Simple Log Service:Modify and delete log data

Vue d'ensemble

Par défaut, un Logstore suit un modèle immuable en ajout seul (append-only). Une fois les données écrites dans un Logstore, elles ne peuvent pas être modifiées ni supprimées sur place.

Certains scénarios nécessitent de modifier ou de supprimer des données existantes dans un Logstore :

• Correction rétroactive des champs : mettez à jour des champs métier tels que le statut d'une commande, les étiquettes de risque ou les résultats de scoring après l'écriture du journal d'origine.

• Nettoyage des données de test : supprimez les enregistrements de test ou de canari d'un Logstore de production.

• Réparation d'enregistrement unique : corrigez une entrée de journal spécifique lors d'un workflow de rejeu ou de rapprochement métier.

Simple Log Service fournit des capacités de mise à jour et de suppression au niveau des lignes pour chaque Logstore. Modifiez ou supprimez des enregistrements individuels via RowID, ou effectuez des modifications et suppressions par lot par requête.

Concepts clés

Prérequis

Assurez-vous que les conditions suivantes sont remplies :

• Un projet Simple Log Service. Pour plus d'informations, consultez Créer un projet.

• Un Logstore avec le paramètre enableModify défini sur true. Consultez Activer la fonctionnalité dans cette rubrique.

• Les autorisations RAM log:UpdateLogStoreLogs et log:DeleteLogStoreLogs accordées à l'appelant. Consultez Autorisations RAM requises dans cette rubrique.

• (Conditionnel) Si vous utilisez des opérations basées sur des requêtes, les champs référencés dans la requête doivent avoir des index configurés.

Activer la fonctionnalité

Pour utiliser la mise à jour et la suppression au niveau des lignes, définissez le paramètre enableModify sur true lorsque vous appelez l'API CreateLogStore.

POST /logstores HTTP/1.1
Host: <project>.<endpoint>
Content-Type: application/json

{
  "logstoreName": "my-logstore",
  "ttl": 30,
  "shardCount": 1,
  "enableModify": true
}

from aliyun.log import LogClient

# Obtain AccessKey credentials from environment variables.
client = LogClient(endpoint, access_key_id, access_key)

client.create_logstore(
    project_name="my-project",
    logstore_name="my-logstore",
    ttl=30,
    shard_count=1,
    enable_modify=True,
)

Modifier et supprimer des données

Deux méthodes sont disponibles pour modifier et supprimer des données de journal :

from aliyun.log import LogClient, LogItem

client = LogClient(endpoint, access_key_id, access_key)

# Specify only the fields to update. Unspecified fields keep their original values.
new_item = LogItem(
    contents=[("status", "REFUNDED")],
)

resp = client.update_logs(
    project="my-project",
    logstore="my-logstore",
    rowid=rowid,
    log_item=new_item,
)
print(f"Affected rows: {resp.affected_rows}")

resp = client.delete_logs_v2(
    project="my-project",
    logstore="my-logstore",
    rowid=rowid,
)
print(f"Affected rows: {resp.affected_rows}")

resp = client.delete_logs_v2(
    project="my-project",
    logstore="my-logstore",
    from_time=1716537600,
    to_time=1716624000,
    query='level: DEBUG',
)
print(f"Deleted rows: {resp.affected_rows}")

resp = client.update_logs(
    project="my-project",
    logstore="my-logstore",
    from_time=1716537600,
    to_time=1716624000,
    query='order_id: 12345 and status: "PENDING"',
    update_fields={"status": "REFUNDED", "refund_at": "2026-05-25T10:00:00Z"},
)
print(f"Modified rows: {resp.affected_rows}")

Vérifier les résultats

Vérifiez le résultat après chaque opération de modification ou de suppression pour confirmer qu'elle a réussi comme prévu.

• Vérifiez AffectedRows : chaque requête renvoie AffectedRows dans la réponse (en-tête HTTP x-log-affectedrows ou resp.affected_rows dans le SDK Python). Comparez cette valeur au nombre attendu d'enregistrements :

  • AffectedRows > 0 et correspond à l'attente : l'opération a réussi.

  • AffectedRows = 0 : aucun enregistrement ne correspondait à la condition, ou l'enregistrement avait déjà été supprimé. Revérifiez votre requête ou RowID.

  • AffectedRows est inférieur aux attentes : une défaillance partielle peut s'être produite. Réexécutez l'opération pour les enregistrements restants.

• Exécutez une requête de suivi : pour les opérations par lot, exécutez une requête Search ou SQL après l'opération pour confirmer que les données reflètent l'état attendu. Cela est particulièrement important lorsque AffectedRows est inférieur aux attentes.

Cohérence des données

Les opérations de modification et de suppression prennent effet de manière synchrone. Après la réussite d'une requête, les requêtes suivantes (Search, SQL et SPL) renvoient les résultats mis à jour.

Gardez à l'esprit les comportements suivants :

• La consommation en temps réel n'est pas affectée : les consommateurs LogHub et les tâches de livraison (telles que la livraison vers OSS ou MaxCompute) fonctionnent sur le flux d'écriture d'origine. Ils ne reflètent pas les modifications ou les suppressions. Seuls les chemins de lecture basés sur des requêtes renvoient les dernières données.

• Les opérations basées sur des requêtes ne sont pas atomiques : le serveur traite chaque enregistrement correspondant individuellement. En cas d'échec partiel, les enregistrements déjà traités ne sont pas restaurés. La réponse renvoie le nombre de lignes réellement affectées.

Autorisations RAM requises

L'utilisateur ou le rôle RAM qui appelle l'API de modification ou de suppression doit disposer des autorisations suivantes :

Format ARN de la ressource :

acs:log:<region>:<account-id>:project/<project-name>/logstore/<logstore-name>

Limites d'utilisation

Facturation

• Opérations de modification : les opérations de modification ne sont actuellement pas facturées. À l'avenir, les frais seront basés sur l'espace de stockage généré par les données modifiées.

• Opérations de suppression : les opérations de suppression n'entraînent pas de frais supplémentaires.

FAQ