什么是数据生命周期
数据生命周期（Time To Live，简称 TTL）是数据表的一个属性，即数据的存活时间，单位为秒。表格存储会在后台对超过存活时间的数据进行清理，以减少用户的数据存储空间，降低存储成本。
TTL 由用户在建表时进行设置，如果希望数据永不过期，将其设置为 [backcolor=transparent]-1。
建表后，可以通过 UpdateTable 接口动态更改 TTL。
TTL 的单位为秒，例如期望过期时间为 30 天，TTL 应设置为 2592000（即 30 * 24 * 3600）。
假设数据表的 TTL 设置为 86400 （一天），在 2016-07-21 00:00:00 UTC 时，该数据表上所有版本号小于 1468944000000 （除以 1000 换算成秒之后即 2016-07-20 00:00:00 UTC）的属性列都将过期，系统会自动清理这些过期的数据。
[backcolor=transparent]注意：
- 超过 TTL 的过期数据为无效数据，即使数据还没有被真正删除，该数据对用户已经不可见，无法读出。
- 当调小 TTL 时，可能会有数据因为 TTL 变小而过期，这部分数据会被系统异步删除。
- 当调大 TTL 时，如果有版本号在上个 TTL 之外的数据还没有被系统删除，数据会被重新读出。
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您对数据生命周期（TTL）的理解是正确的。在阿里云的表格存储（Table Store，原OTS）中，TTL 是一个非常实用的功能，它帮助用户自动管理数据的有效期，从而节省存储空间和成本。下面我来进一步解释和补充您的描述：
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设置与调整 TTL：如您所述，在创建表时可以指定 TTL 值，如果希望数据永久保存，则设置为-1。值得注意的是，建表之后，TTL 仍然是可变的，用户可以通过 UpdateTable API 动态调整这个值，以适应业务需求的变化。
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TTL 过期处理：当数据达到其设定的 TTL 后，这些数据会被标记为过期，并在后台被系统异步清理。对于用户而言，这些数据不可见也无法查询到，尽管实际删除操作可能需要一定时间完成。
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时间戳转换：您提到的时间戳转换是一个关键点。在计算 TTL 时，确保使用 UTC 时间并正确转换为秒数。例如，日期转为 Unix 时间戳（单位为秒），这对于精确控制数据生命周期至关重要。
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TTL 调整的影响：
- 调小 TTL：这将导致更多数据比预期更快地过期。系统会异步处理这些因 TTL 缩短而新过期的数据，最终它们会被删除。
- 调大 TTL：如果某些数据因为之前的 TTL 设置即将或已经过期但尚未被物理删除，调整 TTL 延长后，这部分数据不会被错误地清除，而是继续有效直到新的过期时间到来。这意味着之前“即将消失”的数据可能会重新变得可访问。
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注意事项：虽然 TTL 提供了自动化数据管理的便利，但在调整 TTL 时应谨慎操作，特别是缩短 TTL，因为它可能导致大量数据突然变为过期状态，影响数据的可用性。同时，考虑到数据清理是异步过程，刚过期的数据可能在短时间内仍占用存储空间。
综上所述，合理利用 TTL 可以有效地优化存储资源和成本，但需根据具体业务场景灵活配置和管理。
