1. 什么是MongoDB？
MongoDB是一个开源的文档型NoSQL数据库，是由C++语言编写而成。MongoDB在大数据存储方面有着独特的优势。它采用的是一种类似于JSON的文档存储格式，通过集合(Collection)来组织文档(Document)，与传统的关系型数据库相比，更加适合海量数据存储。
1.1 数据存储格式
与关系型数据库不同的是，MongoDB采用的是BSON(Binary JSON)格式来存储数据。BSON是一种基于JSON的轻量级的二进制格式，支持内嵌文档和数组等复杂数据类型，同时也支持多种简单数据类型，例如字符串、数值、日期等。
{
"_id": ObjectId("51e062189c6ae665454e3016"),
"name": "Zhang San",
"age": 25,
"address": {
"province": "GD",
"city": "SZ",
"street": "Nanshan Road"
},
"interests": ["reading", "music", "swimming"]
}
上面是一个BSON文档的例子，其中_id是文档的唯一标识符，具有ObjectId类型。注意到address是一个嵌套的文档类型，而interests是一个数组类型。这种存储格式非常灵活，在处理复杂数据结构方面优于关系型数据库。
1.2 集合和文档
MongoDB中的数据存储在集合(Collection)中，集合类似于关系型数据库中的表。但是与表不同的是，它没有固定的结构，可以存储任意类型的文档。
文档(Document)是MongoDB中的最基本的数据单元，它是由字段和值组成的。MongoDB中的每个文档必须有一个唯一的_id字段，该字段可以手动指定，也可以由MongoDB自动生成。
2. MongoDB的优势
2.1 高性能
MongoDB的高性能主要源于以下几点：
支持嵌套文档形式，使得数据的读写更加高效。
使用BSON二进制格式存储数据，相比于JSON格式更加高效。
支持分片集群架构，实现了数据的水平扩展。
2.2 灵活的数据建模
MongoDB采用的文档型数据存储方式，可以非常方便地表达复杂的数据结构。这种非规则的数据结构可以根据数据本身的结构来设计，而不必受到固定的表结构的限制。
2.3 自然的查询语言
MongoDB的查询语言非常类似于JavaScript，可以很方便地进行查询。查询条件可以使用各种比较运算符、逻辑运算符和正则表达式等，还可以通过$or和$and等组合使用。
3. MongoDB的海量数据存储
MongoDB支持分片集群架构，可以轻松地实现海量数据存储。分片集群架构的基本原理是将数据分散在多个节点上进行存储，每个节点都只存储自己负责的数据。当数据量增加时，只需要增加节点，就可以实现线性扩展。
3.1 分片集群架构
MongoDB的分片集群架构包括以下几个组件：
分片：用于将数据进行分散存储的逻辑单元。每个分片都包括了多个副本集。
路由节点：用于接收客户端请求并将其路由到对应的分片。
配置服务器：用于存储分片集群的元数据，包括分片的信息、副本集的信息、路由规则等。
3.2 数据分片
每个分片都负责一部分数据的存储，每个文档会被路由到对应的分片上存储。MongoDB的数据分片采用的是基于范围的分片方式，即使用某个字段的取值范围来确定文档的分片位置。
db.runCommand({ shardCollection: "mydb.mycollection", key: { age: 1 } })
上面是一个创建分片键的例子，该语句将mydb.mycollection集合中的文档按照age字段的值进行分片。这样，每个分片都会存储一个特定的age范围内的文档。
3.3 加入和移除节点
在MongoDB中，可以动态地添加和删除分片节点。添加分片节点时，可以选择将其加入到已经存在的分片集群中，或者创建一个新的分片集群。
sh.addShard("example.com:27017")
上面是一个添加分片节点的例子，在此节点上启动了MongoDB实例，该节点的连接地址为example.com:27017。
sh.removeShard("example.com:27017")
上面是一个移除分片节点的例子，该节点的连接地址为example.com:27017。
4. 总结
MongoDB是一款非常适合海量数据存储的NoSQL数据库，它采用的文档型数据存储方式非常灵活，支持嵌套文档、数组和各种数据类型，同时还支持分片集群架构，实现了数据的水平扩展，可以轻松地应对数据量的增长。
与传统的关系型数据库相比，MongoDB具有更加高效的读写操作、更加灵活的数据建模方式和自然的查询语言。如果您需要存储海量数据并且需要高性能的读写操作，那么MongoDB无疑是一个非常好的选择。