patrickandClaude Sonnet 5
5a9e432a80
Neuer retention_service.py: Lohn-/zeitrelevante Daten (time_entries, hours_payouts) werden nach konfigurierbarer Frist gelöscht (company.settings.retention_lohn_years, Default 10 Jahre). Technische Tabellen mit fester Frist: audit_logs (3 Jahre), abgelaufene sessions/password_resets (sofort). Täglicher Scheduler-Job (03:00 Uhr, Redis-Tageslock analog Reminder-Jobs) plus manuelle Trigger: POST /companies/me/run-retention-purge (COMPANY_ADMIN/HR, nur eigene Firma) und POST /admin/run-retention-purge (SUPER_ADMIN, global inkl. technischer Tabellen). Letzter offener Punkt aus dem DSGVO-Löschkonzept (Art. 15/17 bereits erledigt). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Gis16MnuwkYcivLrSxK1pD
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4.4 KiB
Python
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Python
"""DSGVO-Löschkonzept: Aufbewahrungsfristen / Auto-Purge.
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Zwei Kategorien:
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- Lohn-/zeitrelevante Daten (time_entries, hours_payouts): gesetzliche
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Aufbewahrungspflicht, Frist pro Firma konfigurierbar über
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company.settings["retention_lohn_years"] (Default RETENTION_LOHN_DEFAULT_YEARS).
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Nach Ablauf werden die Zeilen hart gelöscht (keine Anonymisierung nötig,
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da nach Fristablauf keine Aufbewahrungspflicht mehr besteht und die Daten
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für den ursprünglichen Zweck nicht mehr benötigt werden).
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- Rein technische Daten (audit_logs, sessions, password_resets): feste,
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nicht pro Firma konfigurierbare Fristen. AuditLog RETENTION_AUDITLOG_YEARS,
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Sessions/Password-Resets werden gelöscht sobald abgelaufen (keine
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Aufbewahrungspflicht für Alt-Sessions).
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Läuft wie die Reminder-Jobs (scheduler_service.py) mit eigener DB-Session und
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RLS-Bypass, da firmenübergreifend bzw. ohne Tenant-Kontext gearbeitet wird.
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from __future__ import annotations
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import logging
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from datetime import date, datetime, timedelta, timezone
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from sqlalchemy import delete, select
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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from app.models.company import Company
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from app.models.audit_log import AuditLog
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from app.models.hours_payout import HoursPayout
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from app.models.password_reset import PasswordReset
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from app.models.session import Session
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from app.models.time_entry import TimeEntry
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from app.models.user import User
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log = logging.getLogger(__name__)
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RETENTION_LOHN_DEFAULT_YEARS = 10
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RETENTION_AUDITLOG_YEARS = 3
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def _lohn_retention_years(company: Company) -> int:
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s = company.settings or {}
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years = s.get("retention_lohn_years")
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return int(years) if years else RETENTION_LOHN_DEFAULT_YEARS
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async def _active_companies(db: AsyncSession, company_id=None) -> list[Company]:
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q = select(Company).where(Company.is_active.is_(True))
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if company_id:
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q = q.where(Company.id == company_id)
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return list((await db.scalars(q)).all())
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async def purge_company_lohn_data(db: AsyncSession, company: Company) -> dict:
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"""Löscht time_entries + hours_payouts der Firma, die älter als die
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konfigurierte Aufbewahrungsfrist sind."""
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years = _lohn_retention_years(company)
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cutoff_date = date.today() - timedelta(days=years * 365)
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cutoff_dt = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=years * 365)
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user_ids_q = select(User.id).where(User.company_id == company.id)
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te_result = await db.execute(
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delete(TimeEntry)
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.where(TimeEntry.user_id.in_(user_ids_q), TimeEntry.date < cutoff_date)
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)
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hp_result = await db.execute(
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delete(HoursPayout)
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.where(HoursPayout.company_id == company.id, HoursPayout.created_at < cutoff_dt)
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)
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return {"time_entries": te_result.rowcount or 0, "hours_payouts": hp_result.rowcount or 0}
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async def purge_audit_logs(db: AsyncSession) -> int:
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cutoff = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=RETENTION_AUDITLOG_YEARS * 365)
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result = await db.execute(delete(AuditLog).where(AuditLog.created_at < cutoff))
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return result.rowcount or 0
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async def purge_expired_sessions(db: AsyncSession) -> int:
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now = datetime.now(timezone.utc)
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result = await db.execute(delete(Session).where(Session.expires_at < now))
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return result.rowcount or 0
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async def purge_expired_password_resets(db: AsyncSession) -> int:
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now = datetime.now(timezone.utc)
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result = await db.execute(
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delete(PasswordReset).where(
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(PasswordReset.expires_at < now) | (PasswordReset.used_at.isnot(None))
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)
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)
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return result.rowcount or 0
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async def run_retention_purge(db: AsyncSession, company_id=None) -> dict:
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"""Orchestriert den vollständigen Purge-Lauf. Liefert Zähler je Kategorie."""
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totals = {"time_entries": 0, "hours_payouts": 0}
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for company in await _active_companies(db, company_id):
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counts = await purge_company_lohn_data(db, company)
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totals["time_entries"] += counts["time_entries"]
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totals["hours_payouts"] += counts["hours_payouts"]
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# Technische Tabellen sind firmenübergreifend – nur beim globalen Lauf mitziehen,
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# nicht wenn ein einzelner Company-Admin gezielt nur seine eigene Firma anstößt.
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if company_id is None:
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totals["audit_logs"] = await purge_audit_logs(db)
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totals["sessions"] = await purge_expired_sessions(db)
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totals["password_resets"] = await purge_expired_password_resets(db)
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log.info("Retention-Purge abgeschlossen: %s", totals)
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return totals
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