为什么单个文档的存储空间会比实际数据要大？

每个文档的格式为Bson，单个文档的最大长度不能超过16M

每个文档存储的时候是以记录的形式存在，记录的存储空间包括当前记录文档的数据大小和额外的空间，这个额外的空间叫做padding；采用额外空间的目的是为更新的时候导致数据长度的增长使用

所有的记录都是顺序存放在磁盘上的，如果某个文档由于更新导致空间大于分配的空间，mongodb会重新分配一个记录空间来存储，然后会删除原来的文档，并且更新引用到原来文档的索引，这将会消耗更多的时间并导致存储碎片（与在原地更新，即额外多分配一些空间）

一个mongoDB的数据库包含多个集合，每个数据库拥有自己独立的写锁，通过这个写锁来阻塞别的操作，在写数据期间。

记录分配策略：

mongodb支持多种记录空间分配策略，这直接影响到文档的padding空间大小。power of 2 allocations策略比较适合插入/更新/删除比较多的应用场景，exact fit allocations比较适合没有更新和删除的场景

1.power of 2 sized allocations

在2.6的版本中，usepowerof2sizes是默认的分配策略。可以通过参数newCollectionsUsePowerOf2Sizes来修改默认分配策略；用下面的命令可以修改

db.getSiblingDB('admin').runCommand( { setParameter: 1, newCollectionsUsePowerOf2Sizes: false } )

这种分配策略的内容是：每个记录的数据大小为2的整数次幂方，即2的n次方，比如4,16,32,64等，但是要求最小的为32，单位为字节。这种策略有两个特性：

•there are a limited number of record allocation sizes, which makes it easier for mongod to reuse existing allocations, which will reduce fragmentation in some cases.

有有限的记录分配大小，即记录的空间大小种类是有限的（比如，只有32,64,128几种），这样的好处是可以重复利用已经存在的分配，这将会减少碎片的存在

• 在大多数情况下，分配的空间都大于实际的数据大小，这将会给数据的修改带来好处，即会减少或者消除存储空间不够重新分配这种情况，对提升性能及减少碎片带来好处

这种分配策略不会彻底的消除文档存储空间的重新分配，但是会明显的减少这种情况

2.Exact Fit Allocation（精确匹配分配）

这种策略在分配的时候会基于数据的大小再加上一定的额外空间，这个额外空间通过一个增长因子（padding factor）来控制。这个增长因子的默认值是1，当文档大小的增长查过集合的平均值时，mongodb会自动把此因子调整为2（英文原文为：MongoDB dynamically adjusts the padding factor up to 2 depending on the rate of growth of the documents over the life of the collection）

采用这种策略时，记录的存储大小公式为：

record size = paddingFactor * <document size>

可以通过db.collection.stats查看当前的增长因子（paddingFactor）

通常来说，第二种分配策略比第一种要节省存储空间，但是更容易导致碎片的存在；当执行compact和repairDatabase操作的时候，默认会删除额外的空间，当然，在执行mongodump和mongorestore.compact的时候，可以指定保留多少额外的空间