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[Composer][airflow_db_cleanup] - All DAGs runs older than `max_db_entry_age_in_days` are deleted

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  • Quelque chose ne va pas ?
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Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Accessibilité débutants
55/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Clairement spécifiée
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
databases

Piste de recherche

Commencez dans composer/workflows/airflow_db_cleanup.py et examinez comment list_dags et dag_id sont transmis à build_query. Comparez la modification présentée avec le commit lié et vérifiez que le nettoyage ne produit jamais de requête non limitée par un périmètre ; c’est terminé lorsque les anciennes exécutions sont supprimées sans supprimer la dernière exécution conservée de chaque DAG.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

priority: p2 samples triage me type: bug

In which file did you encounter the issue?

composer/workflows/airflow_db_cleanup.py

Did you change the file? If so, how?

            dags = session.query(airflow_db_model.dag_id).distinct()
            session.commit()

-            list_dags = [str(list(dag)[0]) for dag in dags] + [None]
+            list_dags = [str(list(dag)[0]) for dag in dags]
            for dag_id in list_dags:
                query = build_query(
                    session=session,

Describe the issue

Since this commit which removed a check on whether dag_id argument is None, running the airflow_db_cleanup DAG will result in deleting all DAGs runs older than max_db_entry_age_in_days across all DAG IDs without keeping the at least the latest run for each DAG.

As shown in the logs for the final iteration [None] this generates the following query:

[2025-09-19T13:24:14.981+0000] {airflow_db_cleanup.py:378} INFO - Query: SELECT dag_run.state AS dag_run_state, dag_run.id AS dag_run_id, dag_run.dag_id AS dag_run_dag_id, dag_run.queued_at AS dag_run_queued_at,
dag_run.execution_date AS dag_run_execution_date, dag_run.start_date AS dag_run_start_date, dag_run.end_date AS dag_run_end_date, dag_run.run_id AS dag_run_run_id, dag_run.creating_job_id AS dag_run_creating_job_id,
dag_run.external_trigger AS dag_run_external_trigger, dag_run.run_type AS dag_run_run_type, dag_run.conf AS dag_run_conf, dag_run.data_interval_start AS dag_run_data_interval_start,
dag_run.data_interval_end AS dag_run_data_interval_end, dag_run.last_scheduling_decision AS dag_run_last_scheduling_decision, dag_run.dag_hash AS dag_run_dag_hash,
dag_run.log_template_id AS dag_run_log_template_id, dag_run.updated_at AS dag_run_updated_at, dag_run.clear_number AS dag_run_clear_number
FROM dag_run
WHERE dag_run.execution_date <= %(execution_date_1)s
Langage dominant
Jupyter Notebook
Étoiles
8.1k
Forks
6.7k
Merge moyen
4 j 4 h
PR mergées (30 j)
8

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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