在之前的一期内容里，我们讲到了如何利用合理的配置vnode完成TDengine的数据分片（这几个神秘参数，教你TDengine集群的正确使用方式），本期我们来继续讲讲TDengine如何从时间维度去对数据进行分区管理。
首先，先看看官网的相关描述：
“TDengine除vnode分片之外，还对时序数据按照时间段进行分区。每个数据文件只包含一个时间段的时序数据，时间段的长度由DB的配置参数days决定。这种按时间段分区的方法还便于高效实现数据的保留策略，只要数据文件超过规定的天数（系统配置参数keep)，将被自动删除。而且不同的时间段可以存放于不同的路径和存储介质，以便于大数据的冷热管理，实现多级存储。
总的来说，TDengine是通过vnode以及时间两个维度，对大数据进行切分，便于并行高效的管理，实现水平扩展。”
可以看出，在这个过程中keep参数在发挥着十分重要的作用。但是同样，keep参数也算是比较典型的，容易令使用者迷惑的参数了。
官方文档关于keep的描述是这样的：“数据库中数据保留的天数，单位为天，默认值：3650”，和他一起搭配使用的还有一个days参数：“一个数据文件存储数据的时间跨度，单位为天，默认值：10”。
从使用者的角度，对于这句话的理解就是数据保留keep的天数后就不应该可以查询到数据了。但是，在实际操作的时候，经常可以看到已经超出时间范围的数据依然出现在了查询结果当中。
why？
首先，我们来简单了解一下TDengine的存储逻辑：数据写入数据库后，会先保存在内存中的缓冲区（buffer pool）当中，当到达阈值后（缓冲区1/3，或者关闭数据库服务）内存中数据就会落盘到该表所属的vnode的目录下面（默认/var/lib/taos/vnode/vnodeX/tsdb/data）。其中vnodeX中的X可以通过show vgroups命令看到。
示范如下：
测试的时候，只要随意插入一条数据，然后做一下服务重启：systemctl restart taosd，刚刚写入内存的数据现在就会落到硬盘上。
注：重启服务是一个很实用的测试操作，可以触发内存中的数据落盘——目前，只有数据落盘时才会触发自动删除机制（后续在初始化时也会增加自动删除触发）。如果该数据库后面不再有数据落盘，那么数据文件即使过期了也是不会被删除的。
现在，你就可以找到你的数据文件了，下图可以看到，在重启之前这个目录下还没有任何文件。但在重启之后，就看到了三个以1880为编号的一组文件。
从广义上来说，这三个文件都属于数据文件，后面提到的数据文件都是指他们三个形成的文件组。
接下来，我们回到实际的场景中。
想测试数据存储策略的同学对下面这个场景一定不陌生：建库的时候，我们指定keep为10，days为10。假如数据文件是1月1日生成，但是到了1月19日的时候，1月1日插入的数据却还是可以被查询到。于是，你从taos shell里退出来一看——果然，1月1日生成的数据文件居然还没有被删除。
奇怪——难道是keep参数没有生效?
想搞懂这个问题的答案，我们还需要知道的是days参数的设计：我们所说的days定义——“数据文件保留的数据时间跨度”，它是以系统时间判定的，逻辑是：数据文件第一次生成的日期为起始日期，与系统时间做计算（注：该计算只以自然日为切分，不以24小时计算）。一旦文件生成超过days天数，在下次数据落盘的时候就会生成新的数据文件。
事实上，当你发现旧数据依然可以查询的时候，99.9%的情况都不是keep不生效。最根本的原因其实是TDengine要等到数据文件里面的所有数据过期后才会删除它们。还是上面的场景（keep 10 days 10）：1月1日产生的数据文件中是可能存在1月10日的数据的，所以在1月19日的时候，这部分数据还没有到10天，所以在设计上是不允许删除的。因此，就拖带着1-9日间的数据也没有被删除掉。
以上，就是文章标题的答案。
可以看出，由于数据文件是以days为单位存储在一起的，所以days越小，自动删除就会越精准。那为什么我们不干脆把days设置小一点呢？其实这样是没问题的。但是在性能上，days越小意味着意味着数据文件的数目越多，从而导致太多文件频繁开关读取增加开销。所以，默认值取days为10就是一个折中的选择。
现在，我们来到了新的问题：
1.TDengine是在什么情况下才会删除过期文件呢？
2.我们要通过什么方式来快速判断自动删除机制是否在正常工作呢？
我们可以把这两个问题融合在一个场景下进行回答：
问题一：答案只要接着上文的场景继续推进就可以得到（keep 10 days 10）：时间来到1月21日时，第3批数据文件生成，此时第1批数据文件的最后1天的数据终于也超过了keep值。这个时候，keep才会正式生效并把第一组数据文件从存储中删除。现在回到TDengine里面，你就查不到这部分数据了。
问题二：答案是只要数一数vnode下面的数据文件组数就可以了：比如在上面的情况下（keep 10 days 10），vnode目录下面的数据文件数最多也就只有两组：1-10日 11-20日（时间范围），当存储21-30日的数据文件生成时，1-10日的数据文件已经被删掉了，所以最多只能保留两个，计算方式为keep/days+1。在这种情况下，只要vnode下的数据文件数小于等于keep/days+1，就可以认为自动删除机制在正常工作。
但是在keep不能被days整除的情况下，还会出现下面的情况：
我们假设keep=3 days=2。在这个配置下，第一批数据文件中存储的时间是1-2日，第二个数据文件为3-4日。可以看到，当第一个文件中的第2日数据要在第5（2+3）日结束后才会过期，所以到6日开始时，12日的数据文件才会被删掉。这样一来，在5日和6日之间的时间段内，就会出现12日，34日，5日三个文件共存的现象。
以上就是官方文档上所说的：“给定days与keep两个参数，一个典型工作状态的vnode中总的数据文件数为：向上取整(keep/days)+1个”的真正意思。
所以，只要你的vnode目录下的文件数目符合上面的两种场景的结果，那么就没必要担心自动删除机制没有正常工作。
看到这里的读者，现在你了解了TDengine的自动删除机制了吗？如果还没有，那一定是我的失职了。