，可以将数据从一个数据库迁移到另一个数据库进行持久化存储。
4. 总结
MongoDB是一种强大而灵活的NoSQL数据库，拥有众多优点和特点。在进行MongoDB表设计时，需要考虑多方面的问题，包括数据结构、查询需求、性能问题和数据安全等等，并且需要灵活掌握索引设计、数据压缩、数据归档和聚合查询等技术，以优雅的方式进行数据存储。希望本文能够对读者有所启示，为MongoDB的使用带来便利和效益。