Какие существуют подходы к очистке базы данных от устаревших данных в бэкенд-приложениях?

Очистка базы данных от устаревших данных — критически важная задача для поддержания производительности и управления размером хранилища. Основные подходы:

1. Периодические фоновые задачи (Cron Jobs) Это самый распространенный метод. В приложении на Go запускается горутина, которая по расписанию (например, раз в сутки) выполняет SQL-запрос на удаление старых записей. Для более сложного расписания рекомендуется использовать библиотеки, такие как robfig/cron.

   Пример на Go:

   // cleanupOldData удаляет записи старше указанного периода
   func cleanupOldData(db *sql.DB, olderThan time.Duration) error {
       // Используем time.Now().Add() с отрицательной длительностью
       cutoffTime := time.Now().Add(-olderThan)
   
       // Для больших таблиц рекомендуется удалять порциями (батчами)
       // чтобы не блокировать таблицу надолго.
       result, err := db.Exec("DELETE FROM records WHERE created_at < ? LIMIT 1000", cutoffTime)
       if err != nil {
           log.Printf("Ошибка при очистке данных: %v", err)
           return err
       }
       // Можно логировать количество удаленных строк
       rowsAffected, _ := result.RowsAffected()
       log.Printf("Удалено %d старых записей", rowsAffected)
       return nil
   }
   
   // Запуск задачи раз в 24 часа
   go func() {
       ticker := time.NewTicker(24 * time.Hour)
       defer ticker.Stop()
       for range ticker.C {
           // Удаляем данные старше 90 дней
           cleanupOldData(db, 90*24*time.Hour) 
       }
   }()

2. TTL (Time-To-Live) Индексы Некоторые NoSQL базы данных, такие как MongoDB и Redis, поддерживают автоматическое удаление документов по истечении их времени жизни. Это самый эффективный способ, так как вся работа выполняется на стороне БД.

   Пример для MongoDB:

   // Создаем TTL-индекс для коллекции, который удаляет документы через час после их создания
   indexModel := mongo.IndexModel{
       Keys:    bson.D{{Key: "createdAt", Value: 1}}, // Поле, по которому отслеживается время
       Options: options.Index().SetExpireAfterSeconds(3600), // Время жизни в секундах (1 час)
   }

3. Партиционирование таблиц (Table Partitioning) В реляционных БД (например, PostgreSQL) для очень больших таблиц используется партиционирование по дате. Вместо удаления миллионов строк (DELETE), можно просто отсоединить и удалить целую партицию (старый месяц или день), что является мгновенной операцией.

4. "Мягкое удаление" (Soft Deletes) с последующей архивацией Данные не удаляются физически, а помечаются как удаленные (например, is_deleted = true). Отдельный, менее приоритетный процесс, может позже архивировать или окончательно удалять эти данные.

Ключевые моменты:

• Нагрузка: Выполняйте очистку в периоды низкой активности пользователей (например, ночью).
• Батчинг: Для удаления больших объемов данных используйте LIMIT в цикле, чтобы не создавать длительных блокировок таблицы.
• Транзакции: Оборачивайте операции удаления в транзакции, если важна целостность данных.
• Мониторинг: Отслеживайте, как процесс очистки влияет на производительность базы данных.