MongoDB在Linux中的數據壓縮方法

MongoDB在Linux中的數據壓縮方法主要圍繞WiredTiger存儲引擎的內置壓縮功能及手動壓縮命令實現，以下是具體方案：

一、通過WiredTiger存儲引擎內置壓縮（推薦）

WiredTiger是MongoDB 3.2及以上版本的默認存儲引擎，支持塊級壓縮，可在存儲數據時直接減少磁盤空間占用，且不影響查詢性能（需權衡CPU負載）。

1. 配置文件啟用壓縮

編輯MongoDB主配置文件（通常位于/etc/mongod.conf），在storage.wiredTiger section中設置collectionConfig.blockCompressor參數，選擇壓縮算法（支持snappy、zlib、zstd）：

storage:
  dbPath: /var/lib/mongodb
  journal:
    enabled: true
  wiredTiger:
    engineConfig:
      cacheSizeGB: 4  # 根據服務器內存調整，避免占用過多內存
    collectionConfig:
      blockCompressor: zstd  # 可選snappy（默認，平衡速度與壓縮比）、zlib（高壓縮比，高CPU消耗）、zstd（高性能壓縮，推薦）

保存后重啟MongoDB服務使配置生效：

sudo systemctl restart mongod

2. 命令行參數啟用壓縮

若不想修改配置文件，可在啟動mongod時通過命令行參數直接指定壓縮算法：

mongod --dbpath /var/lib/mongodb --wiredTigerCollectionBlockCompressor zstd

此方式適用于臨時測試或無需持久化配置的場景。

3. 驗證壓縮是否生效

連接到MongoDB shell，執行serverStatus命令，查看wiredTiger.collectionStats中的blockCompressor字段，確認當前使用的壓縮算法：

mongo --eval 'db.runCommand({ serverStatus: 1 })'

輸出示例：

"storageEngine": {
  "wiredTiger": {
    "collectionStats": {
      "your_collection_name": {
        "options": {
          "blockCompressor": "zstd"  // 表示壓縮已啟用
        }
      }
    }
  }
}

二、使用compact命令壓縮現有數據

WiredTiger的塊壓縮僅在新增數據時生效，對于已有數據（如頻繁更新、刪除后產生的碎片），需通過compact命令重組數據文件并釋放未使用空間（不會縮小文件大小，但會整理碎片，后續可通過文件系統壓縮進一步釋放空間）。

1. 壓縮特定集合

mongo --eval 'db.getSiblingDB("your_database").runCommand({ compact: "your_collection" })'

2. 壓縮整個數據庫

mongo --eval 'db.getSiblingDB("your_database").runCommand({ compact: 1 })'

3. 壓縮所有數據庫

需使用admin數據庫權限：

mongo --eval 'db.adminCommand({ compactAllDatabases: 1 })'

注意事項：

• compact命令會消耗大量CPU和I/O資源，建議在低峰時段執行；
• 執行前務必備份重要數據，防止操作中斷導致數據丟失；
• 壓縮后數據庫文件可能暫時增大（因重組過程需要臨時空間），待MongoDB自動清理后才會釋放。

三、文件系統級別壓縮（可選，不推薦）

若無法修改MongoDB配置或需要更極致的壓縮比，可使用Linux文件系統自帶的壓縮工具（如gzip、btrfs、zfs）壓縮MongoDB數據目錄（/var/lib/mongodb）。但此方法需停止MongoDB服務，且會影響讀寫性能（每次讀寫需解壓/壓縮），僅適用于歸檔場景。

示例步驟（以gzip為例）：

1. 停止MongoDB服務：

   sudo systemctl stop mongod
   

2. 壓縮數據目錄（需root權限）：

   sudo gzip -r /var/lib/mongodb
   

3. 啟動MongoDB時需指定壓縮后的目錄（如/var/lib/mongodb.gz），但需修改應用連接配置，實際使用較少。

壓縮算法選擇建議

• snappy：默認算法，壓縮速度快（適合高寫入場景），壓縮比中等（約2-3倍）；
• zstd：高性能壓縮（兼顧速度與壓縮比，推薦），壓縮比優于snappy（約3-4倍），對CPU消耗較低；
• zlib：高壓縮比（約4-5倍），但CPU消耗大（適合低寫入、高存儲成本場景）。

通過上述方法，可根據業務需求選擇合適的壓縮策略，在存儲空間與性能之間取得平衡。