В стандартной базе данных база метаданных Airflow будет хранить метаданные выполнения DAG и экземпляра задачи неопределенно долго.
Вы можете удалить данные из этих таблиц вручную или даже автоматизировать их удаление с помощью DAG.
Возможно, вас заинтересует репозиторий teamclairvoyant / airflow-maintenance-dags , который предоставляет db-cleanup
DAG специально для этого случая использования:
Рабочий процесс обслуживания, который выможет развертываться в Airflow для периодической очистки записей DagRun, TaskInstance, Log, XCom, Job DB и SlaMiss, чтобы избежать слишком большого объема данных в MetaStore Airflow.
Кроме того, в веб-приложении AirflowВы можете настроить выпадающий список количества прогонов в DAG Tree View, чтобы показать большее / меньшее окно времени, если вы хотите сохранить данные в базе данных, но просто не видите их в пользовательском интерфейсе в данный момент.