存留時間 (TTL) 總覽

存留時間 (TTL) 可讓您設定政策，定期從 Spanner 資料表刪除資料。移除不需要的資料：

  • 降低儲存空間和備份成本。
  • 減少資料庫必須掃描的資料列數量 (適用於部分查詢)，進而提高查詢效能。
  • 有助於遵守法規或業界規範，限制特定類型資料的保留時間。

TTL 非常適合用於定期清除活動。這項程序會在背景持續執行，定期分批刪除符合條件的資料。通常會在到期日後的 72 小時內刪除資料。每次刪除作業都需要在資料庫的備用資源中複製主鍵，因此會產生複製費用。 詳情請參閱「資料複製定價」。 TTL 不會立即使資料失效，也不會在資料符合刪除條件時，從查詢中隱藏資料。TTL 也不會在插入資料時檢查資料，因此不會阻止您插入時間戳記過期的資料列。

TTL 的設計宗旨是盡量減少對其他資料庫工作負載的影響。TTL 清除程序會在背景以系統低優先順序執行。與使用者查詢相比，這項功能可更有效率地分配工作，並運用可用的執行個體資源，而且還包含重試邏輯，確保能完成端對端清除作業，同時將處理負擔降到最低。

另一個背景壓縮程序會回收已刪除資料列的儲存空間，通常會在七天內完成。

TTL 的運作方式

您可以在資料庫結構定義中定義資料列刪除政策，為 Spanner 資料表設定存留時間。這項政策可讓 Spanner 定期刪除不需要的資料。存留時間政策具有下列特性：

  • 每個資料表都可以有自己的政策。
  • 每個資料表只能指定一項存留時間政策。
  • GoogleSQL 方言資料庫和 PostgreSQL 方言資料庫的 TTL 設定方式不同。
  • 存留時間政策不會刪除時間戳記設為 NULL 的資料列。
  • 系統在下一個 TTL 刪除週期偵測到時間戳記過期的插入資料時，就會清除這些資料。

使用 GoogleSQL 設定 TTL

使用 GoogleSQL 時，您可以指定時間戳記和間隔，定義資料列刪除政策，判斷資料列何時符合刪除條件，例如上次更新日期加上 30 天。

背景系統程序每天都會檢查符合資格的資料列。系統會將實際刪除作業平行化，並在內部儲存資料的位置附近執行批次作業。每個批次都會在各自的交易中執行，且時間戳記一致。 因此，特定批次中的資料列，以及任何索引和交錯子項，都會以原子方式刪除。不過，批次刪除作業會在不同交易中進行。

這項非同步背景程序需要一段時間才能完成，因此從符合資格到刪除之間會有延遲。延遲時間通常不到 72 小時。因此，資料列的 TTL 過期後，資料列最多可能仍會在資料表中保留三天。舉例來說，如果資料表設有資料列刪除政策，規定刪除超過四天的資料列，則資料表可能也會包含最多七天的資料列，以及較舊且無法刪除的資料列。

如需建立 GoogleSQL 資料列刪除政策的逐步操作說明，請參閱「建立存留時間政策」。

搭配 PostgreSQL 使用 TTL

使用 PostgreSQL 時，資料庫擁有者可以在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 陳述式中使用 TTL INTERVAL 子句，定義資料列刪除政策。

如要在 PostgreSQL 資料表上設定資料列刪除政策，資料表必須含有資料類型為 TIMESTAMPTZ 的資料欄。TTL INTERVAL 子句會使用這個資料欄，設定資料列符合刪除資格的時間間隔規格。

子句的評估結果必須是整數天數。舉例來說，'3 DAYS' 和 '4 DAYS 2 MINUTES - 2 MINUTES' 可以使用，但 '4 DAYS 3 MINUTES' 不行，系統會傳回錯誤。您無法使用負數。

TTL 垃圾收集作業會在背景持續刪除符合條件的資料列。 由於這是非同步背景程序，因此從符合資格到刪除之間會有延遲。表格可能包含符合存留時間刪除條件的資料列，但存留時間尚未完成。通常延遲時間不會超過 72 小時。

如需建立 PostgreSQL 資料列刪除政策的操作說明，請參閱「建立 TTL 政策」。

備份與存留時間

還原備份

從備份還原資料庫時，系統會自動捨棄來源資料庫中設定的所有資料列刪除政策。這樣一來，Spanner 就不會在備份還原後立即刪除過期資料。因此，您必須手動重新設定 TTL。

資料一致性

備份是指特定時間點 (version_time) 的資料一致性快照。備份內容可能包含符合 TTL 刪除條件，但 TTL 尚未完成的資料列。同樣地，Dataflow 匯出工作會在固定時間戳記讀取整個資料表。

稽核

TTL 支援透過變更串流稽核刪除作業。追蹤資料庫 TTL 變更的變更串流資料記錄，其 transaction_tag 欄位會設為 RowDeletionPolicy，而 is_system_transaction 欄位則會設為 true。然後，變更串流讀取器就能根據用途，篩除所有 TTL 記錄，或篩除 TTL 記錄以外的所有記錄。請參閱使用 Beam 依交易標記篩選的範例。

後續步驟