Data kedaluwarsa dengan Time to Live (TTL) untuk Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra) - Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra)
Integrasi dengan AWS layanan

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Data kedaluwarsa dengan Time to Live (TTL) untuk Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra)

Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra) Time to Live (TTL) membantu Anda menyederhanakan logika aplikasi dan mengoptimalkan harga penyimpanan dengan kedaluwarsa data dari tabel secara otomatis. Data yang tidak lagi Anda perlukan akan dihapus secara otomatis dari tabel berdasarkan nilai Time to Live yang Anda tetapkan.

Hal ini memudahkan untuk mematuhi kebijakan penyimpanan data berdasarkan persyaratan bisnis, industri, atau peraturan yang menentukan berapa lama data perlu disimpan atau menentukan kapan data harus dihapus.

Misalnya, Anda dapat menggunakan TTL dalam AdTech aplikasi untuk menjadwalkan kapan data untuk iklan tertentu kedaluwarsa dan tidak lagi terlihat oleh klien. Anda juga dapat menggunakan TTL untuk menghentikan data lama secara otomatis dan menghemat biaya penyimpanan Anda.

Anda dapat menetapkan TTL nilai default untuk seluruh tabel, dan menimpa nilai tersebut untuk masing-masing baris dan kolom. TTLoperasi tidak memengaruhi kinerja aplikasi Anda. Selain itu, jumlah baris dan kolom yang ditandai untuk kedaluwarsa TTL tidak memengaruhi ketersediaan tabel Anda.

Amazon Keyspaces secara otomatis menyaring data kedaluwarsa sehingga data kedaluwarsa tidak ditampilkan dalam hasil kueri atau tersedia untuk digunakan dalam pernyataan bahasa manipulasi data (). DML Amazon Keyspaces biasanya menghapus data kedaluwarsa dari penyimpanan dalam waktu 10 hari sejak tanggal kedaluwarsa.

Dalam kasus yang jarang terjadi, Amazon Keyspaces mungkin tidak dapat menghapus data dalam waktu 10 hari jika ada aktivitas berkelanjutan pada partisi penyimpanan yang mendasarinya untuk melindungi ketersediaan. Dalam kasus ini, Amazon Keyspaces terus mencoba menghapus data yang kedaluwarsa setelah lalu lintas di partisi berkurang.

Setelah data dihapus secara permanen dari penyimpanan, Anda berhenti mengeluarkan biaya penyimpanan.

Anda dapat mengatur, memodifikasi, atau menonaktifkan TTL pengaturan default untuk tabel baru dan yang sudah ada dengan menggunakan konsol, Cassandra Query Language (CQL), atau AWS CLI.

Pada tabel dengan TTL konfigurasi default, Anda dapat menggunakan CQL pernyataan untuk mengganti TTL pengaturan default tabel dan menerapkan TTL nilai kustom ke baris dan kolom. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat Gunakan INSERT pernyataan untuk menyetel nilai Time to Live (TTL) kustom untuk baris baru dan Gunakan UPDATE pernyataan untuk mengedit pengaturan Time to Live (TTL) kustom untuk baris dan kolom.

TTLharga didasarkan pada ukuran baris yang dihapus atau diperbarui dengan menggunakan Time to Live. TTLoperasi diukur dalam satuan. TTL deletes Satu TTL penghapusan dikonsumsi per KB data per baris yang dihapus atau diperbarui.

Misalnya, untuk memperbarui baris yang menyimpan 2,5 KB data dan untuk menghapus satu atau lebih kolom dalam baris pada saat yang sama membutuhkan tiga TTL penghapusan. Atau, untuk menghapus seluruh baris yang berisi 3,5 KB data membutuhkan empat TTL penghapusan.

Satu TTL penghapusan dikonsumsi per KB data yang dihapus per baris. Untuk informasi selengkapnya tentang harga, lihat harga Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra).

Topik

Amazon Keyspaces Waktu untuk Hidup dan integrasi dengan AWS layanan

TTLMetrik berikut tersedia di Amazon CloudWatch untuk memungkinkan pemantauan berkelanjutan.

  • TTLDeletes— Unit yang digunakan untuk menghapus atau memperbarui data berturut-turut dengan menggunakan Time to Live (TTL).

Untuk informasi selengkapnya tentang cara memantau CloudWatch metrik, lihatMemantau Amazon Keyspaces dengan Amazon CloudWatch.

Saat Anda menggunakan AWS CloudFormation, Anda dapat mengaktifkan TTL saat membuat tabel Amazon Keyspaces. Untuk informasi lebih lanjut, lihat AWS CloudFormation Panduan Pengguna.