MongoDB的集合是其数据存储的核心概念，类似于关系型数据库中的表。每个集合在数据库中都有唯一的名称，并且集合内部不强制要求一个统一的模式，这就赋予了MongoDB很高的灵活性，可以灵活地适应应。以下是MongoDB集合的存储机制：
MongoDB的数据模型基于文档，这是一种由键值对组成的数据结构，类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，用于在集合中唯一标识该文档。文档之间可以嵌套，这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。
自MongoDB 3.2版本起，WiredTiger成为了默认的存储引擎。WiredTiger是一个高性能、支持事务的存储引擎，它结合了B树索引和LSM树（Log-Structured Merge Tree）的优点，为MongoDB提供了出色的读写性能。
为了支持大数据量的存储和查询，MongoDB采用了分片（Sharding）技术。分片是将数据水平分割到多个服务器节点的过程，每个节点存储数据集的一个子集。这种架构允许MongoDB横向扩展，突破单机存储的限制。
索引是提高数据库查询性能的关键。MongoDB支持多种类型的索引，包括单键索引、复合索引、全文索引等，以满足不同的查询需求。这些索引使用B树等数据结构来构建，确保了高效的查询性能。
为了确保数据的可用性和持久性，MongoDB采用了复制集（Replica Set）来实现数据的高可用性。复制集由一组具有相同数据集的MongoDB实例组成，包括一个主要节点和多个次要节点。主要节点负责处理写请求，并将数据变更同步到次要节点上。次要节点则用于处理读请求并提供数据备份。
Capped Collection是固定大小的集合，支持高吞吐的插入操作和查询操作。它的工作方式与循环缓冲区类似，当一个集合填满了被分配的空间，则通过覆盖最早的文档来为新的文档腾出空间。
综上所述，MongoDB集合的存储机制包括灵活的数据模型、高效的BSON格式、强大的存储引擎、可扩展的分片机制、优化的索引策略以及高可用性的设计，这些特性共同为MongoDB提供了卓越的性能和可扩展性。
