MongoDB數據建模可以通過以下方法降低存儲成本：
- 選擇合適的存儲引擎：使用WiredTiger存儲引擎，它提供了高性能、高壓縮比和更小的鎖粒度，相比早期的MMAP_V1存儲引擎，能夠更有效地降低存儲成本。
- 數據模型設計：
- 嵌入式文檔：將相關數據存儲在單個文檔中，避免數據冗余，減少存儲空間需求。
- 單一集合：將數據拆分為多個文檔，支持高效查詢，避免昂貴的聯接操作。
- 索引策略：合理創建索引以加快查詢速度，但要注意索引的數量，因為過多的索引會增加寫入操作的負擔。
- 數據壓縮：
- 使用壓縮算法（如Snappy、Zlib、zlib-stdd）對數據進行壓縮，減小數據存儲空間。
- 考慮使用壓縮文件系統或壓縮工具對MongoDB的數據進行備份和恢復時進行壓縮。
- 分片和復制：
- 通過數據分片技術，將數據分布到多個服務器，提高數據庫的并發能力和處理能力，從而降低單個服務器的存儲需求。
- 創建副本集，提高數據的可用性和冗余性，同時減少對額外存儲空間的需求。
- 定期評估和調整：
- 定期監控MongoDB的性能指標，如QPS、響應時間等，及時發現和解決性能瓶頸。
- 根據業務需求和數據訪問模式，適時調整數據模型和索引策略。
通過上述方法，可以有效地降低MongoDB的存儲成本，同時保持數據庫的性能和可擴展性。
