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怎么把MongoDB作為循環隊列

發布時間:2021-07-15 11:03:38 來源:億速云 閱讀:174 作者:chen 欄目:數據庫

這篇文章主要介紹“怎么把MongoDB作為循環隊列”,在日常操作中,相信很多人在怎么把MongoDB作為循環隊列問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”怎么把MongoDB作為循環隊列”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

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:

  1. 設定隊列的長度為10

  2. 插入第1條數據,它被放在第1個位置

  3. 插入第2條數據,它被放在第2個位置

  4. ...

  5. 插入第10條數據,它被放在第10個位置

  6. 插入第11條數據,它被放在第1個位置,覆蓋原來的內容

  7. 插入第12條數據,它被放在第2個位置,覆蓋原來的內容

  8. ...

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:

怎么把MongoDB作為循環隊列

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:

怎么把MongoDB作為循環隊列

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:

怎么把MongoDB作為循環隊列

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。

到此,關于“怎么把MongoDB作為循環隊列”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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