没想太多就用了 MongoDB 的结果 （下）

除了（中）提到的问题以外，使用久了之後，又出现其他问题，有些是在 mongoDB 里无法解决的，我们就在 application 层级解决。

变大後，首先最需要处理的就是效能问题。此外，还有 disk 大小本身也是用越多花越多钱。
所以要想办法有效应用，想办法降低 data 容量。

我们具体有做的是，定期在後端加入判断，如果出现以後绝对不会说话的对话的配对（例如封锁对方），我们会删除来节省空间。

这边奇怪的是，单纯删除也不会增加容量，一定要跑这个指令才行：
db.runCommand({compact: 'collection name'})
而且，跑这个指令，还要按照以下的步骤执行才可以。

	/*
	 * We do compaction by copying blocks from the end of the file to the
	 * beginning of the file, and we need some metrics to decide if it's
	 * worth doing.  Ignore small files, and files where we are unlikely
	 * to recover 10% of the file.
	 */

	/* Sum the available bytes in the initial 80% and 90% of the file. */

	/*
	 * Skip files where we can't recover at least 1MB.
	 *
	 * If at least 20% of the total file is available and in the first 80%
	 * of the file, we'll try compaction on the last 20% of the file; else,
	 * if at least 10% of the total file is available and in the first 90%
	 * of the file, we'll try compaction on the last 10% of the file.
	 *
	 * We could push this further, but there's diminishing returns, a mostly
	 * empty file can be processed quickly, so more aggressive compaction is
	 * less useful.
	 */

这个我们当时找了很久，才解决这个问题。

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