MongoDB磁盘空间规划可从存储引擎、数据管理、集群扩展及监控等方面入手，具体如下：
- 选择高效存储引擎：使用WiredTiger存储引擎（默认），支持压缩（如Snappy、Zlib算法）和缓存优化，减少磁盘占用。
- 优化数据存储结构
- 合理设计文档模型，避免冗余数据，利用嵌入式文档减少关联查询。
- 对大字段或二进制数据（如图片），使用GridFS存储。
- 配置压缩与清理策略
- 在
mongod.conf中启用WiredTiger压缩：storage.wiredTiger.engineConfig.compression: snappy。
- 定期执行
compact命令整理碎片，释放未使用空间。
- 通过TTL索引自动删除过期数据。
- 规划数据分片与副本集（适用于大规模数据）
- 按业务需求选择分片键（如用户ID、时间戳），将数据水平拆分到多个分片。
- 配置副本集实现数据冗余和高可用，避免单点故障。
- 动态调整磁盘空间
- 使用LVM或云存储动态扩展逻辑卷，无需停机。
- 监控磁盘使用情况，通过
df -h命令查看空间占用，及时扩容。
- 优化配置参数
- 调整
storage.smallFiles参数（默认false），避免频繁创建小文件。
- 合理设置
wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB，控制缓存大小，避免占用过多内存。