我們在使用MongoDB的時候，一個集合里面能放多少數據，一般取決于硬盤大小，只要硬盤足夠大，那么我們可以無休止地往里面添加數據。
然后，有些時候，我只想把MongoDB作為一個循環隊列來使用，期望它有這樣一個行為：
- 設定隊列的長度為10
- 插入第1條數據，它被放在第1個位置
- 插入第2條數據，它被放在第2個位置
- ...
- 插入第10條數據，它被放在第10個位置
- 插入第11條數據，它被放在第1個位置，覆蓋原來的內容
- 插入第12條數據，它被放在第2個位置，覆蓋原來的內容
- ...
MongoDB有一種Collection叫做capped collection，就是為了實現這個目的而設計的。
普通的Collection不需要提前創建，只要往MongoDB里面插入數據，MongoDB自動就會創建。而capped collection需要提前定義一個集合為capped類型。
語法如下：
import pymongo
conn = pymongo.MongoClient()
db = conn.test_capped
db.create_collection('info', capped=True, size=1024 * 1024 * 10, max=5)
對一個數據庫對象使用create_collection方法，創建集合，其中參數capped=True說明這是一個capped collection，并限定它的大小為10MB，這里的size參數的單位是byte，所以10MB就是1024 * 1024 * 10. max=5表示這個集合最多只有5條數據，一旦超過5條，就會從頭開始覆蓋。
創建好以后，capped collection的插入操作和查詢操作就和普通的集合完全一樣了：
col = db.info
for i in range(5):
data = {'index': i, 'name': 'test'}
col.insert_one(data)
這里我插入了5條數據，效果如下圖所示：
其中，index為0的這一條是最先插入的。
接下來，我再插入一條數據：
data = {'index': 100, 'name': 'xxx'}
col.insert_one(data)
此時數據庫如下圖所示：
可以看到，index為0的數據已經被最新的數據覆蓋了。
我們再插入一條數據看看：
data = {'index': 999, 'name': 'xxx'}
col.insert_one(data)
運行效果如下圖所示：
可以看到，index為1的數據也被覆蓋了。
這樣我們就實現了一個循環隊列。
MongoDB對capped collection有特別的優化，所以它的讀寫速度比普通的集合快。
但是capped collection也有一些缺點，在MongoDB的官方文檔中提到：
If an update or a replacement operation changes the document size, the operation will fail.
You cannot delete documents from a capped collection. To remove all documents from a collection, use the drop() method to drop the collection and recreate the capped collection.
意思就是說，capped collection里面的每一條記錄，可以更新，但是更新不能改變記錄的大小，否則更新就會失敗。
不能單獨刪除capped collection中任何一條記錄，只能整體刪除整個集合然后重建。
總結
到此這篇關于把MongoDB作為循環隊列的文章就介紹到這了,更多相關MongoDB作循環隊列內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
