1. 选择合适的存储引擎
MongoDB默认使用WiredTiger存储引擎（推荐），其内置压缩功能可显著减少磁盘空间占用（相比旧版MMAPv1引擎，WiredTiger的压缩率更高，且支持文档级并发控制）。若需读取密集型场景（如历史数据归档），可保留WiredTiger；若为写入密集型且无需压缩（如日志数据），可考虑MMAPv1，但需注意其不支持文档级压缩。
2. 配置WiredTiger压缩参数
通过调整WiredTiger的压缩算法和级别，平衡压缩率与CPU开销：
snappy（默认）：压缩率约2:1，CPU开销低，适合写入密集型业务（如实时数据上报）；zstd（推荐）：压缩率约4:1（高于snappy），CPU开销中低，解压缩速度快于zlib，适合读取密集型业务（如报表查询、数据分析）；zlib：压缩率约3:1，CPU开销高，适合存储敏感且读取低频的场景（如历史归档数据）；none：禁用压缩，仅适用于数据本身不可压缩（如二进制文件，如图片、视频）。/etc/mongod.conf中修改以下参数：storage: engine: wiredTiger wiredTiger: collectionConfig: blockCompressor: zstd # 设置集合压缩算法 engineConfig: cacheSizeGB: 4 # 缓存大小设置为服务器内存的40%-75%（默认值可能较小，需根据实际情况调整） sudo systemctl restart mongod。3. 使用compact命令整理碎片并回收空间
WiredTiger引擎下，删除数据后空间不会自动释放，需通过compact命令重建集合，回收未使用的空间：
db.runCommand({ compact: "collection_name", compression: "zstd" })（compression参数可选，指定压缩算法）；4. 用repairDatabase命令修复并压缩整个数据库
若compact命令无法满足需求（如数据库严重碎片化），可使用repairDatabase命令重新分配所有集合的空间，剔除未使用的部分：
db.runCommand({ repairDatabase: 1 })；5. 通过mongodump/mongorestore备份重建
若上述方法仍无法有效收缩磁盘空间，可通过备份+恢复的方式彻底重建数据库：
mongodump --db your_database_name --out /path/to/backup；mongo --eval "db.dropDatabase()"；mongorestore /path/to/backup/your_database_name；6. 优化数据模型设计
不合理的数据模型会导致存储空间浪费，需遵循以下原则：
db.collection.createIndex({ field: 1 })），但避免过度索引（每个索引都会占用存储空间，可通过db.collection.stats().indexSizes查看索引大小）。7. 定期清理无用数据
remove或deleteMany命令删除不再需要的数据（如db.collection.remove({ "status": "inactive", "createdAt": { $lt: ISODate("2024-01-01") } } })）；db.stats()（查看数据库存储使用情况）和db.collection.stats()（查看集合存储使用情况），及时发现异常增长。8. 管理日志文件大小
MongoDB的日志文件（默认路径：/var/log/mongodb/mongod.log）会持续增长，需通过以下方式控制：
logrotate工具配置自动切割（示例配置）：/var/log/mongodb/mongod.log { daily # 每天切割 rotate 7 # 保留7天 size 100M # 单个文件最大100MB compress # 压缩旧日志 missingok # 文件不存在时不报错 notifempty # 文件为空时不切割 copytruncate # 复制后清空原文件（避免重启服务） } /etc/logrotate.d/mongodb，系统会自动执行切割；systemLog.verbosity参数控制日志详细程度（默认0，设置为1可输出更多诊断信息，但会增加日志量）；db.runCommand({ logRotate: 1 })命令，无需重启服务。
