Best Practices für die Verwaltung und Reduzierung der MongoDB-Speicherplatznutzung

MongoDB, eine beliebte NoSQL-Dokumentendatenbank, ist bekannt für ihre Flexibilität und Skalierbarkeit. Ohne proaktives Management kann die Speicherplatznutzung jedoch schnell ansteigen, was zu Leistungsverschlechterungen, Systemausfällen und erhöhten Infrastrukturkosten führen kann. Das Verständnis, wie MongoDB Speicherplatz belegt, und die Implementierung effektiver Verwaltungsstrategien sind entscheidend für die Aufrechterhaltung einer gesunden und effizienten Datenbankumgebung.

Dieser Artikel behandelt umfassende Strategien zur Verwaltung und Reduzierung des MongoDB-Speicherplatzes. Wir werden praktische Techniken wie das Kompaktieren von Collections, das Optimieren und Verwalten großer Indizes, das Konfigurieren von Storage-Engine-Einstellungen für Effizienz und die Implementierung von Datenlebenszyklusrichtlinien untersuchen. Durch die Befolgung dieser Best Practices können Sie unnötiges Speicherwachstum verhindern, stabile Operationen gewährleisten und die Langlebigkeit Ihrer MongoDB-Bereitstellungen verlängern.

Verständnis des MongoDB-Speicherplatzverbrauchs

MongoDB nutzt Speicherplatz für mehrere Komponenten:

Datendateien: Speichert die eigentlichen BSON-Dokumente innerhalb von Collections.
Indexdateien: Speichert B-Baum-Indizes, die zur Unterstützung einer effizienten Abfrageausführung erstellt wurden.
Journaldateien (WiredTiger): Zeichnet Schreiboperationen auf, bevor sie auf Datendateien angewendet werden, um die Datenhaltbarkeit zu gewährleisten. Diese werden vorab zugewiesen.
Oplog (Operationen-Log): Eine spezielle Capped Collection in Replica Sets, die alle Schreiboperationen aufzeichnet. Wesentlich für die Replikation.
Diagnosedaten: Logs, mongod-Prozessdateien und andere systembezogene Informationen.

Im Laufe der Zeit können Collections und Indizes aufgrund von Updates, Löschungen und Dokumentenwachstum (Padding) fragmentiert werden oder ungenutzten zugewiesenen Speicherplatz enthalten, was zu einer ineffizienten Speicherplatznutzung führt. Dieser „Leerraum“ wird vom Betriebssystem nicht sofort zurückgewonnen, selbst wenn die Datenbank ihn für aktive Daten nicht mehr benötigt.

Strategien zur Reduzierung des MongoDB-Speicherplatzes

1. Kompaktieren von Collections und Indizes

Kompaktierungsoperationen helfen, ungenutzten Speicherplatz zurückzugewinnen, indem Daten- und Indexdateien effizienter neu geschrieben werden. Dies kann besonders nützlich sein nach erheblichen Datenlöschungen oder -aktualisierungen.

Kompaktieren von Collections

Mit der WiredTiger-Storage-Engine (Standard seit MongoDB 3.2) gewinnt compact hauptsächlich freien Speicherplatz von gelöschten Dokumenten zurück und defragmentiert Collections. Es baut die Datendatei der Collection nicht von Grund auf neu auf, wie es die compact-Operation von MMAPv1 tat.

db.runCommand({ compact: "myCollection" })

Hinweise zu compact:

compact-Operationen können ressourcenintensiv sein (CPU, I/O) und eine erhebliche Zeit in Anspruch nehmen, insbesondere bei großen Collections. Es wird oft empfohlen, sie während Wartungsfenstern oder auf sekundären Mitgliedern eines Replica Sets auszuführen.
Es erfordert freien Speicherplatz in Höhe der Größe der zu kompaktierenden Collection, da die Daten an einem neuen Ort neu aufgebaut werden, bevor sie ausgetauscht werden.
Für Sharded Cluster führen Sie compact auf jedem Shard unabhängig aus.

Indizes neu aufbauen

Indizes können ebenfalls fragmentiert werden. Das Neuerstellen eines Index kann Speicherplatz zurückgewinnen und potenziell die Abfrageleistung verbessern.

db.myCollection.reIndex()

reIndex()-Hinweise:

reIndex() ist seit MongoDB 4.2 ein Online-Vorgang (erfordert ausreichend Speicherplatz für den neuen Index). Für Versionen vor 4.2 erfordert es eine Schreibsperre für die Datenbank (nicht nur für die Collection) und blockiert alle anderen Operationen. Es wird empfohlen, reIndex() zuerst auf sekundären Mitgliedern auszuführen und dann den Primary herabzustufen, um es auf dem neuen Primary durchzuführen.
Ähnlich wie compact erfordert reIndex() während des Vorgangs zusätzlichen Speicherplatz.

`repairDatabase` (Offline-Operation)

Bei starker Fragmentierung oder Datenkorruption kann repairDatabase alle Datendateien neu aufbauen. Dies ist eine Offline-Operation und erfordert das Stoppen der mongod-Instanz.

mongod --repair

Warnung: repairDatabase sollte als letztes Mittel zur Speicherplatzrückgewinnung verwendet werden, da es sich um einen destruktiven Vorgang handelt, wenn er nicht sorgfältig gehandhabt wird, und sehr lange dauern kann. Erstellen Sie immer ein Backup.

2. Optimierung von Indizes

Indizes sind entscheidend für die Leistung, können aber erheblichen Speicherplatz beanspruchen. Ungenutzte oder redundante Indizes sind reiner Overhead.

Identifizieren und Löschen unnötiger Indizes

Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Indizes, um sicherzustellen, dass sie noch benötigt werden.

Alle Indizes für eine Collection auflisten:
javascript db.myCollection.getIndexes()
Indexnutzung überwachen: Aktivieren Sie das Datenbank-Profiling (db.setProfilingLevel(1)) oder verwenden Sie db.collection.stats(), um die Indexauslastung zu sehen. Cloud-Monitoring-Tools bieten oft Einblicke in die Indexnutzung.
Duplikate oder redundante Indizes identifizieren: Zum Beispiel macht ein Index auf { a: 1, b: 1 } einen Index auf { a: 1 } für Abfragen, die den Compound-Index verwenden können, redundant. Ein Index auf { a: 1, b: 1 } wird auch von einem Index auf { a: 1, b: 1, c: 1 } abgedeckt für Abfragen, die nur a und b betreffen.

Sobald identifiziert, löschen Sie den ungenutzten Index:

db.myCollection.dropIndex("indexName")

Tipp: Testen Sie die Auswirkungen des Löschens eines Index immer in einer Staging-Umgebung, bevor Sie ihn in der Produktion anwenden.

Verwenden von partiellen Indizes

Partielle Indizes indizieren nur Dokumente in einer Collection, die eine angegebene Filterexpression erfüllen. Dies reduziert die Anzahl der indizierten Dokumente, spart Speicherplatz und verbessert die Schreibleistung.

db.orders.createIndex(
   { customerId: 1, orderDate: -1 },
   { partialFilterExpression: { status: "active" } }
)

Dieser Index würde nur Dokumente einschließen, bei denen status "active" ist, wodurch seine Größe drastisch reduziert wird, wenn die meisten Bestellungen