怎样优化Linux下MongoDB的存储空间

1. 启用高效的存储引擎与压缩配置
MongoDB默认的WiredTiger存储引擎是优化存储空间的核心选择（相比MMAPv1，它支持文档级压缩且性能更优）。通过配置压缩算法，可显著减少数据占用的磁盘空间：

配置文件设置：编辑/etc/mongod.conf，添加或修改以下参数，启用WiredTiger的块压缩（支持snappy、zstd等算法，其中zstd压缩比更高但CPU消耗略大，snappy则平衡了速度与压缩率）：

storage:
  engine: wiredTiger
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4  # 根据服务器内存调整（建议为物理内存的50%-75%）
      collectionConfig:
        blockCompressor: zstd  # 或snappy

命令行启动：若无需修改配置文件，可直接通过命令行参数启动MongoDB，指定压缩算法：
```
mongod --dbpath /var/lib/mongodb --wiredTigerCollectionBlockCompressor zstd
```
动态调整集合压缩：对于已有集合，可通过compact命令重新压缩（需停机或锁定集合）：
```
mongo --eval 'db.runCommand({compact: "yourCollectionName", compression: "zstd"})'
```
注意：压缩操作会增加CPU负载，建议在低峰时段执行。

2. 定期执行碎片整理与空间回收
MongoDB的删除或更新操作会产生碎片，导致磁盘空间未被有效释放。需通过以下命令整理碎片并回收空间：

整理单个集合：针对特定集合执行compact命令，重组数据文件并释放未使用空间：
```
mongo yourDatabaseName --eval 'db.runCommand({compact: "yourCollectionName"})'
```
整理整个数据库：若需整理整个数据库，可使用compactAllDatabases命令（需管理员权限）：
```
mongo admin --eval 'db.adminCommand({compactAllDatabases: 1})'
```
修复数据库：若存在损坏数据，可通过repairDatabase命令回收无效空间（需停机并备份数据）：
```
mongo --eval 'db.repairDatabase()'
```
注意：repairDatabase会锁定数据库，建议在维护窗口执行。

3. 优化数据模型与索引设计
不合理的数据模型和过度索引会占用大量存储空间，需遵循以下原则优化：

避免过大文档：MongoDB文档大小限制为16MB，尽量将大文档拆分为小文档（如将日志条目拆分为单独文档），减少单文档占用空间。
合理设计索引：仅为高频查询字段创建索引（如_id、常用查询条件字段），避免过度索引（每个索引都会占用存储空间且降低写入性能）。可通过db.collection.getIndexes()查看现有索引，删除无用索引。
使用TTL索引：对于有时效性的数据（如会话信息、日志），创建TTL（Time-To-Live）索引，自动删除过期文档（如7天后过期）：
```
db.yourCollection.createIndex({ "expireAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 604800 })  // 7天后自动删除
```
注意：TTL索引需配合expireAt字段（日期类型）使用。

4. 管理日志文件以释放空间
MongoDB的日志文件（默认路径/var/log/mongodb/mongod.log）会随时间增长占用大量磁盘空间，需通过以下方式管理：

配置日志轮转：编辑/etc/mongod.conf，设置日志滚动策略（如按天切割、保留7份、压缩旧日志）：

systemLog:
  destination: file
  path: /var/log/mongodb/mongod.log
  logAppend: true
  logRotate: reopen  # 日志轮转时重新打开文件

同时，创建/etc/logrotate.d/mongodb文件，添加以下内容（自动切割日志）：

/var/log/mongodb/mongod.log {
  daily
  rotate 7
  compress
  missingok
  notifempty
  sharedscripts
  postrotate
    /bin/kill -SIGUSR1 $(cat /var/run/mongodb.pid 2>/dev/null) 2>/dev/null || true
  endscript
}

手动切割日志：若需立即切割日志，可使用logRotate命令或MongoDB内置命令：
```
# 使用logRotate手动切割
logrotate -f /etc/logrotate.d/mongodb
# 使用MongoDB命令触发切割
mongo --eval 'db.runCommand({logRotate: 1})'
```
注意：日志轮转后，旧日志文件会被压缩（如.gz格式），需定期清理过期日志。

5. 使用分片技术水平扩展存储
当单机磁盘空间无法满足数据增长需求时，可通过**分片（Sharding）**将数据分布到多个服务器（分片）上，实现水平扩展：

启用分片：在配置服务器（Config Server）上启用分片功能：
```
sh.enableSharding("yourDatabaseName")
```
选择分片键：为需要分片的集合选择合适的分片键（如user_id、order_id，需保证高基数和低频率变化），将数据均匀分布到各个分片：
```
sh.shardCollection("yourDatabaseName.yourCollectionName", { "user_id": 1 })
```
注意：分片需提前规划，避免后期重构带来的性能影响。

6. 扩容磁盘或迁移数据
若上述方法仍无法满足存储需求，可通过以下方式扩展存储容量：

扩展磁盘：使用LVM（逻辑卷管理器）动态调整逻辑卷大小（如将/var/lib/mongodb所在的逻辑卷扩展），或添加新硬盘并挂载到MongoDB数据目录。
迁移数据：将MongoDB数据目录迁移到更大的磁盘（如/new/data/mongodb），修改/etc/mongod.conf中的dbPath参数，重启服务即可：
```
mongod --dbpath /new/data/mongodb --wiredTigerCollectionBlockCompressor zstd
```
注意：迁移前需备份数据，避免数据丢失。

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