MongoDB是一种非关系型数据库，它使用文档来存储和管理数据。文档是一种类似于JSON的数据格式，它可以包含不同类型和结构的字段。MongoDB的文档模型提供了灵活性和易用性，同时也带来了一些挑战和限制。本文将介绍MongoDB的底层原理和数据结构，以及它们对数据库性能和功能的影响。
MongoDB的底层原理
MongoDB使用了一种称为WiredTiger的存储引擎，它是一种支持多版本并发控制（MVCC）和压缩的高性能存储引擎。WiredTiger使用了一种称为B树（B-tree）的数据结构来组织和索引文档。B树是一种平衡的多路搜索树，它可以有效地支持插入、删除、更新和查询操作。B树的每个节点可以包含多个键值对，每个键值对指向一个子节点或一个文档。B树的高度取决于节点的大小和分支因子（即每个节点可以包含的键值对的数量）。WiredTiger默认使用4KB的节点大小和32的分支因子，这意味着一个B树最多可以有32层。
WiredTiger使用了一种称为WiredTiger格式（WT）的二进制格式来存储文档。WT格式将文档分为两部分：一个固定长度的头部和一个可变长度的正文。头部包含了文档的元数据，如大小、类型、版本等。正文包含了文档的实际内容，即字段名和字段值。WT格式使用了一种称为前缀压缩（prefix compression）的技术来减少存储空间。前缀压缩是一种利用相邻键值对之间的公共前缀来节省空间的方法。例如，如果有两个键值对分别是{\"name\":\"Alice\"}和{\"name\":\"Bob\"}，那么前缀压缩后只需要存储{\"name\":\"Alice\"}和{\"\\u0000Bob\"}，其中\\u0000表示前缀结束。
WiredTiger还使用了一种称为快照隔离（snapshot isolation）的技术来实现MVCC。快照隔离是一种保证事务之间不会相互干扰的方法。每个事务都会在开始时获取一个快照，即当前数据库状态的一个副本。事务只能读取或修改自己快照中的数据，而不会影响其他事务或数据库本身。当事务提交时，它会检查是否有其他事务已经修改了它要修改的数据，如果有，则会发生冲突，并且事务会被回滚或重试。如果没有，则事务会将修改应用到数据库，并且释放快照。
MongoDB的数据结构
MongoDB使用了一些特殊的数据结构来存储和管理文档，这些数据结构包括集合、索引、分片、副本集等。
集合（collection）是MongoDB中最基本的单位，它是一组相关文档的集合。集合可以看作是关系型数据库中表（table）的对应物，但是集合不需要预定义文档的结构，也不需要强制文档的一致性。集合可以包含任意数量和类型的文档，文档之间可以有不同的字段和结构。