1. 简介
MongoDB是一款开源的非关系型数据库管理系统，以文档存储形式存储数据，它支持许多结构化和半结构化的数据，例如JSON样式的文件，它还支持嵌套的数据。
本文将对MongoDB在文件系统中存储数据进行研究，探讨其内部架构和存储原理。
2. MongoDB数据存储架构
在MongoDB中，数据是以Document的形式存储的，一个Document就对应着一个文件，因此MongoDB采用文件系统来管理数据。
具体来说，MongoDB会将一个Database对应的所有Collection存储在该Database的一个文件夹下，每个Collection则对应一个文件。而每个Document则会被存储在其对应的Collection文件中。
在文件系统中，所有的MongoDB数据文件都被存储在dbpath路径下，这个路径是在启动MongoDB时指定的。同时，MongoDB又将这些文件分为四个类型：
Metadata Files：用于存储该Database的基本信息，如该Database的名字、版本等等。
Diagnostic Data Files：用于存储当前MongoDB实例的状态，如锁定记录、剩余存储空间、活跃连接等等。
Journal Files：用于存储正在进行的操作，例如插入/删除/更新数据等等。
Data Files：用于存储所有的Document数据。
3. MongoDB数据存储原理
3.1 存储格式
MongoDB使用BSON（Binary JSON）作为数据格式，它是一种轻量级的二进制格式。BSON支持嵌套式的结构，可以表示复杂的关系型数据模型。在MongoDB中，一个Document就是一个BSON Object。
下面是一个例子展示了BSON Object的格式：
{
"_id": ObjectId("5b5b99aecce73404354ba725"),
"name": "Lucy",
"age": 25,
"address": {
"city": "Beijing",
"province": "Beijing",
"country": "China"
},
"friends": ["Mike", "John", "Alice"]
}
可以看到，BSON Object与JSON Object非常类似，但是BSON中有一些类型是JSON中所没有的，比如ObjectId，这个类型用于唯一标识一个Document。
3.2 存储引擎
MongoDB支持多种存储引擎，早期版本默认采用MMAPv1作为存储引擎，后来MongoDB 3.0版本开始默认采用WiredTiger。
MMAPv1在存储方面采用了类似于操作系统的内存映射（MMAP）技术，将MongoDB中的内存映射到磁盘上，因此MMAPv1相对来说更加稳定可靠。但是，由于采用的磁盘映射机制，因此需要占据一定的虚拟地址空间，同时如果频繁进行写操作则会导致频繁的数据同步，可能会影响性能。
WiredTiger则是一款专门为实现大规模应用场景而设计的存储引擎，它采用了多种优化算法提供更好的性能。例如它采用了类似于MVCC的机制实现并发操作，同时将数据存储到多个文件中提供更好的数据压缩和访问速度。
下面是使用WiredTiger的一个例子：
mongod --storageEngine wiredTiger
4. MongoDB存储性能优化
为了提高MongoDB数据存储的性能，可以采用一些常见的优化策略。下面列举了一些常见的优化策略：
4.1 索引优化
在MongoDB中，索引是提高查询性能的一个有效手段。对于查询频繁的字段，可以为其建立索引，避免全表扫描。
// 创建索引
db.collection.createIndex({name: 1})
同时，为了减少索引占用的存储空间，可以采用较小的索引类型，例如使用partial index、TTL index等等。
4.2 压缩优化
为了减少存储空间的占用和提高I/O效率，可以使用压缩算法对MongoDB中的数据进行压缩。
MongoDB默认内置了zlib算法，可以使用以下方式进行配置：
mongod --storageEngine wiredTiger --wiredTigerCollectionBlockCompressor zlib
4.3 Journal文件优化
MongoDB默认会启用Journal文件记录操作，因为这样可以保证数据库的高可用性。但是，如果频繁开启Journal文件可能会影响性能。
可以通过调整以下参数来减少Journal文件的使用：
mongod --nojournal --noprealloc --smallfiles
5. 总结
在MongoDB中，数据是以BSON Object的形式存储的，它会将所有的数据存储在文件系统中。MongoDB支持多种存储引擎，其中WiredTiger相对来说更加适合大规模应用场景。
为了提高MongoDB存储性能，可以采用一些常见的优化策略，例如索引优化、压缩优化、Journal文件优化等等。这些优化策略有助于提高MongoDB的性能和可用性。