Les données stockées dans MongoDB peuvent être triées en deux catégories :
La taille des données de configurations et des utilisateurs va s'accroitre lentement dans le temps et restera contenu à l'évolution de votre configuration. En revanche les données d'exploitations de la supervision sont des données qui vont s'accroitre tous les jours, et la croissance sera proportionnelle à votre configuration.
Afin de limiter cette croissance dans le temps, il est possible de limiter la rétention de données d'exploitation afin de ne garder que les données pertinentes pour vous.
Il est également possible de supprimer des anciennes données SLA manuellement si vous souhaitez réduire le temps de conservation de ces données
Durant son fonctionnement, MongoDB va ajouter et supprimer des données. Cela peut entraîner une fragmentation de votre base et il peut être nécessaire de récupérer de l'espace disque que MongoDB a acquis, mais dont il ne se sert plus.
Trois méthodes existent pour le compactage de la base :
La première option ne nécessite pas le montage d'une autre base ni de transfert de données. C'est globalement plus simple, mais pendant que la base se compacte elle devient indisponible, ce qui peut provoquer un long temps d'indisponibilité. De plus, suivant le moteur de base utilisé les contraintes et les résultats sont variables :
Il est fortement recommandé de migrer sur le moteur Wired Tiger, qui permet d'avoir de meilleures performances et un espace disque consommé plus faible (moins de fragmentation et compression de données).