Diese Aktivität dient zur Archivierung von Ereignisprotokolldatensätzen, die für betriebliche Aktivitäten nicht mehr benötigt werden. Die archivierten Datensätze werden in eine nichttransaktionale Tabelle verschoben und können zu Berichts- und Untersuchungszwecken (z. B. aus rechtlichen Gründen) in der Anwendung aufbewahrt werden, bis sie bereinigt werden. Unter Bereinigen versteht man das permanente Löschen von Datensätzen aus der Datenbank. Da das Ereignisprotokoll schnell an Größe zunehmen kann, ist es wichtig, eine Aufgabe zur kontinuierlichen Archivierung der Daten einzurichten, um mögliche Leistungsprobleme zu vermeiden. Bei der Archivierung ist es möglich, 4 Parameter als Auswahlkriterien für die zu archivierenden Daten zu definieren:
Diese Aktivität kann als geplante Aufgabe oder online als einmalige Aktion ausgeführt werden.
Es ist möglich, die Ausführung der Archivierung auf einer Täglichen, Wöchentlichen oder Monatlichen Basis, einem bestimmten Datum, einem Intervall (z. B. alle 12 Stunden) auszuführen oder einen benutzerdefinierten Ausdruck zu planen (z. B. DBMS_SCHEDULER-Syntax wie "FREQ=YEARLY;BYMONTH=JAN,JUL;BYMONTHDAY=21", d. h. jedes Jahr am 21. Januar und 21. Juli).
Nehmen wir an, es ist 2023-08-01 (1. August 2023) und es gibt einen Zeitplan zur Archivierung von Entität SrvRequest (anforderungsbezogene Ereignisprotokolldatensätze) mit einem Von-Offset von -100 und einem Bis-Offset von -10. Ereignisprotokolldatensätze zu Anforderung, die zwischen 2023-04-23 (23. April 2023) und 2023-07-22 (22. Juli 2023) erstellt wurden, würden archiviert werden. Wenn dieser geplante Job am nächsten Tag ausgeführt würde, würden Ereignisprotokolldatensätze im Zusammenhang mit Anforderung, die zwischen 2023-04-24 (24. April 2023) und 2023-07-23 (23. Juli 2023) erstellt wurden, archiviert werden, und so weiter.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Archivierung den Zustand oder Status der zugehörigen Entität nicht berücksichtigt, was bedeutet, dass es technisch möglich ist, Ereignisse zu archivieren, die zu einem aktiven Datensatz gehören. Es ist möglich, archivierte Datensätze wiederherzustellen.