简述MongoDB
MongoDB是一个高效的文档数据库，使用BSON(binary-encoded JSON)储存数据。在MongoDB中，数据被组织成集合和文档，常常被用于存储大型的、任意格式的非结构化或半结构化数据，例如文档、JSON字符串和二进制数据。
什么是Object数组
Object数组是由对象组成的数组，每个对象都包含一个或多个键值对。MongoDB中的文档就是一个Object数组，每个文档都是一个由键值对组成的对象集合。
为什么要构建高效的Object数组
由于MongoDB是一种非关系型数据库，数据储存的格式大多是半结构化的，对象中包含的键值对也比较随意。如果没有合理的储存方式和查询方法，Object数组中的数据很容易变得混乱且难以使用。为了充分发挥MongoDB的优势，我们需要构建高效的Object数组。
构建高效的Object数组的方法
1.明确数据结构
在构建Object数组之前，首先需要明确要储存的数据结构。这个过程中需要考虑以下几个问题：
对象中包含哪些键值对？
每个键值对的数据类型是什么？
哪些键值对需要进行索引？
针对以上问题，需要根据实际需求进行权衡，注重数据的规整性和查询的速度。
2.使用Schema定义数据类型
Schema是一种定义数据类型和结构的方式，在MongoDB中非常有用。使用Schema可以明确定义每个文档中包含的key以及它们的类型，确保Object数组中的所有数据都符合特定的要求，减少数据错误和查询的错误。
例如，下面是一个使用Mongoose（一个MongoDB的ODM库）定义数据类型和结构的例子：
const mongoose = require('mongoose');
const Schema = mongoose.Schema;
const userSchema = new Schema({
username: { type: String, required: true },
password: { type: String, required: true },
email: { type: String, required: true },
});
const User = mongoose.model('User', userSchema);
module.exports = User;
以上代码定义了一个名为User的文档模型。User文档中包含了username、password、email三个key，每个key的数据类型都明确定义为String。同时，这三个key都是必须的，如果一个用户的文档缺少其中任何一个key，将会被视为无效文档。使用Schema可以大大提高Object数组的查询效率。
3.使用索引优化数据查询
在MongoDB中，索引是一种类似于关系数据库中索引的数据结构，用于提高查询效率。通常情况下，对象数组的key之一会被用作索引。例如，在上面的例子中，可以通过以下方式在username上创建索引：
userSchema.index({ username: 1 });
这个过程将会使得MongoDB在查询username时可以更快的完成，提高查询效率。
4.避免过大的文档
由于MongoDB中的文档可以极大程度的灵活，制作过大的文档可能会导致查询效率的下降。因此，在构建Object数组时，要注意避免制作过大的文档。可以将文档拆分成更小的文档，以便更快地查询。
通过以上简单的方法可以构建高效的Object数组，让MongoDB发挥出最佳的性能，提高查询效率和数据可靠性。