MongoDB是一种流行的非关系型数据库，它使用了WiredTiger（WT）作为默认的存储引擎。WT存储引擎使用了一种称为“数据块”的结构来存储数据，每个数据块的大小最大为16MB。这意味着，如果一个文档的大小超过了16MB，那么它就不能被存储在一个数据块中，而需要被分割成多个数据块。这样就会产生一些问题，比如：
1.文档分割会增加存储空间的消耗，因为每个数据块都有一定的开销。
2.文档分割会降低查询性能，因为需要读取多个数据块才能获取完整的文档。
3.文档分割会影响索引效率，因为索引也需要跟随文档的分割而分割。
那么，如何解决这些问题呢？有以下几种方法：
1.优化文档结构，尽量减少文档的大小和复杂度。例如，可以使用嵌套文档或数组来代替大量的子文档，可以删除不必要的字段或值，可以使用更短的字段名或值等。
2.使用压缩选项，让WT存储引擎在写入数据块之前对数据进行压缩。这样可以减少数据块的数量和大小，从而节省存储空间和提高查询性能。MongoDB支持三种压缩算法：snappy（默认），zlib和zstd。可以根据不同的场景选择合适的压缩算法。
3.使用分片集群，将大型的集合分散到多个分片上。这样可以平衡负载和提高可扩展性。分片集群需要定义一个合适的分片键，以便将数据均匀地分配到不同的分片上。分片键应该具有高基数和低选择性，以避免产生热点分片或不平衡分片。
MongoDB WT文件大小限制是由于WT存储引擎的设计而导致的，它会对MongoDB的存储空间、查询性能和索引效率产生一定的影响。但是，我们可以通过优化文档结构、使用压缩选项和使用分片集群等方法来解决这些问题，从而提高MongoDB的效率和可靠性。