在MongoDB中，删除旧数据可以通过以下几种方式进行优化：

1. 使用TTL（Time-to-Live）索引：MongoDB支持TTL索引，可以自动删除过期的数据。可以在集合上创建一个TTL索引，指定数据的生存时间，然后MongoDB会自动在数据过期时将其删除。这样可以减少手动删除旧数据的需要，并确保数据保持最新状态。

2. 使用TTL集（TTL Collections）：MongoDB还提供了TTL集，它自动管理过期的数据。可以设置TTL集的过期时间，MongoDB会自动删除过期的数据。使用TTL集可以简化删除旧数据的操作，并减少对应用程序的负担。

3. 使用批量删除：如果需要删除大量旧数据，可以使用批量删除操作。通过一次请求删除多个文档，可以减少网络和服务器负载，提高删除操作的效率。

4. 使用$pull操作符：如果需要从集合中删除符合特定条件的文档，可以使用$pull操作符。$pull操作符可以高效地删除匹配条件的多个文档，而不需要逐个删除每个文档。

5. 调整查询性能：在删除旧数据之前，确保查询是高效的。通过使用索引、限制查询结果的大小、使用投影等操作，可以减少删除操作所需的时间和资源。

MongoDB集合的设计是MongoDB数据库模式设计的重要组成部分。以下是一些关于MongoDB集合设计的建议：

1. 选择集合名称：为每个集合选择有意义且简洁的名称，使其易于理解和维护。名称应该清晰地表示集合中存储的文档类型。

2. 定义文档结构：在MongoDB中，集合中的文档可以有不同的结构。然而，为了保持数据的一致性和可查询性，建议在集合中定义一种通用的文档结构，并为每个字段选择适当的字段名称和数据类型。

3. 使用内嵌文档和数组：MongoDB支持在文档中内嵌其他文档和数组。这允许以更自然的方式表示数据之间的关系。例如，可以将用户的地址信息作为内嵌文档存储在用户文档中，而不是将其拆分为单独的集合。

4. 考虑数据大小限制：MongoDB对单个文档的大小有限制（通常为16MB）。在设计集合时，请确保文档不会超出这个限制。如果需要存储更大的数据，请考虑将数据拆分为多个文档或使用GridFS来存储大型文件。

5. 创建索引：为了提高查询性能，可以在集合上创建索引。根据查询需求和访问模式，选择适当的字段进行索引。请注意，索引会增加存储开销，并在插入、更新和删除文档时产生额外的性能开销。

6. 分片策略：如果数据集非常大，并且需要水平扩展，请考虑使用MongoDB的分片功能。通过将数据分布在多个分片上，可以提高查询性能和并发性。

7. 考虑数据生命周期：如果应用程序需要定期删除旧数据，请考虑使用MongoDB的TTL（Time-to-Live）索引或定期执行数据清理脚本。

8. 数据验证：MongoDB 3.2及更高版本支持文档验证，允许定义集合中文档的结构和字段要求。这有助于确保插入到集合中的文档符合预定义的模式，并提高数据质量。

注意：MongoDB是一个模式自由的数据库，它不强制要求集合中的所有文档都具有相同的结构。然而，为了保持数据的一致性和可维护性，建议在集合中定义一种通用的文档结构，并在插入文档时遵循该结构。

MongoDB的一致性管理主要依赖于事务和复制集。

事务可以确保多个操作作为一个逻辑单元执行，要么全部成功，要么全部失败回滚，以保证数据的一致性。在MongoDB中，事务可以涵盖多个读写操作并将其作为一个逻辑单元来执行。如果事务中的任何操作失败，所有已应用的更改都将被回滚，数据库状态将返回到事务开始之前的状态。

复制集则提供了数据的冗余备份和故障恢复，是实现数据一致性的关键机制。通过复制集，数据可以在多个节点之间进行同步备份，保证在某个节点发生故障时，数据仍然可用。复制集还会保证读取操作从大多数节点读取数据，从而避免数据不一致的问题。

此外，MongoDB还提供了一致性协议，用于维护多个副本的一致性。所有节点以相同的顺序处理日志，保证在多个节点中数据的最终一致性。

MongoDB的模式迁移主要包括以下步骤：

1. 备份数据：在进行模式迁移之前，首先需要备份当前的数据，以防止数据丢失。

2. 评估现有数据：评估现有数据的规模、结构和复杂性，以便制定合适的迁移策略。

3. 设计新的数据模型：根据业务需求和查询需求，设计新的数据模型。新的数据模型可能需要对数据进行规范化或反规范化，以优化数据存储和查询性能。

4. 数据转换：根据新的数据模型，编写数据转换脚本或工具，将旧数据迁移到新的数据模型中。这个过程可能需要编写自定义的脚本或代码，以处理复杂的转换逻辑。

5. 测试数据迁移：在正式迁移之前，进行充分的测试，以确保数据迁移的正确性和完整性。测试应该包括对数据的完整性检查、查询性能测试和功能测试等。

6. 迁移索引和查询优化：根据新的数据模型，重新创建索引并优化查询性能。这可能需要对查询进行优化，或者调整索引策略，以提高查询性能。

7. 监控和优化性能：在数据迁移完成之后，持续监控数据库的性能指标，如查询响应时间、CPU使用率、磁盘IO等。根据监控结果进行必要的性能优化。

8. 验证数据完整性：在数据迁移完成后，进行全面的数据完整性验证，以确保数据的准确性和一致性。这可能包括对比新旧数据库中的数据、进行数据校验和验证等。

9. 优化数据库安全性：根据新的业务需求和安全要求，调整数据库的安全策略，如用户权限、访问控制和加密等。

10. 持续监控和维护：在数据迁移完成后，持续监控数据库的运行状态，定期进行维护和优化，以确保数据库的稳定性和性能。