1. MongoDB概述
MongoDB 是一个高性能、可扩展的、基于文档的 NoSQL 数据库，使用 JSON 格式存储数据。它的特点是支持水平扩展（分片），具有可扩展性、灵活的数据模型，并且提供了很多功能来方便、高效的处理和管理数据。
MongoDB的数据模型非常灵活，可以存储嵌套数据及数组，这是关系型数据库所不具备的。使用 MongoDB 存储数据可以不需要事先设计表结构，而且还能保证数据的一致性和可靠性。这种灵活的数据模型在面对需要频繁变更数据结构的场景下特别适用。
2. MongoDB架构设计优势
2.1 高可用架构
为了提供高可用性，MongoDB 使用分布式复制来保证数据的持续可用性，同时较高的读写性能也得到了保证。MongoDB 中还提供了自动故障转移机制，即使某个节点宕机，也不会影响整个集群的可用性。
# 创建一个 replica set
rs.initiate()
# 查看 replica set 状态
rs.status()
MongoDB 的高可用性、自动化部署和管理大大简化了部署和运维的复杂度，极大提升了运维效率。
2.2 分片架构
作为一款大数据存储解决方案，数据库的扩展能力是非常重要的。MongoDB 官方提供了分片功能，可以将整个数据集分成多个片段分别存储在不同机器上实现水平扩展，这一功能也是 MongoDB 与其他 NoSQL 数据库的一大区别。
在 MongoDB 的分片架构中，应用程序负责将数据插入到“mongos”中，其会根据分片键的值把数据存放到相应的 shard 中，shard 会按照一定的规则将数据分配到多个分片服务器上，实现了数据的水平扩展。
在大量数据存储方案中，分片架构是解决方案的核心，MongoDB 中的分片架构使其在海量数据存储方案中表现非常出色。
2.3 灵活的扩容能力
在 MongoDB 中，扩容是非常容易的操作，只需要新增一个 shard 就可以实现水平扩展。同样地，缩容操作也非常简单，只需要删除一个 shard 就可以完成缩容操作。
# 添加一个 shard
sh.addShard("10.0.0.1:27017")
# 移除一个 shard
sh.removeShard("10.0.0.2:27017")
MongoDB 的扩容能力非常灵活，对于有大量数据存储需求的企业来说，这极大的提高了其运营的效率与灵活性。
2.4 自动化运维
MongoDB 提供了完整的自动化运维功能。例如，数据分片（sharding）、故障转移（replication）、备份与还原、部署与升级都被自动化实现，使用者不需要过多关注运维流程和问题，只需要关注数据的使用和分析。
另外，MongoDB 还提供了大量的性能监控、调试工具，帮助用户深入理解 MongoDB 的运行状况以及诊断问题，大大简化了对于 MongoDB 运维的要求。
2.5 半结构化数据支持
作为 MongoDB 最重要的特点之一，其半结构化数据支持对于海量数据存储场景下的非结构化数据存储至关重要。在传统的关系型数据库中，非结构化数据的存储需要在表格中建立大量冗余字段，操作繁琐并且效率低下；而 MongoDB 的半结构化数据支持可以轻松地支持更多的数据类型，以及通过扩展修改 schema。
MongoDB 的数据模型非常灵活，可以存储嵌套数据及数组，这是关系型数据库所不具备的。使用 MongoDB 存储数据可以不需要事先设计表结构，而且还能保证数据的一致性和可靠性。这种灵活的数据模型在面对需要频繁变更数据结构的场景下特别适用。
2.6 与云计算的无缝集成
MongoDB 与云计算的集成非常紧密，几乎支持各个云计算平台的一键部署。这种集成模式可以帮助企业高效地部署、管理 MongoDB 以及处理数据，迅速构建大规模的数据处理方案。
另外，MongoDB 还提供了与云原生技术的无缝集成方案，例如 Docker、Kubernetes 等，可以帮助企业快速进行微服务化构建，免除了众多过程中需要重复完成的繁琐步骤，显著降低系统的部署及迭代成本。
3. 总结
作为一个高性能、可扩展、灵活的 NoSQL 数据库，MongoDB 成功地打破了传统关系型数据库的局限性，使得应用程序在处理非结构化数据时更易于实现和维护。MongoDB 架构设计的优势原则在于其高可用性、分片架构、扩容能力、自动化运维、半结构化数据支持以及与云计算的集成，这些架构设计原则使得 MongoDB 成为了一个优秀的大数据存储解决方案。