1. MongoDB介绍
MongoDB是一种文档数据库。相比关系型数据库来说，MongoDB将数据存储为一个文档，同时也支持嵌套式的数据模型。因此，MongoDB不需要预定义模式，让数据可以更加灵活。另外，MongoDB还支持水平扩展和自动分片功能，以及丰富的查询语言。
2. MongoDB存储文件的传统方式
MongoDB存储文件的传统方式是将文件存储为二进制对象（Binary Data），这种方式的好处是可以直接存储没有任何改动的原始文件数据。但是，这种方式也有不足之处，如保存文件是需要先加载整个文件到内存，而当文件过大时，这种方式会对内存和存储带来困扰。此外，在进行分片操作时，这种方式也会导致数据分片的不一致。
3. MongoDB存储文件的新方式
3.1 GridFS
为了解决上述问题，MongoDB引入了GridFS，它是一个用于存储和检索文件的模块。GridFS将文件拆分成一堆编号为chunk的小文件片段，每个片段大小默认为256KB，但可以通过调整参数进行调整。GridFS同时会存储另外一个称为metadata的文档，它是用来保存文件的元信息的。
当一个文件被存储到GridFS中时，MongoDB会将其拆分为多个chunk存储到MongoDB的集合中。同时，MongoDB也会在files集合中存储一个含有元信息的文档。当应用程序请求文件时，MongoDB会将所有chunk片段拼接起来，还原原始文件并将其返回给客户端。
3.2 GridFS的性能分析
当使用GridFS存储大型二进制对象时，我们可以用以下公式来估算所需的存储空间：
storage_size = ((upload_size / chunkSize) + 1) * chunkSize + (2 * metadata_size)其中，upload_size是文件的大小，chunkSize是GridFS用来拆分文件的片段大小，metadata_size是元信息的大小。可以看到，如果chunkSize越小，存储需求就可以更好地分布；而如果chunkSize越大，则占用的元数据就会更多。
当然，GridFS也不是万能的，它仍然存在一些不足之处，例如，不能支持事务、不适合存储文件名包含特殊字符的文件等等。因此，在实现文件存储方案时，应该根据实际情况进行取舍。
4. 如何使用GridFS
MongoDB的驱动程序提供了接口来让你可以使用GridFS。以下是一个使用Python语言操作GridFS的样例：
import pymongo
import gridfs
import io
def save_file(file_path, fs):
with io.open(file_path, 'rb') as f:
filename = file_path.split('/')[-1]
file_id = fs.put(f, filename=filename)
return file_id
def read_file(file_id, fs):
file = fs.get(file_id)
return file.read()
CONN_STR = 'mongodb://localhost:27017/'
DATABASE = 'mydatabase'
FILE_STORAGE = 'myfiles'
FILE_PATH = 'my_file.txt'
client = pymongo.MongoClient(CONN_STR)
db = client[DATABASE]
fs = gridfs.GridFS(db, FILE_STORAGE)
file_id = save_file(FILE_PATH, fs)
file_content = read_file(file_id, fs)
在这个样例中，我们使用Python的GridFS类创建了一个GridFS实例，然后使用其提供的put()方法将文件存储到GridFS中。我们还实现了一个函数read_file()来读取文件内容。
5. 小结
通过使用GridFS，我们可以更好地存储大型二进制对象。GridFS可以将文件分割为小的文件片段，然后在MongoDB中存储。它还提供了一些方法来操作文件，并且支持储存元数据。如果你需要在MongoDB中存储文件，那么GridFS是一个不错的选择。