MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，提供了灵活的数据模型和丰富的查询功能。MongoDB的存储原理是什么呢？它是如何实现高性能和高可用性的呢？本文将从以下几个方面对MongoDB的存储原理进行解析：
1.文档和集合
2.存储引擎
3.数据文件和日志文件
4.复制集和分片集群
文档和集合
MongoDB中的基本数据单位是文档，文档是一种类似于JSON的格式，由键值对组成。文档可以包含任意数量和类型的字段，字段的值可以是简单类型（如字符串、数字、布尔值等），也可以是复杂类型（如数组、对象、日期等）。文档之间没有固定的结构，这使得MongoDB可以适应不同的业务需求和数据变化。
文档被组织在集合中，集合是一组相关文档的容器。集合在逻辑上相当于关系型数据库中的表，但是集合中的文档不需要遵循相同的结构。集合也可以包含索引，索引可以提高查询效率，但也会增加写入开销。MongoDB支持多种类型的索引，如单字段索引、复合索引、多键索引、地理空间索引等。
存储引擎
存储引擎是MongoDB中负责管理数据文件和内存缓存的组件，它决定了数据在磁盘上的组织方式和在内存中的处理方式。MongoDB支持多种存储引擎，每种存储引擎有各自的优缺点，适用于不同的场景。MongoDB默认使用WiredTiger存储引擎，也可以使用其他存储引擎，如In-Memory、MMAPv1等。
WiredTiger存储引擎使用了一种叫做WiredTiger格式的数据文件格式，它将每个集合和索引分别存储在一个文件中，并使用B树作为数据结构。WiredTiger支持压缩数据文件，以节省磁盘空间。WiredTiger还支持多版本并发控制（MVCC），它允许多个读写操作同时进行，而不会阻塞彼此。WiredTiger使用了一种叫做快照隔离（SI）的隔离级别，它保证了每个读操作都能看到一个一致性的数据视图。
In-Memory存储引擎是一种将所有数据都存储在内存中的存储引擎，它提供了极高的性能和低延迟。In-Memory适用于对性能要求非常高且数据量不太大的场景。In-Memory不支持持久化数据到磁盘，因此需要配合复制集来保证数据安全。
MMAPv1存储引擎是MongoDB早期使用的存储引擎，它使用了一种叫做BSON格式的数据文件格式，它将所有的集合和索引都存储在一个文件中，并使用内存映射文件（MMAP）来访问数据。MMAPv1不支持压缩数据文件，也不支持MVCC，它使用了一种叫做读写锁（RWL）的并发控制机制，它会在集合级别上对读写操作进行加锁，这会导致性能下降和锁竞争。MMAPv1已经被废弃，不建议使用。