文档数据库通过通用算法和针对其灵活数据结构量身定制的模式感知优化相结合来处理数据压缩。 这些系统通常会压缩静态数据，以降低存储成本并提高读/写性能。 常用技术包括使用 Snappy 或 zlib 等算法进行按文档或块级别的压缩，以及字段名称重复数据删除等结构优化。 例如，MongoDB 的 WiredTiger 存储引擎默认使用 Snappy 压缩整个数据块（包含多个文档），以最小的 CPU 开销换取适度的空间节省。 开发人员还可以选择 zlib，它以增加计算量为代价提供更高的压缩率。
具体实现因数据库而异，但通常利用文档结构的重复性。 由于集合中的文档通常共享相似的字段名称（例如，username、email），因此像 Couchbase 这样的数据库使用字典编码将这些字符串替换为更短的令牌。 这减少了冗余，而不会改变数据本身。 此外，一些系统优化了二进制表示：MongoDB 的 BSON 格式比纯 JSON 更有效地编码整数和日期，而 Amazon DocumentDB 将压缩应用于数据和索引。 这些优化对于具有同构文档结构的大型数据集尤其有效，其中重复的嵌套对象或数组等模式可以更有效地压缩。
配置压缩的开发人员必须平衡性能、存储效率和硬件约束。 例如，Snappy 更快的压缩/解压缩适合实时应用程序，而 zlib 更适合存档数据。 一些数据库还支持分层压缩，其中较旧的数据被更积极地压缩。 然而，过度的压缩会增加 CPU 使用率和延迟，特别是对于写入繁重的工作负载。 像 MongoDB 的 compact 命令这样的工具允许手动调整，让开发人员可以回收空间或在部署后调整压缩设置。 了解这些权衡可确保最佳的资源利用率，而不会影响应用程序需求。