在使用 MongoDB 存储数据时，硬盘空间的使用成为了开发人员们的一大烦恼。为了解决这一问题，本文将介绍 MongoDB 减少硬盘空间使用的技巧。
1. 压缩存储引擎
MongoDB 从 3.6 版本开始添加了压缩存储引擎的支持，该引擎可以减少磁盘上数据的存储空间。压缩存储引擎的具体实现方式是通过使用特定的编解码算法对数据进行压缩和解压缩，从而减少数据占用的磁盘空间，提高了存储效率。
MongoDB 支持的压缩算法包括了 Snappy、Zlib 和 Zstandard，其中 Snappy 压缩算法在数据压缩和解压缩操作的速度上都表现得更为出色。使用该引擎可以大幅度降低磁盘存储空间的占用率，达到缓解存储空间瓶颈带来的问题。
配置方式
在创建集合或者更新集合配置时可以设置压缩存储引擎：
// javascriptcn.com 代码示例
db.createCollection("collectionName", {
storageEngine: {
wiredTiger: {
engineConfig: {
configString: "block_compressor=snappy"
}
}
}
})其中 block_compresser 是存储引擎的配置选项，这里设置成 Snappy 压缩算法。如果你想使用 Zlib 或者 Zstandard 算法，只需要将其改成 zlib 或者 zstd 即可。
2. 索引优化
使用索引是节省 MongoDB 存储空间的有效方法。通过为集合中的列创建索引，可以大大减少需要存储的数据量，提高存储效率。
选择合适的索引类型
MongoDB 支持多种索引类型，包括 BTree 索引、哈希索引、全文索引等，不同的索引类型也有着各自的优劣点。当你需要快速查找、排序或者聚合数据时，建议使用 BTree 索引，因为该索引类型支持快速查找和排序。如果你需要快速查找数据，则可以选择哈希索引，哈希索引会对索引键进行哈希计算，以提高查找效率。全文索引可以用于分析文本数据，建议在存储大量文本数据时使用。
索引的数量和大小
在选择使用索引时，还应考虑索引的数量和大小。如果过多地加入索引或者单个索引太大，都会占用大量存储空间，带来性能上的问题。建议针对应用使用情况进行分析，选择适合的索引数量和大小。
3. 去重、压缩和分片
另一种减少 MongoDB 存储空间占用率的方法是去重、压缩和分片。
去重
在实际应用中，我们可能会重复存储一些数据，例如将某些数据同时存储在多个表中。对于这种情况，可以通过去重技术进行数据清洗，以减少存储空间的占用。
压缩
与压缩存储引擎类似，还可以通过其他压缩技术来压缩数据以减少存储空间的占用。例如，可以使用 Gzip 压缩算法对某些文本数据进行压缩。
分片
分片是另一种减少 MongoDB 存储空间占用率的有效方法。通过分片技术，可以将大型数据集分割成多个小集合存储，以分散数据负载并减少存储空间的占用。分片策略的制定需要根据实际数据和应用情况进行设计和实现。
4. 总结
本文介绍了 MongoDB 减少硬盘空间使用的四种技巧，包括压缩存储引擎、索引优化、去重、压缩和分片等方法。通过实践应用这些技术，可以优化 MongoDB 数据库的存储效率，减少存储成本，提高应用性能。
希望本文的内容能够对开发人员们有所帮助！
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