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MongoDB数据库容量规划是指什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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MongoDB数据库容量规划是什么
我们讨论的存储，说到底都是基于操作系统之上的一个应用软件，而操作系统能利用的，无非是系统的存储：磁盘、内存、CPU cache等等。所以容量规划的意义就是：按要存储的数据特点，针对一段时间的数据量，对机器各个存储的容量、性能及系统配置进行合理预估。
通常这个问题在实际容量规划中可以化简为对内存，硬盘容量和性能的预估。
下面我们就以MongoDB为例说一下容量预估的一些计算方法。我们通常的一个粗糙的要求是要将所有热数据放到内存中。这里的热数据可能包括经常访问的数据，索引和系统开销。下面我们就这三个方面进行说明：
常访问的数据
根据不同的应用场景，你可以对数据访问情况进行预估。比如用MongoDB保存帖子内容，每个帖子大小为1k，目前有1亿个帖子，每天新增100w个帖子，那么3个月后帖子量大概为2亿，需要200G的硬盘空间。
每天新增的100w帖子是常访问的，而可能我们每天活跃访问的贴子为200w，也就是说另外100w是之前的老帖子。如果我们规划给热数据的内存大小为 1G，那只能装下100w数据，装不了200w数据。由于帖子访问的随机性，最坏的情况是我们每次访问的数据都不在内存中(比如先访问了不在内存中的 100w，加载到内存中，再访问刚刚被换到磁盘上的数据，又需要再加载一次)，需要进行和PV相同次数的磁盘IO，灾难!最好的情况我们也需要100w次 磁盘IO(比如先对在内存中的100w数据进行频繁访问，再对不在内存中的100w数据进行频繁访问)，在访问频率均匀的情况下，每秒需要进行大概12次 的磁盘IO。
那我们把规划给热数据的内存大小调为2G，看看会如何，这时候一天200w热数据正好能装下。那么最好的情况下，需要进行 100w次磁盘IO(比如200w数据中的100w老数据全都在昨天的热数据中，则只需要对100w数据进行重新加载)，在访问频率均匀的情况下，每秒需 要进行大概12次的磁盘IO。最坏的情况下，需要进行200w次磁盘IO(比如今天访问的200w条数据和昨天的热数据没有重合)，在访问频率均匀的情况 下，每秒需要进行大概25次的磁盘IO。
MongoDB数据库容量规划是什么
同理，我们再增大内存，会需要访问的数据在内存中的机率增大，从而减小磁盘IO的频率。
上面说的是一个简单例子，具体你可以根据自己的数据访问特性进行评估和计算，而且不仅要算平均IO，更重要的是巅峰IO。
同时不要忘了，MongoDB还会定时调用fsync将内存中的脏页flush到磁盘(默认一分钟一次)，你可以根据你自己脏数据的量或者比例来评估每次的IO，然后你再考虑是否需要将fsync的频率调低一点。
如果你还开启了journaling log，那这个IO量也需要加进去。
当然，接下来的就是你的磁盘是否能够承受最终的IO量，然后你可以考虑你是否需要使用更快的硬盘，是否需要RAID，是否需要换用SSD等等了。
索引量
索引和常访问数据不同，索引要求全部放在内存中，所以索引的容量计算就相对容易很多。通过MongoDB的db.stats()命令就能看到你当前占用 的索引大小。比如上面的例子，现在1亿条数据如果索引大小为5G的话，那么2亿条的时候大概需要10G。所以内存必须要装下这10G索引。
系统开销
MongoDB daemon的开销基本可以理解为一个常数，所以这里的系统开销就主要是连接开销。这取决于你的应用特点。比如你最大的并发操作为100。也就是同时 100个连接与MongoDB相连。每个连接一个线程开销为系统的stack size设置，默认是10M，那就是1G(当然你可以适当调整这个值)。需要对数据进行实时排序的话，需要再算上排序时的内存开销。
总结
当然，上面讲的是一个简单的预估方法，我们不期望能够通过计算得出真实的容量估算结果，毕竟互联网产品的变化总是那么不可控。但是在部署前按业务情况进行相关的容量预估是非常重要的。好的预估可以在金钱、性能和运维成本上得到一个相对平衡的结果。
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