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MongoDB应用运营数据分析与自动化支持平台每分钟处理插入30万到40万条记录，更新20万到30万条记录。数据仅保留一天，超过一天的数据可立即清理。由于每日数据量大约达到1亿级别，传统的清理方式往往导致入库操作变慢，影响系统性能。经过与开发团队的多次讨论和尝试，我们最终找到了一种适合当前业务需求的清理方案，使系统运行更加稳定。

在帮助其他数据库管理员解决MongoDB数据清理问题的过程中，也积累了一些常见的清理方法，以下是一些实用的建议：

数据清理方案

对于数据量较小的集合，这种简单的定期删除方法效果不错。具体操作方法如下：

删除操作：

db.collection.remove({  "ns" : "fla.logGset",  "query" : {    "time" : {      "$lt" : 1495693140,      "$gte" : 1495693080    }  }})

然而，这种方法在处理数据量较大的库时存在性能瓶颈。例如，涉及到大规模数据清理的mrcache库，每次执行删除操作可能需要10分钟到20分钟的时间，这明显无法满足实时数据处理的需求。因此，我们需要结合多种优化措施来解决这个问题。

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