企业的数据库在运行相当长一段时间后，都会出现无效数据的堆积，这些数据包含了过时、重复、错误、缺失（空字段）的数据，长期占据着宝贵的数据库空间。而在上云热潮的推动下，绝大多数企业已经将他们的业务数据和服务迁移到了云端。这种转变为企业带来更大灵活性的同时，也带来了管理和维护无效数据的挑战。

拿笔者公司的数据库来说，通常数据库的空间使用率告警阈值设置为 85%，到达该阈值就会触发告警，然后就需要检查是否有无效数据可清理，如果没有，那就需要申请对数据库磁盘进行扩容。

公司的这个流程，其实也是很多企业的数据库空间管理流程，随着业务发展，存储空间告急，告警的频率必然越来越频繁，并且出于成本考虑，也无法持续无休止地购买存储空间。因此，检查和清理无效数据就成了提升数据库存储空间的有效手段，同时也可以避免因为无效数据的堆积引发的一系列数据库性能问题。

清理无效数据的有效方案

对于业务数据本身而言，它可能并不是长期有效的，我们需要把过期的历史数据从业务库中清理出来，保存到其他数据库实例进行长时间存储，同时在业务库中删除这部分数据以空出空间存储新的业务数据。

整体的方案有了，如何去执行呢？如果仅仅是通过人肉检查和清理，那将耗费大量的时间，并且可能会带来一些失误，导致误删重要数据。最重要的是，清理无效数据是一项周期性的任务，我们需要让这项任务每隔一段时间自动化地去执行，让存储空间源源不断地被空出来。

看上去复杂，实则一点也不简单，但是如果用 NineData 的数据归档功能就可以轻松搞定。

简单演示下配置方法

1. 首先，我们要确保需要归档的表中有时间字段。这一点很重要，系统需要基于这个时间字段来判断数据是否需要归档。建议每张表的设计中都添加如下两个字段，有利于数据归档和数据订正等场景，提高表的可维护性。

`created_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`updated_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间'

2. 创建归档任务，选择归档+清理作为归档策略，选择源和目标数据源（长时间存储用），频率选择周期执行，并选择自动执行任务的周期和启动时间。

3. 选择需要进行归档的表名和目标表名，目标表名为存放归档数据的表；时间字段是归档数据的判断依据，例如订单产生时间等；保留天数即选择需要归档多少天以前的数据，如果需要归档一年以前的数据，就在这里输入 365。

4. 该功能还支持设置过滤条件，只有符合过滤条件的数据才会被归档。单击映射与过滤，在数据过滤条件中输入运算表达式即可。在下图的场景下，只有 dept_no = 0 的行会被归档。

5. 单击创建任务后，就进入审批流程阶段，系统会先对任务进行预检查，审批通过后就可以执行归档任务了。

总结

根据上面的流程配置完成后，数据归档任务会基于配置的周期定期扫描数据库，找出满足归档条件的数据，并将其移动到归档存储中，然后再清理业务库中的已归档数据。这样，业务库中只保留活跃的、经常访问的数据，不仅提高了数据库的性能，还可以节省存储空间，降低存储成本。

对于性能影响方面的顾虑，笔者经过实际测试，发现 NineData 会根据主键索引和唯一索引自动分批执行任务，对于数据库的影响非常小。

仅需进行一次数据归档任务的配置，就可以实现数据库空间的自动化运维管理，再也无需手动干预，轻轻松松简化 DBA 的数据清理工作，同时还提高了数据库操作的合规性，帮助企业实现降本增效，何乐而不为呢？