如何把MongoDB作为循环队列
我们在使用MongoDB的时候,一个集合里面能放多少数据,一般取决于硬盘大小,只要硬盘足够大,那么我们可以无休止地往里面添加数据。
然后,有些时候,我只想把MongoDB作为一个循环队列来使用,期望它有这样一个行为:
- 设定队列的长度为10
- 插入第1条数据,它被放在第1个位置
- 插入第2条数据,它被放在第2个位置
- ...
- 插入第10条数据,它被放在第10个位置
- 插入第11条数据,它被放在第1个位置,覆盖原来的内容
- 插入第12条数据,它被放在第2个位置,覆盖原来的内容
- ...
MongoDB有一种Collection叫做capped collection,就是为了实现这个目的而设计的。
普通的Collection不需要提前创建,只要往MongoDB里面插入数据,MongoDB自动就会创建。而capped collection需要提前定义一个集合为capped类型。
语法如下:
- import pymongo
- conn = pymongo.MongoClient()
- db = conn.test_capped
- db.create_collection('info', capped=True, size=1024 * 1024 * 10, max=5)
对一个数据库对象使用create_collection方法,创建集合,其中参数capped=True说明这是一个capped collection,并限定它的大小为10MB,这里的size参数的单位是byte,所以10MB就是1024 * 1024 * 10. max=5表示这个集合最多只有5条数据,一旦超过5条,就会从头开始覆盖。
创建好以后,capped collection的插入操作和查询操作就和普通的集合完全一样了:
- col = db.info
- for i in range(5):
- data = {'index': i, 'name': 'test'}
- col.insert_one(data)
这里我插入了5条数据,效果如下图所示:
其中,index为0的这一条是最先插入的。
接下来,我再插入一条数据:
- data = {'index': 100, 'name': 'xxx'}
- col.insert_one(data)
此时数据库如下图所示:
可以看到,index为0的数据已经被最新的数据覆盖了。
我们再插入一条数据看看:
- data = {'index': 999, 'name': 'xxx'}
- col.insert_one(data)
运行效果如下图所示:
可以看到,index为1的数据也被覆盖了。
这样我们就实现了一个循环队列。
MongoDB对capped collection有特别的优化,所以它的读写速度比普通的集合快。
但是capped collection也有一些缺点,在MongoDB的官方文档中提到:
- 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.
意思就是说,capped collection里面的每一条记录,可以更新,但是更新不能改变记录的大小,否则更新就会失败。
不能单独删除capped collection中任何一条记录,只能整体删除整个集合然后重建。
本文转载自微信公众号「未闻Code」,可以通过以下二维码关注。转载本文请联系未闻Code公众号。
相关文章
- 数据孤岛是业务效率的无声杀手
- 2023展望:新的一年将给大数据分析领域带来什么?
- 阿里云ADB基于Hudi构建Lakehouse的实践
- 大数据在医疗保健领域的使用案例
- 微软增加说明:KB5021751 更新扫描已经 / 即将过时 Office 过程中不会触碰用户隐私
- 2022 Gartner全球云数据库管理系统魔力象限发布 腾讯云数据库入选
- 场景化、重实操,分享一个实时数仓实践案例
- Arctic的湖仓一体践行之路
- 分布式计算MapReduce究竟是怎么一回事?
- 淘系数据模型治理优秀实践
- 大数据分析对医疗保健的影响
- 当我们说大数据Hadoop,究竟在说什么?
- 2022年及以后大数据的五个发展趋势
- 网易严选离线数仓治理实践
- 2023 年数据治理趋势
- 一份“靠谱”的年度经营计划,你学会了吗?
- 漫谈对大数据的思考
- 测试一下,读懂数据的能力,你有吗?
- 用艺术的眼光探索数据之美
- 聊聊数据分析成果如何落地