如何在Google App Engine中删除所有数据存储？

针对Java

DatastoreService db = DatastoreServiceFactory.getDatastoreService();
List<Key> keys = new ArrayList<Key>();
for(Entity e : db.prepare(new Query().setKeysOnly()).asIterable())
    keys.add(e.getKey());
db.delete(keys);

在开发服务器上运行良好

from gcloud import datastore
from gcloud.datastore import SCOPE
from gcloud.datastore.connection import Connection
from gcloud.datastore import query

from oauth2client import client

def get_connection():
  client_email = 'XXXXXXXX@developer.gserviceaccount.com'
  private_key_string = open('/path/to/yourfile.p12', 'rb').read()

  svc_account_credentials = client.SignedJwtAssertionCredentials(
    service_account_name=client_email,
    private_key=private_key_string,
    scope=SCOPE)

  return Connection(credentials=svc_account_credentials)


def connect_to_dataset(dataset_id):
  connection = get_connection()
  datastore.set_default_connection(connection)
  datastore.set_default_dataset_id(dataset_id)

if __name__ == "__main__":
  connect_to_dataset(DATASET_NAME)
  gae_entity_query = query.Query()
  gae_entity_query.keys_only()
  for entity in gae_entity_query.fetch():
    if entity.kind[0] != '_':
      print entity.kind
      entity.key.delete()

PHP变体：

import com.google.appengine.api.datastore.Query;
import com.google.appengine.api.datastore.DatastoreServiceFactory;

define('DATASTORE_SERVICE', DatastoreServiceFactory::getDatastoreService());

function get_all($kind) {
    $query = new Query($kind);
    $prepared = DATASTORE_SERVICE->prepare($query);
    return $prepared->asIterable();
}

function delete_all($kind, $amount = 0) {
    if ($entities = get_all($kind)) {
        $r = $t = 0;
        $delete = array();
        foreach ($entities as $entity) {
            if ($r < 500) {
                $delete[] = $entity->getKey();
            } else {
                DATASTORE_SERVICE->delete($delete);
                $delete = array();
                $r = -1;
            }
            $r++; $t++;
            if ($amount && $amount < $t) break;
        }
        if ($delete) {
            DATASTORE_SERVICE->delete($delete);
        }
    }
}

是的，这需要时间，而且30秒是一个限制。我正在考虑放置一个ajax应用程序示例来自动化超过30秒。

• 延续svpino的想法，重复使用标记为删除的记录是明智的。（他的想法不是删除，而是将未使用的记录标记为“已删除”）。使用一些缓存/内存缓存来处理工作副本，并仅将状态的差异（所需任务之前和之后）写入数据存储区，这将使其更好。对于大型任务，可以将中间差异块写入数据存储区，以避免如果内存缓存消失而导致数据丢失。为了使其无损失，可以检查memcached结果的完整性/存在性并重新启动任务（或所需部分）以重复缺失的计算。当数据差异被写入数据存储区时，队列中的所需计算将被丢弃。

• 类似于MapReduce的另一个想法是将实体类型分片到几个不同的实体类型中，以便它们可以被收集在一起，并作为单个实体类型对最终用户可见。条目仅标记为“已删除”。当每个分片中的“已删除”条目数量超过某个限制时，“活动”的条目将在其他分片之间分配，然后该分片将永久关闭，然后手动从开发控制台中删除（猜测成本较低）更新：似乎控制台上没有删除表，只能按常规价格逐条删除记录。

• 可以通过查询以大块方式删除一组记录，而不会导致GAE失败（至少在本地工作），并且当时间结束时可以继续下一次尝试：

    qdelete.getFetchPlan().setFetchSize(100);

    while (true)
    {
        long result = qdelete.deletePersistentAll(candidates);
        LOG.log(Level.INFO, String.format("deleted: %d", result));
        if (result <= 0)
            break;
    }

• 有时候，在主表中创建额外的字段，而不是将候选项（相关记录）放入单独的表中，也是很有用的。是的，该字段可以是未索引/序列化数组，计算成本很小。

for amodel in db.Model.__subclasses__():
                dela=[]
                print amodel
                try:
                    m = amodel()
                    mq = m.all()
                    print mq.count()
                    for mw in mq:
                        dela.append(mw)
                    db.delete(dela)
            #~ print len(dela)

                except:
                    pass

ndb.delete_multi(ndb.Query(default_options=ndb.QueryOptions(keys_only=True)))

对于所有需要快速解决开发服务器问题的人（截至2016年2月）：

1. 停止开发服务器。
2. 删除target目录。
3. 重新构建项目。

这将清除数据存储中的所有数据。

您有两种简单的方法：

#1：为了节省成本，删除整个项目

#2：使用ts-datastore-orm：

https://www.npmjs.com/package/ts-datastore-orm await Entity.truncate(); truncate 可以每秒删除约1K行数据。

这是我如何在一个纯净的 Google Cloud Shell（无 GAE）中使用 python3 做到的：

from google.cloud import datastore
client = datastore.Client()
query.keys_only()
for counter, entity in enumerate(query.fetch()):
    if entity.kind.startswith('_'):  # skip reserved kinds
        continue
    print(f"{counter}: {entity.key}")
    client.delete(entity.key)

即使处理的键数量相对较小，这也需要很长时间，但它可以正常工作。

有关Python客户端库的更多信息：https://googleapis.dev/python/datastore/latest/client.html