Tablas con Mayor y Menor tráfico en AFLS

¿Cuáles son las tablas con mayor tráfico en AFLS, donde no se recomienda eliminar registros?

AFLS_WORKORDERS: En esta tabla se almacenan las órdenes de trabajo del sistema y contiene toda la operación del trabajo en campo. Actualmente cuenta con diferentes índices para responder a las búsquedas más concurridas en la aplicación.
AFLS_ATTACHMENTS: Esta tabla contiene las referencias de los archivos adjuntos de las órdenes de trabajo, las firmas de los clientes y adjuntos de los Acuerdos de Nivel de Servicio SLA´s; no se recomienda hacer ninguna depuración física ya que puede generar problemas de integridad de información.
AFW_ADDITIONAL_FIELD_VALUE Esta tabla contiene los valores de los campos adicionales de todos los conceptos de Aranda FIELD SERVICE AFLS (Modelo, Órdenes, Servicios, Clientes, Compañías, Ubicaciones, Productos, Usuarios Web y Usuarios Móvil).
AFW_USERS: Esta es la tabla principal de los usuarios, esta tabla concentra los clientes, los especialistas en campo y especialistas web. Esta tabla puede ser alimentada de nuevos usuarios a través de la consola web, integraciones con Aranda SERVICE DESK ASDK y sincronización desde el directorio activo LDAP. Esta tabla no debe ser depurada ni se deben eliminar sus registros.

¿Cuáles son las tablas con mayor tráfico en AFLS, donde se pueden eliminar registros?

AFLS_APP_LOG: Esta tabla solo tiene operaciones de inserción por cada petición de creación, edición o eliminación de las opciones de configuración del sistema; su objetivo es registrar el log de operaciones sobre la configuración respondiendo a los siguientes criterios: ¿Quién hizo la operación? ¿Qué concepto se ve involucrado y qué datos? ¿Cuáles datos se usaron en la operación?
Nota: Esta tabla tiene un fin de auditoría y no se recomienda eliminar sus datos; si se desea eliminar registros de esta tabla, usar el script:

DELETE 
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFLS_APP_LOG]
WHERE alog_generate_date < '2020-01-01 00:00:00'o

AFLS_ASSIGMENT_ENGINE_REQUEST: Esta tabla alberga los problemas que procesa el servicio de motor de asignación con su respectiva solución. Esta tabla está apoyada de una tarea programada de AFLS, el cual borra por defecto los registros mayores a 2 días.
Si se desea modificar el tiempo de borrado se debe actualizar el fichero:
%ProgramFiles(x86%)\Aranda\Aranda Services\Aranda.AFLS.AssignmentEngineService.exe.config y buscar la línea:

<add key="engine:daystoexpire" value="2" />

AFLS_LOCATIONS: Esta tabla agrupa los puntos geo referenciados que registra un especialista durante su trabajo en campo. Esta tabla tiene bastante operación de INSERT, ya que la aplicación móvil, durante las sincronizaciones manuales o automáticas de cada especialista, registra su ubicación dependiendo de la configuración de la precisión de ubicación (Precisión Alta cada 10 metros, Precisión Media cada 30 metros y Precisión Baja cada 90 metros).
La tabla AFLS_LOCATIONS está apoyada por una tarea programada de AFLS la cual pasa los registros mayores a 3 días la tabla AFLS_LOCATIONS_HISTORY; aquí se almacena todo el historial de los especialistas en campo.
Esta tabla tiende a crecer bastante, dado que entre más especialistas en campo y mayor disponibilidad de horario y días de la semana se van a registrar más puntos. Esta tabla puede tener un borrado físico periódico a partir de fechas específicas, utilizando el siguiente script:

DELETE
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFLS_LOCATIONS_HISTORY]
WHERE loct_date < ‘2020-01-01 00:00:00’

AFLS_REVIEWS: Esta tabla registra los comentarios que agregan los especialistas, despachadores, usuarios finales y monitores de la aplicación; así como los comentarios automáticos generados por el sistema; estos reviews ayudan a ver “el historial” de una orden de trabajo por los cambios.
Si se desea depurar, se recomienda revisar una vez al mes y verificar si desea ejecutar alguna depuración.
Ejemplo script de eliminación:

DELETE 
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFLS_REVIEWS]
WHERE revi_date < '2020-01-01 00:00:00'

AFW_ALERT: Esta tabla guarda las alertas que genera el sistema. Por ejemplo: Una orden que no inicio a tiempo, un producto de inventario que está a punto de acabarse, una encuesta de satisfacción con bajo puntaje, etc.; estas alertas tienen 3 estados (Nuevo, Revisado y Cerrado). Dependiendo la gestión de la herramienta puede generar varias alertas y a su vez varios registros.
Se puede tomar decisión de ejecutar script de eliminación física de las alertas que hayan sido cerradas por los despachadores con alguna fecha de vigencia dado que cuenta con un índice con las siguientes llaves (creation_date, status_id, category_id):

DELETE
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFW_ALERT]
WHERE status_id = 3 and creation_date < '2020-01-01 00:00:00'

El impacto que se tiene con la eliminación de estas alertas en estado cerrado es perder la traza de gestión de estas, frente a la herramienta. Por este motivo se debe considerar, si es necesario, una eliminación y su periodicidad.

AFLS_ALERT_ARCHIVES: A esta tabla se mueven las alertas de la tabla AFW_ALERT de las órdenes que ya se encuentran en estado cerrado o cancelado.; estas alertas tienen 3 estados (Nuevo, Revisado y Cerrado). Este proceso se realiza mediante una tarea programada que se ejecuta a la media noche.
Se puede tomar decisión de ejecutar script de eliminación física de las alertas que hayan sido cerradas por los despachadores con alguna fecha de vigencia:

DELETE
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFLS_ALERT_ARCHIVES]
WHERE StatusId = 3 and CreationDate < '2020-01-01 00:00:00'

AFW_ASSISTME_PREREGISTER Esta tabla agrupa los pre-registros que se llevan a cabo desde la consola de AssistMe cuando ha sido habilitado desde la administración. Los pre-registros significan que usuarios finales han solicitado inscribirse a AFLS desde AssistMe, una vez el cliente se pre registra, el sistema le envía un correo de notificación de la cuenta, para crearlo como cliente una vez valide su cuenta satisfactoriamente.
El crecimiento de esta tabla depende de la estrategia al utilizar este canal; es posible que esta tabla pueda crecer por pre-registros que estén pendientes o que ya hayan sido habilitados. Se puede tomar la decisión de eliminar pre-registros que lleven cierto tiempo sin ser confirmados o los que ya hayan sido confirmados utilizando el siguiente script:

DELETE
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFW_ASSISTME_PREREGISTER]
WHERE actívate = 1

AFW_MAIL_HISTORY: El Sistema de AFLS envía por diferentes motivos correos electrónicos a especialistas, clientes, monitores, etc. Estos correos son enviados por una tarea programada y una vez se envían satisfactoriamente pasan a la tabla AFW_MAIL_HISTORY; esta tabla puede crecer bastante rápido; este histórico se mantiene intacto y se puede tomar decisión bajo qué criterios eliminar la información.
Por ejemplo, si desea eliminar información, puede utilizar el siguiente script:

DELETE
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFW_MAIL_HISTORY]
WHERE mahi_created < '2020-01-01 00:00:00'

AFW_WORKER_LOG: Esta tabla tiene el log de ejecución de tareas que ejecuta el servicio del worker de Aranda. Este log se utiliza para identificar que las tareas se hayan ejecutado en el tiempo esperado y para validar su estado por medio del campo work_success (0: Fallido, 1: Exitoso, 2: Pendiente por ejecutar y 3: En proceso).
Se puede tomar decisión de eliminar con cierta periodicidad las tareas que se ejecutaron exitosamente y dejar las que presentan algún tipo de error por si se requiere algún soporte o ajuste.

DELETE
FROM [BD_NAME].[dbo].[AFW_WORKER_LOG]
WHERE work_execution_date < '2020-01-01 00:00:00' AND work_success = 1