設計MongoDB文檔結構時，可以遵循以下技巧來確保數據的高效性、可查詢性和可擴展性：

1. 嵌入式文檔（Embedded Documents）

• 優點：減少查詢次數，提高讀取性能。
• 適用場景：當文檔之間存在一對多或緊密關聯的關系時。
• 注意事項：避免過度嵌套，以免文檔過大影響性能；確保嵌套文檔的數據量不會導致內存問題。

2. 引用（References）

• 優點：保持數據模型的靈活性，便于擴展。
• 適用場景：當文檔之間的關系較為松散，或者需要跨集合查詢時。
• 注意事項：引用會增加查詢復雜性，需要考慮查詢優化；確保引用的數據一致性。

3. 數據分片（Sharding）

• 優點：提高大規模數據集的可擴展性和性能。
• 適用場景：當數據量非常大，單個實例無法滿足性能需求時。
• 注意事項：設計分片鍵時要考慮數據的分布均勻性；確保分片策略能夠適應未來的數據增長。

4. 索引（Indexes）

• 優點：提高查詢效率，特別是在大數據集上。
• 適用場景：當需要對某個字段進行頻繁查詢時。
• 注意事項：避免過度索引，以免影響寫入性能；選擇合適的索引類型（單字段索引、復合索引等）。

5. 數據類型選擇

• 優點：確保數據的一致性和準確性。
• 適用場景：選擇合適的數據類型可以減少存儲空間，提高查詢效率。
• 注意事項：避免使用過于復雜的數據類型，如數組嵌套過深；合理使用BSON類型，如日期類型。

6. 文檔驗證（Document Validation）

• 優點：確保數據結構的正確性和一致性。
• 適用場景：當需要強制執行數據規范時。
• 注意事項：驗證規則要合理，避免過于嚴格影響業務靈活性；考慮使用模式演化策略。

7. 批量操作（Bulk Operations）

• 優點：減少網絡開銷，提高數據處理的效率。
• 適用場景：當需要一次性插入、更新或刪除大量文檔時。
• 注意事項：合理規劃批量操作的大小，避免超出數據庫的最大限制。

8. 數據冗余與去重

• 優點：減少查詢時的數據合并操作，提高性能。
• 適用場景：當某些數據在多個文檔中重復出現時。
• 注意事項：權衡冗余與存儲空間，確保冗余不會導致不必要的浪費。

9. 版本控制（Versioning）

• 優點：支持數據變更的歷史記錄，便于審計和恢復。
• 適用場景：當需要對數據進行頻繁修改時。
• 注意事項：版本控制會增加存儲開銷，需要合理設計版本策略。

10. 緩存策略（Caching Strategies）

• 優點：減少數據庫訪問次數，提高響應速度。
• 適用場景：當某些數據被頻繁訪問時。
• 注意事項：選擇合適的緩存策略（如LRU、TTL等），確保緩存數據的時效性和一致性。

設計MongoDB文檔結構時，需要根據具體的應用場景和需求來權衡各種設計技巧，以達到最佳的數據存儲和訪問效果。