Melhores Práticas para Gerenciar e Reduzir o Uso de Espaço em Disco do MongoDB

MongoDB, um popular banco de dados de documentos NoSQL, é conhecido por sua flexibilidade e escalabilidade. No entanto, sem um gerenciamento proativo, o uso do espaço em disco pode crescer rapidamente, levando à degradação do desempenho, interrupções do sistema e aumento dos custos de infraestrutura. Compreender como o MongoDB consome espaço em disco e implementar estratégias de gerenciamento eficazes são cruciais para manter um ambiente de banco de dados saudável e eficiente.

Este artigo aprofunda em estratégias abrangentes para gerenciar e reduzir o espaço em disco do MongoDB. Exploraremos técnicas práticas como compactação de coleções, otimização e manuseio de índices grandes, configuração de configurações do mecanismo de armazenamento para eficiência e implementação de políticas de ciclo de vida de dados. Seguindo estas melhores práticas, você pode evitar o crescimento desnecessário do disco, garantir operações estáveis e estender a longevidade de suas implantações MongoDB.

Entendendo o Consumo de Espaço em Disco do MongoDB

MongoDB utiliza espaço em disco para vários componentes:

Arquivos de Dados: Armazena os documentos BSON reais dentro das coleções.
Arquivos de Índice: Armazena índices B-tree criados para suportar a execução eficiente de consultas.
Arquivos de Journal (WiredTiger): Registra operações de escrita antes de serem aplicadas aos arquivos de dados, garantindo a durabilidade dos dados. Estes são pré-alocados.
Oplog (Log Operacional): Uma coleção especial com limite em replica sets que registra todas as operações de escrita. Essencial para replicação.
Dados de Diagnóstico: Logs, arquivos de processo mongod e outras informações relacionadas ao sistema.

Com o tempo, devido a atualizações, exclusões e crescimento de documentos (padding), coleções e índices podem ficar fragmentados ou conter espaço alocado não utilizado, levando ao uso ineficiente do disco. Esse "espaço em branco" não é imediatamente recuperado pelo sistema operacional, mesmo que o banco de dados não precise mais dele para dados ativos.

Estratégias para Reduzir o Espaço em Disco do MongoDB

1. Compactando Coleções e Índices

Operações de compactação ajudam a recuperar espaço em disco não utilizado, reescrevendo arquivos de dados e índices de forma mais eficiente. Isso pode ser particularmente útil após significativas exclusões ou atualizações de dados.

Compactando Coleções

Com o mecanismo de armazenamento WiredTiger (padrão desde o MongoDB 3.2), compact principalmente recupera espaço livre de documentos excluídos e desfragmenta coleções. Ele não reconstrói o arquivo de dados da coleção do zero, como a operação compact do MMAPv1 fazia.

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

Considerações para compact:

As operações compact podem ser intensivas em recursos (CPU, E/S) e levar um tempo significativo, especialmente para coleções grandes. Geralmente, é melhor executá-las durante janelas de manutenção ou em membros secundários de um replica set.
Requer espaço em disco livre equivalente ao tamanho da coleção que está sendo compactada, pois reconstrói os dados em um novo local antes da troca.
Para clusters sharded, execute compact em cada shard independentemente.

Reconstruindo Índices

Os índices também podem ficar fragmentados. Reconstruir um índice pode recuperar espaço e potencialmente melhorar o desempenho da consulta.

db.myCollection.reIndex()

Considerações de reIndex():

reIndex() é uma operação online desde o MongoDB 4.2 (requer espaço em disco suficiente para o novo índice). Para versões anteriores à 4.2, ele adquire um bloqueio de escrita no banco de dados (não apenas na coleção), bloqueando todas as outras operações. É recomendado executar reIndex() nos membros secundários primeiro e depois fazer o failover do primário para executá-lo no novo primário.
Semelhante a compact, reIndex() requer espaço em disco adicional durante a operação.

`repairDatabase` (Operação Offline)

Para fragmentação severa ou corrupção de dados, repairDatabase pode reconstruir todos os arquivos de dados. Esta é uma operação offline e requer a parada da instância mongod.

mongod --repair

Aviso: repairDatabase deve ser usado como último recurso para recuperação de espaço, pois é uma operação destrutiva se não for tratada com cuidado e pode levar muito tempo. Sempre tenha um backup.

2. Otimizando Índices

Os índices são cruciais para o desempenho, mas podem consumir um espaço significativo em disco. Índices não utilizados ou redundantes são pura sobrecarga.

Identificando e Removendo Índices Desnecessários

Revise regularmente seus índices para garantir que ainda são necessários.

Liste todos os índices de uma coleção:
javascript db.myCollection.getIndexes()
Monitore o uso do índice: Habilite o perfilamento do banco de dados (db.setProfilingLevel(1)) ou use db.collection.stats() para ver a utilização do índice. Ferramentas de monitoramento em nuvem frequentemente fornecem insights sobre o uso do índice.
Identifique índices duplicados ou redundantes: Por exemplo, um índice em { a: 1, b: 1 } torna um índice em { a: 1 } redundante para consultas que podem usar o índice composto. Um índice em { a: 1, b: 1 } também é coberto por um índice em { a: 1, b: 1, c: 1 } para consultas que envolvem apenas a e b.

Uma vez identificado, remova o índice não utilizado:

db.myCollection.dropIndex("indexName")

Dica: Sempre teste o impacto da remoção de um índice em um ambiente de staging antes de aplicá-lo em produção.

Usando Índices Parciais

Índices parciais indexam apenas documentos em uma coleção que satisfazem uma expressão de filtro especificada. Isso reduz o número de documentos indexados, economizando espaço em disco e melhorando o desempenho da escrita.

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

Este índice incluiria apenas documentos onde status é "active", reduzindo drasticamente seu tamanho se a maioria dos pedidos for