保持 MongoDB 规模，避免 SaaS 产品和数据库成本膨胀
Keeping MongoDB Size From Inflating in SaaS Product & DB Costs Down
我不熟悉 MongoDB 和一般 Web 应用程序的数据库存储。
看来，如果您有一个 SaaS 和许多不断向其在线仪表板添加数据的客户，您的数据库将不断膨胀。
并且由于数据库托管成本随着数据库大小的增加而急剧上升，因此托管成本会增加，而客户端数量不会增加。
例如，在 mLab 中，1GB 存储空间是 15 美元/月。
多年来，是否有一种好方法可以保持数据库 size/costs 稳定，同时允许您的客户访问旧信息？
没有。根据定义，如果你想访问数据，你必须存储它。要减少您存储的内容，您必须清除它。清除后，您将无法访问它。
一旦达到某个阈值，购买服务器并支付主机托管设施费用就变得更具成本效益（当您达到 100 美元/月左右时，该点可能就在这个位置）。
一旦您到了需要多个主机的地步，就可以开始考虑根据新近度对数据进行分片了。快速 SSD 上的新数据（昂贵）因此很容易获得，而旧数据则位于便宜得多的大型旋转磁盘上（更大更便宜）。
尽管如此，这种类型的设置在您所说的级别上确实不是一个选项。
我不熟悉 MongoDB 和一般 Web 应用程序的数据库存储。
看来，如果您有一个 SaaS 和许多不断向其在线仪表板添加数据的客户，您的数据库将不断膨胀。
并且由于数据库托管成本随着数据库大小的增加而急剧上升，因此托管成本会增加，而客户端数量不会增加。
例如，在 mLab 中，1GB 存储空间是 15 美元/月。
多年来，是否有一种好方法可以保持数据库 size/costs 稳定，同时允许您的客户访问旧信息？
没有。根据定义，如果你想访问数据，你必须存储它。要减少您存储的内容，您必须清除它。清除后，您将无法访问它。
一旦达到某个阈值，购买服务器并支付主机托管设施费用就变得更具成本效益（当您达到 100 美元/月左右时，该点可能就在这个位置）。
一旦您到了需要多个主机的地步，就可以开始考虑根据新近度对数据进行分片了。快速 SSD 上的新数据（昂贵）因此很容易获得，而旧数据则位于便宜得多的大型旋转磁盘上（更大更便宜）。
尽管如此，这种类型的设置在您所说的级别上确实不是一个选项。