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Script Python para deletar registros antigos do SQL Server com leitura de JSON e geração de log automático. |
Manter a base de dados enxuta e saudável é fundamental para a performance de qualquer sistema. Mas, como fazer isso de forma prática, segura e sem precisar mexer em cada detalhe do código a cada nova execução?
Neste artigo, vou te mostrar como criar um script em Python que deleta registros antigos de uma tabela no SQL Server com base em um intervalo de datas, usando um arquivo de configuração .json
. E mais: o script gera logs automáticos com a quantidade de registros excluídos — tudo sem complicação!
🧠 Por que automatizar a exclusão de dados?
Com o tempo, bancos de dados crescem demais e começam a apresentar problemas como lentidão nas consultas, travamentos e até erros de sincronização. Ao automatizar a limpeza periódica, você:
-
Melhora o desempenho das consultas;
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Evita acúmulo de dados desnecessários;
-
Ganha tempo ao não depender de comandos manuais;
-
Cria um processo reversível e seguro (com logs para rastreabilidade).
🛠️ O que esse script Python faz?
-
Lê dados de conexão e intervalo de datas a partir de um arquivo
.json
; -
Executa a exclusão de registros com base em uma coluna de data;
-
Gera um
log.txt
informando data, tabela e número de registros deletados; -
Roda de forma simples e reutilizável para diferentes tabelas ou datas.
📁 Estrutura do Projeto
📦 Exemplo de configuracao.json
Basta alterar as datas e o nome da tabela no .json
e rodar o script novamente. Isso evita alterações diretas no código!
🔥 Como executar o script
Com Python e a biblioteca pyodbc
instalados, digite no terminal:
E pronto! Os registros serão apagados e você verá algo como:
E o arquivo log.txt
será automaticamente atualizado:
✅ Benefícios dessa abordagem
-
Modularidade: separação entre código e configuração.
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Segurança: nenhuma informação sensível exposta no script.
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Controle: log detalhado de todas as execuções.
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Facilidade: qualquer um da equipe pode rodar o script apenas atualizando o
.json
.
📌 Dica extra: agende a execução!
Se quiser que o script rode automaticamente todo mês, por exemplo, basta configurá-lo no Agendador de Tarefas do Windows ou usar o cron no Linux.
🧩 O próximo passo?
Se quiser ir além, você pode:
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Exportar os registros deletados para um backup
.csv
antes da exclusão; -
Adicionar múltiplas tabelas ao JSON;
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Criar uma interface simples com data de início/fim para qualquer usuário executar.
💬 Conclusão
Automatizar a limpeza do banco de dados com Python é uma solução inteligente, segura e escalável. E o melhor: você pode reutilizar o mesmo script com diferentes tabelas e datas, apenas trocando o conteúdo do arquivo de configuração.
Gostou da ideia? Que tal começar agora mesmo a aplicar essa solução no seu ambiente?