如何利用 YashanDB 数据库提高数据处理的并发能力

在现代数据密集型应用环境中，提高数据库的数据处理并发能力是提升整体系统性能的关键。高并发能力能够支持更多的用户请求和复杂的业务逻辑，有效降低响应时间，提高系统吞吐量。YashanDB 作为国产高性能关系型数据库，以其多样化的部署形态、先进的存储引擎和优化的执行架构，为提升数据处理并发能力提供了坚实的技术基础。本文将围绕 YashanDB 的架构设计、存储管理、SQL 及 PL 引擎优化机制等技术细节，深入分析如何利用其特性实现更高的并发性能。

多样化部署架构支持高并发

YashanDB 支持三种主要部署形态：单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署，每种部署形态针对不同的并发需求提供不同的能力保障。

单机主备部署

单机部署通过主备复制实现数据的高可用，主实例和备实例间同步保障稳定运行。在此形态下，单实例采用多线程架构，通过主线程协调，多个工作线程处理并行请求，实现多会话的并发处理。

分布式集群部署

分布式部署实现了 MN、CN、DN 多角色节点协作，拆分数据和任务负载。通过协调节点生成分布式执行计划并分发给多个数据节点，兼顾节点间及节点内并行。该部署模式利用 Shared-Nothing 架构使查询和写入请求能并行处理，满足海量数据和高业务并发需求。

共享集群部署

共享集群形态依托共享存储和崖山集群内核技术（YCK），实现多实例多活，多个实例可强一致性并发读写同一数据库，借助全局缓存服务（GCS）、全局资源目录（GRC）和全局锁服务（GLS）协调各实例对全局资源的访问。该形态适合核心交易场景，对高并发和高可用均有极高要求。

高效存储引擎与空间管理提升并发性能

存储引擎是数据库并发性能的核心。YashanDB 通过多样化存储结构和智能空间管理，有效提升数据访问和更新的并发效率。

多元存储结构适配多场景

HEAP（堆式）结构：以无序数据页存储，写操作无需维护顺序，适合行存表和 OLTP 业务，写吞吐高，支持页面内原位更新和部分行迁移以减少锁争用。

BTREE 索引：采用 B-Link Tree 实现索引的有序存储，支持高效并发访问，减少全表扫描，大幅提升查询效率，支持多种扫描方式（范围扫描、唯一扫描等），能有效降低 I/O 和锁竞争。

MCOL（可变列式）与 SCOL（稳态列式）结构：通过对列数据的分段存储和批量访问，提高分析场景下的查询并发能力。MCOL 实现原位更新，避免空间膨胀和锁等待，SCOL 通过数据压缩和编码提升扫描效率。

细粒度空间管理

YashanDB 段页式空间管理使用多层空闲空间列表（空闲度）策略，使插入操作并发无锁化，提高并发插入效率。同时，通过合理配置 PCTFREE 参数，预留更新空间，减少行迁移和锁冲突。表空间级别支持动态扩展及多数据文件管理，满足高并发写入时的存储需求。

高性能 SQL 引擎及优化器支持并发计算

YashanDB 的 SQL 引擎采用多线程、并行计算和向量化计算技术，从编译、优化到执行全流程支持高效并发处理：

并行执行与分布式查询

SQL 优化器采用基于成本模型的决策，生成多阶段执行计划。分布式部署中，协调节点负责将复杂查询拆分到多个数据节点并行执行，节点内再细分为水平和垂直切分，实现充分利用多核处理器资源。同时，PX 并行执行算子支持多线程并行操作，减小单线程瓶颈。

向量化计算框架

利用 SIMD 指令实现批量数据计算，单次指令处理多个数据元素，极大提升 CPU 利用率。算子间传递数据由单条记录升级为批量向量格式，减少上下文切换开销。向量化执行适配复杂表达式，支持聚合、排序和过滤等操作，为高并发场景提供强大计算能力支持。

优化的执行算子和 HINT 机制

优化器包括扫描、连接、排序等丰富的算子，支持多种索引访问策略，匹配不同查询语义以选择最优执行路径。HINT 机制允许开发者强制指定执行策略，提高特定查询的执行效率，减少多线程调度冲突。

PL 引擎与事务机制强化并发控制

YashanDB 的 PL 引擎与事务控制机制是并发处理中重要组成：

存储过程与自定义函数

通过存储过程和自定义函数将业务逻辑迁移至数据库内部，减少网络传输延迟及客户端与服务端的交互次数。存储过程编译后缓存，复用执行环境，提高高并发调用效率。自治事务机制支持在主事务内嵌套独立事务，处理异步任务，提高整体并发吞吐。

多版本并发控制（MVCC）

采用 MVCC 机制，实现读写并发隔离，读操作无锁访问历史版本数据，写操作通过事务槽位(Xslot)与 undo 数据管理修改，最大程度减少读写冲突，提高并发读取性能。

事务隔离与锁机制

支持读已提交和可串行化隔离级别，避免脏读和不可重复读，提高数据一致性。采用行级锁机制，缩小锁粒度，通过死锁检测和事务管理线程保障锁竞争情况下的系统稳定。表级共享与排他锁区分，保障 DML 和 DDL 并发管理。

实例及内存架构优化并发处理

YashanDB 采用多线程多进程架构，充分利用多核 CPU 资源：

多线程工作模型

主线程负责调度与协调，多个工作线程处理用户请求，减少串行等待。采用线程池管理会话，支持独占和共享线程会话模式，动态调整资源使用，避免线程资源枯竭。后台线程独立承担数据刷盘、检查点、日志传送等任务，实现高效异步 IO 和减少阻塞。

内存管理及缓存机制

共享内存池（SHARE POOL）缓存解析树和执行计划，减少 SQL 硬解析；数据缓存（DATA BUFFER）缓存热点数据页，降低磁盘 IO 压力；有界加速缓存（AC BUFFER）缓存热数据，优化局部热点访问。虚拟内存（VM）支持 SQL 算子物化区域，缓解内存压力。通过智能缓存淘汰策略，提升系统整体处理效率与并发响应。

提升并发的具体技术建议

合理规划部署架构：根据业务规模选择单机、分布式或共享集群部署形态，利用分布式和多实例技术实现计算和存储资源的线性扩展。

优化存储结构配置：结合业务需求选择合适的存储结构（HEAP、MCOL、SCOL 等），动态调整 PCTFREE 和 Extent 大小，提升数据写入和查询的并发性能。

充分利用并行与向量化计算：开启 SQL 查询的并行执行和向量化计算功能，合理设置并行度参数，保证 CPU 计算资源高效利用。

增强事务并发控制：基于 MVCC 机制调优锁资源，合理选择事务隔离级别，利用事务保存点和自治事务减少锁等待和死锁风险。

内存资源合理分配：配置共享内存、数据缓存及有界加速缓存大小，优化缓存淘汰机制，减少磁盘 IO，降低延迟。

应用存储过程及函数减少交互：将复杂业务逻辑封装于存储过程，减少客户端与数据库间的网络往返次数，提高并发请求处理能力。

合理创建和维护索引：根据查询特点创建合适的 BTree 和函数索引，提高索引扫描效率，减少全表扫描。

配置高效的调度和线程池策略：根据硬件资源合理调整工作线程数量和线程池策略，避免资源竞争及线程饥饿。

结论

YashanDB 通过多样化的部署架构、高效的存储引擎、多维度的 SQL 优化和强大的事务控制，为提升数据处理并发能力构建了坚实基础。随着大数据和云计算需求的持续增长，数据库系统的并发性能将成为核心竞争力。合理结合 YashanDB 提供的多项技术与配置，能够有效释放系统性能潜能，满足高负载和实时业务的挑战。未来，随着技术的不断演进和优化，新型并发处理机制将进一步推动数据库性能向更高层次发展。