一日一技:如何找到 MongoDB 占用空间最大的集合?

时间:2022-07-24
本文章向大家介绍一日一技:如何找到 MongoDB 占用空间最大的集合?,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

摄影:产品经理

酒店早餐

我的 MongoDB 上面有很多库,每个库里面有很多集合。他们占用了太多的储存空间。现在我想找到占用空间最大的10个集合,应该如何操作?

如果要查看一个集合占用的硬盘空间,使用 Robo 3T 就能轻松实现:

红框中的storageSize就是这个集合在硬盘中占用的空间,单位是 Byte。且不说人眼难以区分13144064 Byte到底是130MB 还是1.3GB。光说这个 MongoDB 里面不同数据库总计有上百个集合,我们应该如何查询?

你可以试一试分别使用关键词query size of every collection on MongoDB with pymongo 或者 使用 Pymongo 查询 MongoDB 所有 collection 的大小

你会发现,你找不到答案。

而且,如果如果尝试写一些代码,你会发现在 Pymongo 里面,没有类似.stats()的方法,你甚至无法获取一个集合的大小,如下图所示:

这个时候应该怎么办呢?

实际上,我们使用 Pymongo 也可以直接执行 MongoDB 命令。那就是数据库对象的.command()方法。例如获取一个集合占用空间的大小,可以写为:

import pymongo
db = pymongo.MongoClient().Meituan
stats = db.command('collstats', 'id_place')

它返回的是一个字典,内容跟在 Robo 3T 执行.stats()的效果是一样的。如下图所示。

要获取占用硬盘的大小,只需要执行stats['storageSize']即可。

所以,我们可以使用如下代码来获取所有集合的大小并排序:

import pymongo
all_data = {}
conn = pymongo.MongoClient()
db_list = conn.database_names()
for db_name in db_list:
    db = conn[db_name]
    collections = db.collection_names()
    for collection_name in collections:
        storage = db.command('collstats', collection_name)['storageSize']
        all_data[f'{db_name}.{collection_name}'] = storage / 1024 / 1024  # 使用 MB 作为单位

usage = sorted(all_data.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print('占用空间最大的前10个集合:')
print(usage[:10])

运行效果如下图所示:

需要注意的是,由于我的 Jupyter 中使用的 PyMongo 版本比较老,所以列出数据库用到的是conn.database_names(),列出集合用到的是db.collection_names()。如果你的 PyMongo 版本比较新,那么你需要使用conn.list_database_names()db.list_collection_names