python，from pymongo import MongoClient，，# 连接到MongoDB服务器，client = MongoClient('localhost', 27017)，，# 选择数据库和集合，db = client['my_database']，collection = db['my_collection']，，# 插入文档，document = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}，result = collection.insert_one(document)，print("Inserted document ID:", result.inserted_id)，，# 查询文档，query = {"name": "John"}，documents = collection.find(query)，for doc in documents:， print(doc)，，# 更新文档，update_query = {"name": "John"}，new_values = {"$set": {"age": 31}}，collection.update_one(update_query, new_values)，，# 删除文档，delete_query = {"name": "John"}，collection.delete_one(delete_query)，“，，这段代码演示了如何连接到MongoDB服务器、选择数据库和集合、插入文档、查询文档、更新文档以及删除文档。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。MongoDB是一个开源的文档数据库，并是领先的NoSQL数据库，MongoDB 是由C++语言编写，通过本系列教程的讲解，使得学习者可以了解并掌握创建和部署高度可扩展和高性能的面向对象数据库MongoDB概念和理解，以下是关于MongoDB文件存储机制的介绍：
1、日志文件：MongoDB的日志文件用于在系统出现宕机时恢复尚未来得及同步到硬盘的内存数据，日志文件存放在一个分开的目录下面，启动时MongoDB会自动预先创建3个每个为1G的日志文件（初始为空），除非有持续海量数据并发写入，否则3个G已足够。
2、命名空间文件：这个文件用来存储整个数据库的集合以及索引的名字，文件默认大小为16M，可以存储24000个集合或者索引名及其在数据文件中的具体位置，此文件可以通过参数调整至2G。
3、数据文件：MongoDB的数据以及索引都存放在一个或多个数据文件中，第一个数据文件以“数据库名.0”命名，如mydb.0，默认大小是64M，当接近用完这个64M时，MongoDB会提前生成下一个数据文件，如mydb.1，且数据文件的大小会2倍递增，直到达到2G后不再增加。
4、Extent结构：在每个数据文件内，MongoDB把所存储的BSON文档的数据和B树索引组织到逻辑容器“Extent”里面，一个文件可以有多个Extent，每一个Extent只会包含一个集合的数据或者索引，同一个集合的数据或索引可以分布在多个Extent内。
5、记录结构：在每个Extent里面存放有多个Record, 每一个记录里包含一个记录头以及MongoDB的BSON文档，以及一些额外的padding空间，Padding是MongoDB在插入记录时额外分配的一些未用空间，这样将来文档变大的时候不至于需要把文档迁移到别处。
FAQs
1、问：为什么MongoDB的dataSize会比实际数据占用的空间大？
答：dataSize是最接近真实数据大小的一个参数，它包括了数据库每条记录的总和，注意每条记录除了BSON文档外还有header及padding这些额外开销，所以实际大小会比真正数据所占空间稍大。
2、问：如何减少MongoDB中碎片的影响？
答：碎片问题会因为运行的时间变长而变得严重，你可以通过compact命令来进行碎片清理或者通过新架一台从机复制所有数据，然后变成主节点的方式来解决这些碎片。
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