MongoDB 是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，每个文档都有一个唯一的 _id 字段作为主键。MongoDB 的单表数据量指的是一个集合（collection）中所有文档的总大小，它受到多种因素的影响，包括硬件资源、索引、分片、压缩等。
MongoDB 的单表数据量没有一个固定的上限，理论上只要有足够的磁盘空间和内存，就可以存储任意多的数据。但是，随着单表数据量的增加，MongoDB 的性能会受到影响，例如查询速度、写入吞吐量、备份恢复时间等。因此，我们需要根据实际情况，采取一些优化措施，来提高 MongoDB 的单表数据量性能。
一种常见的优化方法是使用索引（index）。索引可以加快查询速度，减少全表扫描，节省磁盘 I/O 和内存消耗。MongoDB 支持多种类型的索引，例如单字段索引、复合索引、多键索引、地理空间索引等。我们可以根据查询条件，选择合适的索引类型，创建和维护索引。但是，索引也有一些缺点，例如占用额外的磁盘空间和内存，增加写入操作的开销，需要定期重建等。因此，我们需要平衡索引的利弊，避免创建过多或过大的索引。
另一种常见的优化方法是使用分片（sharding）。分片可以将一个大的集合分散到多个小的集合中，每个小集合称为一个分片（shard）。每个分片可以部署在不同的服务器上，从而实现水平扩展，提高可用性和容错性。MongoDB 支持自动分片和手动分片两种模式，我们可以根据数据分布和访问模式，选择合适的分片键（shard key），来划分和平衡数据。但是，分片也有一些缺点，例如增加网络开销和管理复杂度，需要配置额外的组件（mongos 和 config server），可能导致数据不一致或热点问题等。因此，我们需要仔细规划和监控分片策略，避免过度或不必要的分片。
最后，我们还可以使用压缩（compression）来减少单表数据量。压缩可以降低磁盘空间占用和 I/O 开销，提高缓存效率。MongoDB 支持多种压缩算法，例如 snappy、zlib、zstd 等。我们可以根据数据特征和性能需求，选择合适的压缩算法和级别，来压缩集合或索引。但是，压缩也有一些缺点，例如增加 CPU 开销和内存消耗，可能影响查询速度或写入吞吐量等。因此，我们需要测试和评估压缩效果和代价，避免过度或不适合的压缩。
MongoDB 的单表数据量没有一个固定的上限，但是会影响数据库的性能和可维护性。我们可以根据实际情况，使用索引、分片、压缩等方法，来优化 MongoDB 的单表数据量性能。当然，这些方法并不是万能的，也需要考虑其成本和风险，以及与其他因素的兼容性和协调性。我们应该持续地监控和调整 MongoDB 的单表数据量，以保证数据库的稳定和高效运行。