放弃数据集中的数据 (CLI)

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可使用以下过程放弃整个归档数据集，也可以放弃归档数据集中的部分数据。系统根据现有保留策略自动删改数据集，但是也可以手动对其进行删改。完成此过程可能需要几分钟的时间，具体取决于数据集的大小以及所需的删改量。请注意，仅当数据集处于活动状态时，才能对其进行删改。

转至 analytics datasets。

输入 show 查看活动的数据集列表。

hostname:analytics datasets> show
Datasets:

DATASET     STATE    INCORE  ONDISK  NAME
dataset-000 active    1.27M   15.5M  arc.accesses[hit/miss]
dataset-001 active     517K   9.21M  arc.accesses[hit/miss=metadata hits][L2ARC eligibility]
...
dataset-005 active     290K   7.80M  cpu.utilization

选择以下选项之一：
1. 要放弃整个归档数据集，请输入 destroy 和该数据集。然后输入 Y 确认您的操作。
```
hostname:analytics datasets> destroy dataset-005
This will destroy "dataset-005". Are you sure? (Y/N) Y
```
2. 要只放弃归档数据集的部分数据，请输入 select 和要删改的归档数据集的名称。然后输入 prune 以及以下任何选项：日期、时间和粒度。
  
  date（日期）
  
  删除在此之前的所有数据的日期。如果未指定日期，则默认值为当前的日期和时间。使用“年-月-日”格式输入日期。
  
  time（时间）
  
  删除在此之前的所有数据的时间。如果未指定时间，则默认值为 24 小时制的中午 12:00 或 00:00。使用“时:分:秒”格式输入 24 小时制的时间。
  
  granularity（粒度）
  
  所删除数据的级别。粒度可以显示为以下几项之一：second、minute 或 hour。
  
  如果指定的是 minute 或 hour，则也会删除更低级别的数据粒度。例如，使用 prune hour 命令时也会删除秒级别和分钟级别的数据。
  
  可以在多个级别删改详细数据集以减少保存的数据量，这样使您可以仅归档数据集的部分数据。例如，使用一系列 prune 命令保留一天的秒级别数据、几周的分钟级别数据以及六个月的小时级别数据。请参见示例 4。

示例 1 按粒度删改

在以下示例中，仅指定了粒度。此示例将放弃在 2012 年 4 月 2 日下午 4:56 之前收集的所有秒级别和分钟级别数据。

hostname:analytics datasets> select dataset-001
hostname:analytics dataset-001> prune minute
This will remove per-second and minute data collected prior to 2012-4-02
16:56:52.

Are you sure? (Y/N) Y

示例 2 按日期删改

在以下示例中，仅指定了日期。此示例将放弃在 2015 年 12 月 1 日午夜之前收集的所有秒级别数据。

hostname:analytics dataset-001> prune 2015-12-01 second
This will remove per-second data collected prior to 2015-12-1 00:00.


Are you sure? (Y/N) Y

示例 3 按日期和时间删改

在以下示例中，同时指定了日期和时间。此示例将放弃在 2015 年 6 月 3 日午夜 12:00 及之前收集的秒级别数据。

hostname:analytics dataset-001> prune 2015-06-03 12:00:01 second
This will remove per-second data collected prior to 2015-6-3 12:00:01.

Are you sure? (Y/N) Y

示例 4 删改详细数据集

以下 prune 命令将保留早于 2015 年 12 月 15 日的一天的秒级别数据、几周的分钟级别数据以及六个月的小时级别数据。

hostname:analytics dataset-001> prune 2015-12-14 second
hostname:analytics dataset-001> prune 2015-12-01 minute
hostname:analytics dataset-001> prune 2015-6-01 hour