1. MongoDB简介
MongoDB是一个非关系型数据库，也被称之为NoSQL数据库。它是目前市场上使用最广泛的文档数据库之一，它的数据存储方式为文档（Documents）和集合（Collection）。一个集合由许多文档（Document）组成，文档是可以扩展的键值对（Key-Value）的，类似于常见的JSON格式。
相比关系型数据库，MongoDB有着更高的可扩展性和更快的读写速度。但是MongoDB也存在一些缺点，例如可靠性和数据一致性的问题。
2. MongoDB的容量挑战
2.1 MongoDB的最大容量
在MongoDB中，一个集合的最大大小为2GB，这是由于MongoDB使用的32位的BSON ObjectID的限制。如果你想存储更多的数据，可以将BSON ObjectID改为64位，但同时需要注意修改相应的客户端代码和应用程序，否则可能会因为不支持64位BSON ObjectID而导致数据丢失或损坏。
2.2 MongoDB的最大文档大小
MongoDB文档的最大大小为16MB。如果你需要存储更大的数据，请将文档分割成多个小文档，或者使用GridFS。
2.3 GridFS
GridFS是MongoDB存储大型二进制文件的机制。MongoDB将二进制文件切分成多个小块存储，每个小块大小默认为256KB。GridFS中，一个文件包含两个集合：一个是文件块集合（fs.chunks），另一个是文件元数据集合（fs.files）。
db.fs.chunks.findOne()
db.fs.files.findOne()
如果您需要存储大型文件，GridFS是一个不错的选择。但需要注意的是，GridFS并不是一个完整的文件系统，因此并不适合于高并发的大型文件上传和下载。
2.4 MongoDB的水平扩展
如果您的数据集合已经达到MongoDB所支持的最大容量，并且您仍需要存储更多的数据，那么可以考虑使用MongoDB的水平扩展（Sharding）。MongoDB的水平扩展可以使用多台机器来存储数据，数据会被自动分布到各个机器上。
使用MongoDB的水平扩展需要一定的技术和经验，您需要了解MongoDB的配置、数据均衡、备份和恢复等，才能实现可靠的分布式数据存储。
3. MongoDB的优化技巧
3.1 索引优化
在MongoDB中，索引是查询高效的关键。如果您没有创建适当的索引，那么查询将会变得十分缓慢。
对于较大的集合，可以考虑创建复合索引。复合索引是使用多个字段的索引，如果您需要同时对多个字段进行查询，那么复合索引将会比单字段索引更高效。
db.users.createIndex({last_name: 1, first_name: 1})
3.2 查询优化
避免一次性查询过多的数据，建议使用分页技术来获取数据。例如，如果您需要一次性获取100000条文档，可以将查询分为多次进行，并在每次查询中使用skip和limit参数来获取不同的数据段。
db.users.find().limit(100).skip(0)
db.users.find().limit(100).skip(100)
避免使用过多的正则表达式查询，因为正则表达式查询将比其他类型的查询更慢。
3.3 内存优化
在MongoDB中，可以使用缓存来提高查询性能。MongoDB将经常使用的索引和数据缓存到内存中，以便快速访问。您可以通过修改MongoDB的内存使用配置来优化内存使用。
如果您使用的是MongoDB的社区版，可以通过增加服务器内存来提高查询性能。如果您使用的是MongoDB的企业版，可以考虑使用更高级的内存优化技术，例如洛基存储引擎（WiredTiger）和内存映射文件存储引擎（MMAP）。
3.4 Shard键优化
使用MongoDB的水平扩展技术，需要选择一个合适的shard键。Shard键是用来分割数据的，如果您选择了不适合的shard键，可能会导致数据分布不均衡。
一般来说，选择可以平均分布的字段作为shard键。例如，如果您需要对用户名进行分片，可以选择用户ID或者用户名的哈希值作为shard键。只要shard键的树高度较低，数据分布就会更均衡。
4. 总结
MongoDB是一款非常流行的文档数据库，它具有高可扩展性和快速读写的优点。当您的MongoDB数据集合已经达到极限容量时，可以考虑使用GridFS、水平扩展等技术。并且，MongoDB的优化技巧也可以让您访问数据更加高效。