Vorlage „Datstore-Bulk-Löschvorgang“ [Verworfen]

Diese Vorlage wurde verworfen und wird in Q3 2023 entfernt. Migrieren Sie zur Vorlage Bulk-Löschen in Firestore.

Die Vorlage "Bulk-Löschen in Datastore" ist eine Pipeline, die Entitäten aus Datastore mit einer gegebenen GQL-Abfrage einliest und anschließend alle übereinstimmenden Entitäten im ausgewählten Zielprojekt löscht. Die Pipeline kann optional die JSON-codierten Datastore-Entitäten an Ihre JavaScript-UDF übergeben, mit der Sie Entitäten durch Zurückgeben von Nullwerten herausfiltern können.

Pipelineanforderungen

  • Datastore muss vor dem Ausführen der Vorlage im Projekt eingerichtet werden.
  • Wenn das Dataflow-Worker-Dienstkonto aus separaten Datastore-Instanzen gelesen und gelöscht wird, muss es berechtigt sein, aus einer Instanz zu lesen und aus der anderen Instanz zu löschen.

Vorlagenparameter

Parameter Beschreibung
datastoreReadGqlQuery GQL-Abfrage, die festlegt, welche Entitäten gelöscht werden sollen. Die Verwendung einer ausschließlich schlüsselbasierten Abfrage kann die Leistung verbessern. Beispiel: "SELECT __key__ FROM MyKind".
datastoreReadProjectId Projekt-ID der Datastore-Instanz, aus der (mithilfe Ihrer GQL-Abfrage) Entitäten gelesen werden sollen, die für den Abgleich verwendet werden.
datastoreDeleteProjectId Projekt-ID der Datastore-Instanz, aus der übereinstimmende Entitäten gelöscht werden sollen. Dies kann mit datastoreReadProjectId identisch sein, wenn Sie innerhalb derselben Datastore-Instanz lesen und löschen möchten.
datastoreReadNamespace (Optional) Namespace der angeforderten Entitäten. Als "" für den Standard-Namespace festlegen.
datastoreHintNumWorkers (Optional) Hinweis für die erwartete Anzahl von Workern im Schritt zur Drosselung der Erhöhung in Datastore. Standardwert ist 500.
javascriptTextTransformGcsPath (Optional) Der Cloud Storage-URI der Datei .js, in der die benutzerdefinierte JavaScript-Funktion (UDF) definiert wird, die Sie verwenden möchten. Beispiel: gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js.
javascriptTextTransformFunctionName (Optional) Der Name der benutzerdefinierten JavaScript-Funktion, die Sie verwenden möchten. Wenn Ihre JavaScript-Funktion beispielsweise myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ } ist, lautet der Funktionsname myTransform. Beispiele für JavaScript-UDFs finden Sie unter UDF-Beispiele. Wenn diese Funktion für eine bestimmte Datastore-Entität den Wert "nicht definiert" oder "Null" zurückgibt, wird diese Entität nicht gelöscht.

Führen Sie die Vorlage aus.

Console

  1. Rufen Sie die Dataflow-Seite Job aus Vorlage erstellen auf.
  2. Zur Seite "Job aus Vorlage erstellen“
  3. Geben Sie im Feld Jobname einen eindeutigen Jobnamen ein.
  4. Optional: Wählen Sie für Regionaler Endpunkt einen Wert aus dem Drop-down-Menü aus. Die Standardregion ist us-central1.

    Eine Liste der Regionen, in denen Sie einen Dataflow-Job ausführen können, finden Sie unter Dataflow-Standorte.

  5. Wählen Sie im Drop-down-Menü Dataflow-Vorlage die Option the Bulk Delete Entities in Datastore template aus.
  6. Geben Sie Ihre Parameterwerte in die Parameterfelder ein.
  7. Klicken Sie auf Job ausführen.

gcloud

Führen Sie die Vorlage in der Shell oder im Terminal aus:

gcloud dataflow jobs run JOB_NAME \
    --gcs-location gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/Datastore_to_Datastore_Delete \
    --region REGION_NAME \
    --parameters \
datastoreReadGqlQuery="GQL_QUERY",\
datastoreReadProjectId=DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID,\
datastoreDeleteProjectId=DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID

Dabei gilt:

  • JOB_NAME: ein eindeutiger Jobname Ihrer Wahl
  • REGION_NAME: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • VERSION: Die Version der Vorlage, die Sie verwenden möchten

    Sie können die folgenden Werte verwenden:

    • latest zur Verwendung der neuesten Version der Vorlage, die im nicht datierten übergeordneten Ordner im Bucket verfügbar ist: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • Den Versionsnamen wie 2023-09-12-00_RC00, um eine bestimmte Version der Vorlage zu verwenden. Diese ist verschachtelt im jeweiligen datierten übergeordneten Ordner im Bucket enthalten: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/.
  • GQL_QUERY: die Abfrage, mit der Sie Entitäten zum Löschen auswählen
  • DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihrer Datastore-Instanz; in diesem Beispiel werden Lese- und Löschvorgänge in derselben Datastore-Instanz ausgeführt

API

Senden Sie eine HTTP-POST-Anfrage, um die Vorlage mithilfe der REST API auszuführen. Weitere Informationen zur API und ihren Autorisierungsbereichen finden Sie unter projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/templates:launch?gcsPath=gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/Datastore_to_Datastore_Delete
{
   "jobName": "JOB_NAME",
   "parameters": {
       "datastoreReadGqlQuery": "GQL_QUERY",
       "datastoreReadProjectId": "DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID",
       "datastoreDeleteProjectId": "DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID"
   },
   "environment": { "zone": "us-central1-f" }
   }
}

Dabei gilt:

  • PROJECT_ID: die ID des Google Cloud-Projekts, in dem Sie den Dataflow-Job ausführen möchten
  • JOB_NAME: ein eindeutiger Jobname Ihrer Wahl
  • LOCATION: die Region, in der Sie Ihren Dataflow-Job bereitstellen möchten, z. B. us-central1
  • VERSION: Die Version der Vorlage, die Sie verwenden möchten

    Sie können die folgenden Werte verwenden:

    • latest zur Verwendung der neuesten Version der Vorlage, die im nicht datierten übergeordneten Ordner im Bucket verfügbar ist: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
    • Den Versionsnamen wie 2023-09-12-00_RC00, um eine bestimmte Version der Vorlage zu verwenden. Diese ist verschachtelt im jeweiligen datierten übergeordneten Ordner im Bucket enthalten: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/.
  • GQL_QUERY: die Abfrage, mit der Sie Entitäten zum Löschen auswählen
  • DATASTORE_READ_AND_DELETE_PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihrer Datastore-Instanz; in diesem Beispiel werden Lese- und Löschvorgänge in derselben Datastore-Instanz ausgeführt

Nächste Schritte