摄影：产品经理第一次吃蓝色的米
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。
