MongoDB是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，提供了高性能、高可用性和高扩展性。MongoDB的存储架构由三个层次组成：数据库、集合和文档。数据库是一组相关的集合，集合是一组相关的文档，文档是一组键值对。MongoDB使用BSON（Binary JSON）格式来存储文档，这是一种二进制编码的JSON格式，支持更多的数据类型和更快的序列化和反序列化。
MongoDB的最大存储容量取决于多个因素，包括硬件、操作系统、文件系统、配置和数据特征。在理论上，MongoDB可以支持无限制的数据量，只要有足够的硬盘空间和内存。但在实际应用中，MongoDB可能会遇到一些限制和挑战，例如：
1.单个数据库的最大大小为64TB，这是由MongoDB使用的WiredTiger存储引擎决定的。如果需要更大的数据库，可以使用分片集群（sharded cluster），将数据分布在多个分片（shard）上，每个分片可以是一个单独的数据库或一个副本集（replica set）。
2.单个集合的最大大小为16TB，这是由BSON格式的最大文件大小决定的。如果需要更大的集合，可以使用分片键（shard key），将集合中的文档按照某个字段或字段组合分布在不同的分片上。
3.单个文档的最大大小为16MB，这是由BSON格式的最大文档大小决定的。如果需要更大的文档，可以使用子文档（subdocument）或网格文件系统（GridFS），将文档拆分为多个部分存储。
4.单个索引的最大大小为64字节，这是由BSON格式的最大键长度决定的。如果需要更长的索引，可以使用哈希索引（hashed index），将索引值转换为固定长度的哈希值。
为了优化MongoDB的存储空间和性能，可以采取以下一些措施：
1.选择合适的存储引擎。MongoDB支持多种存储引擎，每种存储引擎有不同的特点和优势。例如，WiredTiger存储引擎支持数据压缩、多文档事务和并发控制；In-Memory存储引擎支持将数据完全存储在内存中，提高读写速度；RocksDB存储引擎支持高吞吐量、低延迟和闪存友好。
2.设计合理的数据模型。MongoDB支持灵活的数据模型，可以根据应用需求选择合适的数据结构和关系。例如，可以使用内嵌文档（embedded document）或引用文档（referenced document）来表示一对多或多对多的关系；可以使用数组或子文档来表示复杂或动态的属性。