Хранение больших данных в коллекции mongodb с помощью python

Я работаю над проектом Django, в котором мне нужно создать данные за 10 лет и хранить их в MongoDB, получить их и отобразить на HTML-странице. Я пытаюсь разделить 10 лет данных на 1 год и затем сохранить их в коллекции MongoDB, но всякий раз, когда я пытаюсь это сделать, сохраняются только два документа и

эта ошибка отображается в pymongo. errors.DocumentTooLarge: BSON документ слишком большой (29948865 байт) - подключенный сервер поддерживает BSON документ размером до 16793598 байт.

мой код на питоне

now=start
workdate=now.date()
nowtime=now.time()

endt=end
ktime=start

times=[]
states=[]
level=[]



#generating random level of water in the tank 
while (now!=endt): # loop for creating data for given time
    ktime=ktime+relativedelta(months=5)
    print(current_level)
    def fill():
        global df 
        global now
        global workdate
        global nowtime
        global ktime
        global current_level
        global flag
       
        global times
        global states 
        global level
        while x=='on' and current_level<=450:
            times.append(now)
            states.append(x)
            level.append(current_level)
            
           
              
            current_level+=filling
            current_level=round(current_level,2)
            now=now+timedelta(minutes=1)
            nowtime=now.time()
            workdate=now.date
            if now==ktime:
              times.append(now)
              states.append(x)
              level.append(current_level)
                
              print("true")
              flag='red'
              break
            
          
    
    def drain():
        global df
        global now 
        global workdate
        global nowtime 
        global ktime
        global current_level
        global flag 
     
        global times
        global states 
        global level
       
    
    
        while x=='off' and  current_level>50:
            times.append(now)
            states.append(x)
            level.append(current_level)
            
            
           
            print(current_level)
            current_level-=emptyrate
            current_level=round(current_level,4)
            now=now+timedelta(minutes=1)
            nowtime=now.time()
            workdate=now.date()
            if now==ktime:
              times.append(now)
              states.append(x)
              level.append(current_level)
                
              print("true")
              flag='red'
              break
               
         
           
    
           
          
    
       
    flag='green'
    k=True
    while k:       
        if  x=='off' and current_level>50:
            drain()
            x='on'
            
    
    
        if flag =='red':
         break
    
    
    
    
        if x=='on' and  current_level<450: 
            fill()
            x='off'
            
       
            
          
            
        if flag=='red':
            break
    
    
    
    data = {'time': times, 'status': states, 'level': level}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    
    df.reset_index(inplace=True)
    data = df.to_dict('records')
    colle.insert({"data":data}) #transfering data to collection 
    del df
    data.clear()
    

while k:       
    if  x=='off' and current_level>50:
        drain()
        x='on'

    if flag=='red':
        data = {'time': times, 'status': states, 'level': level}
        flag='green'
        break

    if x=='on' and  current_level<450: 
        fill()
        x='off'

    if flag=='red':
        data = {'time': times, 'status': states, 'level': level}
        flag='green'
        break

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df.reset_index(inplace=True)
data_dict = df.to_dict("records")
colle.insert_one({"DATA":data_dict})
df=df.iloc[0:0]
times.clear()
states.clear()