Exclusões

Neste documento, descrevemos como excluir dados armazenados no Bigtable tabelas, discute quando você deve usar cada abordagem e fornece exemplos. Antes de ler esta página, você precisa conhecer o Bigtable visão geral e entender os conceitos envolvidos no esquema design.

Para consistência, as descrições nesta página referem-se aos métodos da API usados para cada tipo de solicitação. No entanto, é altamente recomendável use uma das opções de cliente do Bigtable bibliotecas para acessar as APIs do Bigtable em vez de usar REST ou RPC.

Os exemplos nesta página usam dados de amostra semelhantes aos dados que podem ser armazenados no Bigtable.

Para saber o número de vezes que é possível usar as operações descritas neste página por dia, consulte Cotas e limites de desempenho.

Como o Bigtable exclui dados

Quando você envia uma solicitação de exclusão, as células são marcadas para exclusão e não podem ser lidas. Os dados são removidos até uma semana depois, durante a compactação, um processo em segundo plano que otimiza continuamente a tabela. Os metadados de exclusão podem fazer com que os dados ocupem um pouco mais de espaço (vários kb por linha) por alguns dias após o envio de uma solicitação de exclusão, até que ocorra a próxima compactação.

É possível enviar uma solicitação de exclusão mesmo que o cluster tenha excedido o limite de armazenamento e que as leituras e gravações estejam bloqueadas.

Excluir um intervalo de linhas

Se você quiser excluir uma grande quantidade de dados armazenados em linhas contíguas, use dropRowRange. Essa operação exclui todas as linhas de um intervalo de linhas identificadas por uma linha inicial e final ou um prefixo de chave de linha.

Os valores-chave de linha que você fornece ao excluir um intervalo de linhas são tratados como dados de serviço. Para informações sobre como os dados de serviço são processados, consulte o Aviso de privacidade do Google Cloud.

Depois que uma exclusão é concluída e você recebe uma resposta, é possível gravar dados com segurança no mesmo intervalo de linhas.

A operação dropRowRange tem as seguintes restrições:

  • Não é possível descartar um intervalo de linhas de uma visualização autorizada.
  • Não é possível chamar o método dropRowRange de forma assíncrona. Se você enviar uma dropRowRange para uma tabela enquanto outra solicitação está em andamento, O Bigtable retorna um erro UNAVAILABLE com a mensagem A DropRowRange operation is already ongoing. Para resolver o erro, envie o novamente.
  • Para instâncias que usam replicação, saiba que o Bigtable pode levar muito tempo para concluir a operação devido ao aumento a latência de replicação e o uso de CPU. Para excluir dados de uma instância que usa replicação, use a API Data para ler e excluir seus dados.

Os exemplos de código a seguir mostram como descartar um intervalo de linhas que começam com o prefixo da chave de linha phone#5c10102:

Java

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import com.google.cloud.bigtable.admin.v2.BigtableTableAdminClient;
import java.io.IOException;

public class DropRowRangeExample {
  public void dropRowRange(String projectId, String instanceId, String tableId) throws IOException {
    try (BigtableTableAdminClient tableAdminClient =
        BigtableTableAdminClient.create(projectId, instanceId)) {
      tableAdminClient.dropRowRange(tableId, "phone#4c410523");
    }
  }
}

Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

def drop_row_range(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)
    row_key_prefix = "phone#4c410523"
    table.drop_by_prefix(row_key_prefix, timeout=200)

Node.js

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

await table.deleteRows('phone#5c10102');
await printRows();

Excluir dados usando métodos da API Data

Se você precisar excluir pequenas quantidades de dados não contíguos, excluir dados usando um método que chame a API Cloud Bigtable (API Data) costuma ser a melhor uma melhor opção. Use esses métodos se estiver excluindo MB, e não GB, de dados em uma solicitação. Usar a API Data é a única maneira de excluir dados de uma coluna (não do grupo de colunas).

Os métodos da API de dados chamam MutateRows com um dos três tipos de mutação:

  • DeleteFromColumn
  • DeleteFromFamily
  • DeleteFromRow

Uma solicitação de exclusão que usa a API Data é atômica: ou a solicitação é bem-sucedida e todos os dados são excluídos ou a solicitação falha e nenhum dado é removido.

Na maioria dos casos, evite usar métodos CheckAndMutate para excluir dados. No caso raro de você precisar de consistência forte, convém usar essa abordagem, mas saiba que ela consome muitos recursos, e o desempenho pode ser afetado.

Para usar MutateRows na exclusão de dados, envie uma solicitação readRows com uma filtro para determinar o que deseja excluir e, em seguida, envia a solicitação de solicitação. Para ver uma lista dos filtros disponíveis, consulte Filtros.

As amostras nesta seção pressupõem que você já tenha determinado quais dados excluir.

Excluir de uma coluna

Os exemplos de código a seguir demonstram como excluir todas as células de uma coluna em sequência:

Java

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import com.google.cloud.bigtable.data.v2.BigtableDataClient;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.Mutation;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.RowMutation;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.TableId;
import java.io.IOException;

public class DeleteFromColumnExample {
  public void deleteFromColumnCells(String projectId, String instanceId, String tableId)
      throws IOException {
    try (BigtableDataClient dataClient = BigtableDataClient.create(projectId, instanceId)) {
      Mutation mutation = Mutation.create().deleteCells("cell_plan", "data_plan_01gb");
      dataClient.mutateRow(
          RowMutation.create(TableId.of(tableId), "phone#4c410523#20190501", mutation));
    }
  }
}

Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

def delete_from_column(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)
    row = table.row("phone#4c410523#20190501")
    row.delete_cell(column_family_id="cell_plan", column="data_plan_01gb")
    row.commit()

Assíncrono do Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

async def delete_from_column(project_id, instance_id, table_id):
    client = BigtableDataClientAsync(project=project_id)
    table = client.get_table(instance_id, table_id)

    await table.mutate_row(
        "phone#4c410523#20190501",
        DeleteRangeFromColumn(family="cell_plan", qualifier=b"data_plan_01gb"),
    )

    await table.close()
    await client.close()

Node.js

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

await table.mutate({
  key: 'phone#4c410523#20190501',
  method: 'delete',
  data: {
    column: 'cell_plan:data_plan_05gb',
  },
});
await printRows();

Excluir de um grupo de colunas

Os exemplos de código a seguir demonstram como excluir células de um grupo de colunas em sequência:

Java

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import com.google.cloud.bigtable.data.v2.BigtableDataClient;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.RowMutation;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.TableId;
import java.io.IOException;

public class DeleteFromColumnFamilyExample {
  public void deleteFromColumnFamily(String projectId, String instanceId, String tableId)
      throws IOException {
    try (BigtableDataClient dataClient = BigtableDataClient.create(projectId, instanceId)) {
      dataClient.mutateRow(
          RowMutation.create(TableId.of(tableId), "phone#5c10102#20190501")
              .deleteFamily("stats_summary"));
    }
  }
}

Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

def delete_from_column_family(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)
    row = table.row("phone#4c410523#20190501")
    row.delete_cells(column_family_id="cell_plan", columns=row.ALL_COLUMNS)
    row.commit()

Assíncrono do Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

async def delete_from_column_family(project_id, instance_id, table_id):
    client = BigtableDataClientAsync(project=project_id)
    table = client.get_table(instance_id, table_id)

    await table.mutate_row("phone#4c410523#20190501", DeleteAllFromFamily("cell_plan"))

    await table.close()
    await client.close()

Node.js

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

await table.mutate({
  key: 'phone#4c410523#20190501',
  method: 'delete',
  data: {
    column: 'cell_plan',
  },
});
await printRows();

Excluir de uma linha

Os snippets de código abaixo demonstram como excluir todas as células de uma linha:

Java

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import com.google.cloud.bigtable.data.v2.BigtableDataClient;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.Mutation;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.RowMutation;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.TableId;
import java.io.IOException;

public class DeleteFromRowExample {
  public void deleteFromRow(String projectId, String instanceId, String tableId)
      throws IOException {
    try (BigtableDataClient dataClient = BigtableDataClient.create(projectId, instanceId)) {
      Mutation mutation = Mutation.create().deleteRow();
      dataClient.mutateRow(
          RowMutation.create(TableId.of(tableId), "phone#4c410523#20190501", mutation));
    }
  }
}

Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

def delete_from_row(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)
    row = table.row("phone#4c410523#20190501")
    row.delete()
    row.commit()

Assíncrono do Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

async def delete_from_row(project_id, instance_id, table_id):
    client = BigtableDataClientAsync(project=project_id)
    table = client.get_table(instance_id, table_id)

    await table.mutate_row("phone#4c410523#20190501", DeleteAllFromRow())

    await table.close()
    await client.close()

Node.js

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

const row = table.row('phone#4c410523#20190501');
await row.delete();
await printRows();

Excluir por streaming e em lotes

O streaming e o agrupamento em lote das solicitações de exclusão geralmente são a melhor maneira de excluir grandes quantidades de dados. Essa estratégia pode ser útil quando você tem requisitos de retenção de dados mais refinados do que o permitido pelas políticas de coleta de lixo.

Os snippets de código a seguir iniciam um fluxo de dados (leitura linhas), agrupá-las, agrupá-las e excluir todas as células na coluna data_plan_01gb1 do grupo de colunas cell_plan:

Java

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

import com.google.api.gax.batching.Batcher;
import com.google.api.gax.rpc.ServerStream;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.BigtableDataClient;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.Query;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.Row;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.RowMutationEntry;
import com.google.cloud.bigtable.data.v2.models.TableId;
import java.io.IOException;

public class BatchDeleteExample {
  public void batchDelete(String projectId, String instanceId, String tableId)
      throws InterruptedException, IOException {
    try (BigtableDataClient dataClient = BigtableDataClient.create(projectId, instanceId)) {
      try (Batcher<RowMutationEntry, Void> batcher =
          dataClient.newBulkMutationBatcher(TableId.of(tableId))) {
        ServerStream<Row> rows = dataClient.readRows(Query.create(TableId.of(tableId)));
        for (Row row : rows) {
          batcher.add(
              RowMutationEntry.create(row.getKey()).deleteCells("cell_plan", "data_plan_05gb"));
        }
        // Blocks until mutations are applied on all submitted row entries.
        batcher.flush();
      }
    }
  }
}

Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

def streaming_and_batching(project_id, instance_id, table_id):
    client = bigtable.Client(project=project_id, admin=True)
    instance = client.instance(instance_id)
    table = instance.table(table_id)
    batcher = table.mutations_batcher(flush_count=2)
    rows = table.read_rows()
    for row in rows:
        row = table.row(row.row_key)
        row.delete_cell(column_family_id="cell_plan", column="data_plan_01gb")

    batcher.mutate_rows(rows)

Assíncrono do Python

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

async def streaming_and_batching(project_id, instance_id, table_id):
    client = BigtableDataClientAsync(project=project_id)
    table = client.get_table(instance_id, table_id)

    async with table.mutations_batcher() as batcher:
        async for row in await table.read_rows_stream(ReadRowsQuery(limit=10)):
            await batcher.append(
                RowMutationEntry(
                    row.row_key,
                    DeleteRangeFromColumn(
                        family="cell_plan", qualifier=b"data_plan_01gb"
                    ),
                )
            )

    await table.close()
    await client.close()

Node.js

Para aprender a instalar e usar a biblioteca de cliente para o Bigtable, consulte Bibliotecas de cliente do Bigtable.

Para autenticar no Bigtable, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente. 

const rows = (await table.getRows({limit: 2}))[0];
const entries = rows.map(row => {
  return {
    key: row.id,
    method: 'delete',
    data: {
      column: 'cell_plan:data_plan_05gb',
    },
  };
});
await table.mutate(entries);
await printRows();

Excluir dados em uma visualização autorizada

Você pode excluir os dados da tabela enviando uma solicitação de exclusão para um visualização autorizada do BigQuery. Use uma das seguintes opções:

  • CLI da gcloud
  • Cliente Bigtable para Java

Quando você exclui dados de uma visualização autorizada, fornece o ID da visualização autorizada além do ID da tabela.

Os dados que você pode excluir de uma visualização autorizada são limitados pelo a definição de visualização autorizada. Só é possível excluir os dados incluídos a visualização autorizada. Se você tentar excluir dados que não estão no a definição de visualização autorizada ou estiver sujeito às regras a seguir, um de PERMISSION_DENIED for retornado:

  • Como excluir um intervalo de linhas de uma visualização autorizada usando DropRowRange na API Admin não é compatível.
  • Não é possível excluir de uma linha.
  • É possível excluir de uma coluna, contanto que as linhas estejam no visualização autorizada do BigQuery.
  • Só é possível excluir de um grupo de colunas se o grupo especificado está configurado para permitir todos os prefixos do qualificador de coluna (qualifier_prefixes="") na visualização autorizada.

Por exemplo, se você tentar excluir de uma linha especificada, e essa linha contém colunas na tabela subjacente que não estão em seu visualização autorizada, a solicitação falhará.

A seguir