Simple Log Service:Modify and delete log data

Visão geral

Por padrão, um Logstore segue um modelo imutável e apenas de adição (append-only). Após a gravação dos dados no Logstore, não é possível modificá-los ou excluí-los localmente.

Alguns cenários exigem a modificação ou exclusão de dados existentes em um Logstore:

• Correção retroativa de campos: atualize campos de negócio, como status de pedido, rótulos de risco ou resultados de pontuação, após a gravação do log original.

• Limpeza de dados de teste: remova registros de teste ou canário de um Logstore de produção.

• Reparo de registro único: corrija uma entrada de log específica durante um fluxo de trabalho de replay de negócios ou reconciliação.

O Simple Log Service fornece capacidades de atualização e exclusão no nível de linha por Logstore. Modifique ou exclua registros individuais usando RowID ou modifique e exclua registros em lote por consulta.

Conceitos principais

Pré-requisitos

Certifique-se de que os seguintes requisitos foram atendidos:

• Um projeto do Simple Log Service. Para mais informações, consulte Criar um projeto.

• Um Logstore com o parâmetro enableModify definido como true. Consulte Ativar o recurso neste tópico.

• As permissões RAM log:UpdateLogStoreLogs e log:DeleteLogStoreLogs concedidas ao chamador. Consulte Permissões RAM necessárias neste tópico.

• (Condicional) Se você usar operações baseadas em consulta, os campos referenciados na consulta devem ter índices configurados.

Ativar o recurso

Para usar a atualização e exclusão no nível de linha, defina o parâmetro enableModify como true ao chamar a 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,
)

Modificar e excluir dados

Dois métodos estão disponíveis para modificar e excluir dados de log:

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}")

Verificar resultados

Verifique o resultado após cada operação de modificação ou exclusão para confirmar o sucesso conforme o esperado.

• Verificar AffectedRows: cada solicitação retorna AffectedRows na resposta (cabeçalho HTTP x-log-affectedrows ou resp.affected_rows no SDK do Python). Compare esse valor com o número esperado de registros:

  • AffectedRows > 0 e corresponde ao esperado: a operação foi bem-sucedida.

  • AffectedRows = 0: nenhum registro correspondeu à condição ou o registro já havia sido excluído. Revise sua consulta ou RowID.

  • AffectedRows está abaixo do esperado: pode ter ocorrido uma falha parcial. Execute novamente a operação para os registros restantes.

• Executar uma consulta subsequente: para operações em lote, execute uma consulta Search ou SQL após a operação para confirmar que os dados refletem o estado esperado. Isso é especialmente importante quando AffectedRows for menor que o esperado.

Consistência de dados

As operações de modificação e exclusão entram em vigor de forma síncrona. Após o sucesso de uma solicitação, as consultas subsequentes (Search, SQL e SPL) retornam os resultados atualizados.

Tenha em mente os seguintes comportamentos:

• O consumo em tempo real não é afetado: consumidores do LogHub e tarefas de entrega (como entrega para OSS ou MaxCompute) operam no fluxo de gravação original. Eles não refletem modificações ou exclusões. Apenas caminhos de leitura baseados em consulta retornam os dados mais recentes.

• Operações baseadas em consulta não são atômicas: o servidor processa cada registro correspondente individualmente. Se ocorrer uma falha parcial, os registros já processados não sofrem rollback. A resposta retorna o número de linhas efetivamente afetadas.

Permissões RAM necessárias

O usuário ou função RAM que chamar a API de modificação ou exclusão deve possuir as seguintes permissões:

Formato do ARN do recurso:

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

Limites de uso

Faturamento

• Operações de modificação: atualmente, operações de modificação não são cobradas. Futuramente, as cobranças serão baseadas no espaço de armazenamento gerado pelos dados modificados.

• Operações de exclusão: operações de exclusão não incorrem em cobranças adicionais.

Perguntas frequentes