MongoDB 是一种非关系型数据库，以其性能高、可扩展性好、高可用性等优势被越来越多的企业所使用。随着数据量的不断增长，对于数据库存储空间的成本压力也日益增大。为了降低数据存储成本，MongoDB 提供了数据压缩功能，本文将详细介绍 MongoDB 的数据压缩实现方法和应用场景。
MongoDB 数据压缩实现方法
MongoDB 的数据压缩实现方法基本上可以分为两个方面：压缩算法和压缩级别。
压缩算法
MongoDB 数据压缩算法采用的是 Zlib 压缩。Zlib 是一种通用的压缩算法库，它被广泛应用于各种软件应用程序，通常被用于 Gzip 压缩文件。Zlib 压缩算法在数据压缩效率和解压缩性能上都有着良好的表现。
压缩级别
MongoDB 数据压缩级别可选参数为 0-9，其中 0 表示不压缩， 1-9 表示压缩级别。MongoDB 默认压缩级别为 1，这意味着使用 Zlib 压缩算法进行轻度压缩，你也可以通过修改 MongoDB 配置文件中 compression.compressors.zlib.level 参数来设置压缩级别。
MongoDB 数据压缩应用场景
MongoDB 数据压缩主要是为了优化磁盘空间的使用，常见的应用场景有以下几种：
存储大量文本数据
在存储海量的文本数据时，往往会面临存储空间不足的问题。启用 MongoDB 数据压缩功能一方面可以降低存储成本，另一方面也可以提升查询性能。
存储图片、音频、视频文件
对于图片、音频、视频等数据存储，启用 MongoDB 数据压缩功能可以大幅节省存储空间。例如，我们可以使用 GridFS 存储一张 JPEG 图片，当启用数据压缩时，在磁盘上存储的文件大小会变得更小，同时文件读取性能也会得到提升。
兼容已有的存储设备
对于一些已有的存储设备或者存储架构， MongoDB 数据压缩功能可在不修改硬件或系统配置的情况下降低存储成本，尤其是在存储空间不足的情况下使用。
需要快速查询的数据
启用 MongoDB 数据压缩功能可以大幅提升查询性能。在数据压缩后，MongoDB 查询匹配的数据时需要解压缩，虽然解压缩会带来额外的 CPU 开销，但由于使用了更少的磁盘空间，读取数据所需的磁盘 I/O 操作更少，因此总的查询时间更快。
MongoDB 数据压缩代码示例
MongoDB 数据压缩功能可通过在 mongodb.conf 文件中添加以下配置代码实现：
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------------------ ----以上配置文件中设置了使用 zstd 压缩算法，压缩级别为 5，同时启用了 snappy 压缩算法的 journalCompressor，既可以压缩文档，也可以压缩日志文件。
当然，也可以在 MongoDB 建立集合时启用集合级别的压缩方式，如下：
db.createCollection("myCollection", { "compression": { "algorithm": "zlib", "level": 1 } });以上代码将创建一个名为“myCollection”的集合，并启用了 zlib 压缩算法，压缩级别为 1。
总结
MySQL 数据库提供的内置压缩功能并不是非常甚，不仅系统支持的算法种类不多，而且这些算法的压缩效率和解压缩速度有时并不理想，而 MongoDB 的数据压缩功能则优化了这个过程，增强了数据存储的灵活性。在实际应用中，我们应该根据数据类型和数据量选择合适的压缩方法，将其结合到MongoDB的扩展开发中，以达到更好的存储、更快的查询和更低的存储成本目的。
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