1. 背景介绍
在MongoDB中，单个文档的大小是有限制的，最大文档大小为16MB。而对于一些大型应用程序，16MB的单文档大小可能是不够的，因此解决MongoDB单文档大小限制的问题变得非常重要。
2. 解决方案
2.1 GridFS
GridFS是MongoDB提供的一种文件存储机制，用于存储大文件。GridFS将大文件拆分成多个块(chunk)存储，每个块的大小默认为255KB。在应用程序使用GridFS存储文件时，MongoDB会自动将文件拆分成块，并将这些块存储在两个集合中：一个存储该文件的元数据(metadata)，另一个存储文件块(data)。利用GridFS，我们可以将大型二进制文件存储在MongoDB中，绕过单文档大小限制。以下是GridFS存储文件的示例：
from pymongo import MongoClient
from gridfs import GridFS
client = MongoClient()
db = client.mydatabase
fs = GridFS(db)
with open('/path/to/large/file', 'rb') as f:
fs.put(f.read(), filename='large_file')
在上述代码中，我们连接MongoDB数据库，并初始化GridFS对象。然后，我们打开要存储的文件，并使用GridFS的put()方法将该文件存储到MongoDB中。
2.2 分片集群
MongoDB支持分片集群，可以将一个逻辑的数据库划分为多个物理的分片(shard)，每个分片可以独立地存储数据。当应用程序需要访问MongoDB数据库时，MongoDB会将请求路由到相应的分片上，分片可以并行地处理请求，从而提高数据库读写性能。
利用分片集群，我们可以将数据库中的大型集合(sharded collection)横向拆分成多个子集合，每个子集合大小可以小于16MB，从而绕过单文档大小限制。以下是分片集群存储数据的示例：
sh.enableSharding("mydatabase")
sh.shardCollection("mydatabase.large_collection", {"_id": "hashed"})
在上述代码中，我们将MongoDB的mydatabase数据库启用了分片功能，并将mydatabase数据库中的large_collection集合分片存储。这里使用了哈希分片策略，并按照_id字段对数据进行哈希划分。
2.3 手动拆分
除了使用GridFS和分片集群外，我们还可以手动将文档拆分成多个子文档进行存储。这种方法需要我们在应用程序中自行实现文档的拆分和合并操作，相对来说比较麻烦。以下是手动拆分存储数据的示例：
doc = {"_id": "large_doc"}
part1 = {"data": "....", "part_num": 1}
part2 = {"data": "....", "part_num": 2}
part3 = {"data": "....", "part_num": 3}
db.my_collection.insert_many([part1, part2, part3])
db.large_collection.insert_one(doc)
在上述代码中，我们将大型文档拆分成了三部分，并将这三个子文档存储在my_collection集合中。然后，我们将一个文档插入到了large_collection集合中，该文档只包含一个"_id"字段，用于标识这个大型文档的ID。这样，我们就将一个大型文档分成了多个子文档，并存储到MongoDB中。
3. 总结
MongoDB在单文档大小上有限制，但是借助GridFS、分片集群、手动拆分等方法，我们可以绕过这个限制，存储更大的数据。在应用过程中，我们需要结合自身业务需求来选择合适的存储方案。