为何MongoDB oplog容量减少 如何定位导致其减少的查询语句

首先明确基础逻辑：MongoDB的oplog是复制集节点间用于同步数据的操作日志，仅记录写操作，只读类查询完全不会产生oplog，你观察到的oplog容量逐月减少，本质是单位时间内产生的oplog总大小下降，仅和写操作的类型、量级变化或者集群配置调整有关。

• 批量写操作优化：原本多次执行的单文档insertOne/updateOne调整为insertMany/updateMany批量操作，WiredTiger引擎下未超出原子性拆分阈值的单批次批量操作，只会在oplog中生成1条记录，会大幅降低oplog的生成总量。
• 删除类操作占比下降：deleteOne/deleteMany/drop集合/drop库等操作都会生成对应oplog记录，若月度删除任务、临时集合清理操作减少，会直接拉低oplog总容量。
• 空写操作减少：实际未修改文档内容的空更新操作（如更新前后文档完全一致）原本会生成oplog，4.0+版本可通过操作前置校验避免这类无效写，空写减少后oplog总量会对应下降。
• 大字段更新操作减少：oplog会记录完整的写操作变更内容，若之前高频更新包含大数组、长文本、二进制字段的文档，后续这类操作减少会拉低单条oplog的平均大小，最终总容量同步下降。
• 结构调整操作减少：创建/删除索引、修改集合结构等DDL操作也会写入oplog，若上月有大量索引调整、集合重构任务，本月无同类操作，也会出现oplog容量下降。
• 配置变更导致的容量下降：开启oplog压缩、调整oplogMinRetentionHours保留策略等配置修改，也会直接导致oplog占用的磁盘容量减少。

• 先做基准数据对比：执行db.getReplicationInfo()命令分别获取两个月的oplog总占用大小、时间窗口、平均每秒生成oplog字节数，先确认是总oplog条数下降，还是单条oplog平均大小下降，缩小排查范围。
• 分类统计oplog样本：针对容量差异最大的时间段，导出对应范围的oplog样本，按op字段（i对应插入、u对应更新、d对应删除、c对应命令类操作）分类统计各类型操作的总条数、平均大小，和上月同期数据做对比，即可定位到是哪类操作的量级/大小出现了变化。
• 关联写操作日志对比：若开启了数据库审计日志、或者采样了全量写操作的慢日志（短期采样可将慢日志阈值设为0），对应到oplog下降的时间段，统计各写操作的执行次数、修改内容大小，和上月同期的写操作统计做对比，即可定位到具体的业务操作。
• 核对集群变更记录：确认两个月之间是否做过oplog相关配置调整、写操作逻辑优化、批量任务调整，这类变更通常是oplog容量出现规律性下降的核心原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rodrigo Oliveira