STONEDB是一个基于C++的嵌入式数据库，主要用于存储和管理大量的键值对数据。优化STONEDB的存储空间可以从以下几个方面进行：
- 数据压缩：STONEDB支持多种数据压缩算法，如Snappy、LZ4等。你可以根据实际情况选择合适的压缩算法来减少数据的存储空间。
- 数据存储优化：STONEDB的存储结构是基于LSM（Log-Structured Merge）树的，你可以通过调整LSM树的相关参数来优化数据的存储空间。例如，增加或减少每个Level的Block大小，调整MemTable的大小等。
- 数据淘汰策略：STONEDB支持多种数据淘汰策略，如LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）等。你可以根据数据的使用频率和访问模式选择合适的淘汰策略来释放不再使用的数据。
- 定期清理：对于长时间未访问的数据，STONEDB不会立即删除，而是将其标记为“可回收”。你可以定期运行一个清理任务，将这些标记为“可回收”的数据删除并释放空间。
- 数据分片：如果STONEDB存储的数据量非常大，可以考虑将数据分片存储在多个节点上。这样可以提高数据的并发访问性能，同时也可以分散单个节点的存储压力。
- 使用更紧凑的数据结构：STONEDB内部使用了一些紧凑的数据结构来存储数据，如Bloom Filter等。你可以根据实际情况选择合适的数据结构来减少数据的存储空间。
请注意，优化存储空间需要综合考虑数据的访问模式、使用频率、数据量等因素，因此在实际操作时需要根据具体情况进行调整和优化。