MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，具有高可扩展性和灵活性。但是，MongoDB也有一些数据量方面的限制，比如单个文档的最大大小为16MB，单个集合的最大大小为128TB，单个数据库的最大大小为256TB等。如果你的数据量超过了这些限制，你可能会遇到一些问题，比如存储空间不足、查询速度慢、索引效率低等。那么，如何突破MongoDB的数据量限制呢？本文将为你介绍一些实用的技巧，帮助你优化MongoDB的存储和查询性能。
1.分割文档。如果你的文档大小超过了16MB，你可以考虑将其分割成多个小文档，然后使用引用或嵌入的方式关联起来。这样可以减少单个文档的存储空间，提高查询效率。但是，分割文档也有一些缺点，比如增加了复杂度、降低了原子性、需要额外的查询操作等。因此，你需要根据你的业务需求和数据特点来决定是否分割文档。
2.分片集合。如果你的集合大小超过了128TB，或者你想提高集合的读写性能和可用性，你可以考虑将其分片到多个分片服务器上。分片是MongoDB的一种水平扩展策略，它可以将一个大集合划分成多个小集合，然后根据某个键值（称为分片键）将其分布到不同的分片服务器上。这样可以平衡集合的数据量和负载，提高查询和写入速度，同时也提高了容错能力。但是，分片集合也有一些注意事项，比如选择合适的分片键、避免跨分片查询、维护好分片服务器等。
3.压缩数据。如果你的数据库大小超过了256TB，或者你想节省存储空间和网络带宽，你可以考虑压缩数据。MongoDB支持多种压缩算法，比如Snappy、Zlib、Zstandard等，你可以根据你的数据特点和性能要求来选择合适的压缩算法。压缩数据可以减少数据库占用的磁盘空间和网络传输的数据量，从而提高存储和查询效率。但是，压缩数据也会消耗一些CPU资源和内存资源，因此你需要权衡压缩和解压缩所带来的开销和收益。