YashanDB 数据库支持的多种数据结构解析与应用

在现代数据库系统中，如何高效组织和访问数据结构直接影响查询性能和系统扩展能力。作为多种部署架构兼容且具备多样化存储引擎的企业级数据库，YashanDB 针对不同业务场景支持多种数据结构。本篇旨在系统解析 YashanDB 所支持的数据结构，阐述其技术原理与优势，帮助开发和 DBA 人员理解如何针对业务需求选择合理的数据结构，从而优化数据库性能和实现高效管理。

YashanDB 核心存储结构及其特点

YashanDB 提供多种存储结构，其中包括无序堆式存储（HEAP）、B 树存储（BTREE）、可变列式存储（MCOL）和稳态列式存储（SCOL）。这些存储结构基于不同的应用场景设计，具有各自的技术优势。

HEAP 存储结构为无序行存储，数据写入随机寻找适宜空闲位置，适合 OLTP 场景，插入操作高效。更新操作采取原地更新及行迁移策略避免性能瓶颈，采用 PCT Free 参数管理页面空闲空间，减少行迁移次数，优化查询性能。

BTREE 存储结构采用 B-Link Tree 算法实现有序数据存储，支持快速的索引扫描。BTree 索引维持多层数据块结构，根分支块、分支块和叶子块分层管理索引数据，确保数据访问的平衡与高效。该结构是默认索引类型，支持全索引扫描、范围扫描和唯一索引扫描等多种访问策略。

MCOL 存储结构支持基于段页式管理的列存格式，数据以列为单位进行连续存储，支持原地更新机制（in-place update），避免传统列式存储在更新时的空间膨胀。MCOL 采用事务管理段协调事务一致性，通过定长和变长列分区实现列存表对实时业务的支持，兼顾写性能和查询效率，适用于 HTAP 业务场景。

SCOL 存储结构为基于对象式管理的列存格式，采用切片文件存储大规模稳态数据，支持多种压缩编码和稀疏索引，提升海量数据的存储和查询效率。SCOL 利用后台自动转换将热数据从 MCOL 转换为冷数据的稳态切片，支持分批次数据合并和清理，适合 OLAP 场景。

支持的数据表与索引类型

根据存储结构差异，YashanDB 支持三类表：行存表、TAC 列存表和 LSC 列存表。行存表通过 HEAP 实现，针对高并发写入的在线事务处理优化；TAC 表以 MCOL 格式支持实时事务与分析混合处理；LSC 表结合 MCOL 和 SCOL，针对海量分析数据提供高性能访问。索引方面，YashanDB 默认采用 BTREE 索引，支持唯一索引、组合索引、函数索引及升降序索引，满足多样化访问需求。

逻辑存储管理与空间分配机制

YashanDB 通过段页式存储结构分层管理数据，包括块（Block）、区（Extent）和段（Segment）三个层级。块为最小读写单元，区为连续块集合，段作为对象的逻辑承载单元，段内空间通过多层空闲度列表管理，实现高并发环境下插入和空间复用最优化。表空间（Tablespace）作为段的容器，支持自动和统一分配策略，便于存储资源管理和隔离。

多版本并发控制（MVCC）及事务一致性

YashanDB 通过 MVCC 机制支持高并发读写，使用事务槽位(Xslot)和 UNDO 段保存历史版本，实现读写不阻塞，保证读取数据的一致性版本。系统变更号（SCN）作为版本标识，查询语句基于指定 SCN 访问数据，支持语句级一致性和事务级一致性。写一致性保证了跨分区数据更新的正确性，并通过行锁和表锁机制管理数据的并发修改。数据库支持读已提交和可串行化两种隔离级别，满足不同业务的并发安全需求，并提供锁死锁检测和自动处理。

丰富的逻辑数据结构支持

YashanDB 采用基于关系模型的丰富逻辑结构管理业务数据和元数据。支持模式（Schema）逻辑分组管理，提供表、访问约束、索引、分区、视图、序列及同义词等多种数据对象。表设计支持固定与变长列，支持多种基础数据类型及自定义类型（UDT）。支持多种表组织方式，包括基于 HEAP 和列存格式的表，满足事务和分析的需求。索引采用 BTREE 结构，支持复合索引、函数索引和聚集因子优化，提升查询效率。同时支持访问约束模型优化业务复杂分析，实现大数据向小数据变换，极大缩减计算代价。

应用建议

根据业务需求选用合适的数据存储结构。对在线事务处理场景，应优先选择 HEAP 行存表，提升高并发写入效率；对实时分析及混合负载，采纳 MCOL 列存实现平衡；对大规模历史数据分析，采用 SCOL 列存提升查询性能。

合理设计索引策略。建立 BTREE 索引时，结合业务查询路径设计唯一性索引或函数索引，利用索引范围扫描和跳跃扫描减少查询 I/O，注意索引聚集因子以降低回表开销。

充分利用分区功能管理海量数据。通过范围分区、哈希分区和列表分区等策略，实现数据隔离和查询剪枝，提升性能同时简化维护。

关注事务隔离级别选择。针对并发量和一致性要求，合理配置读已提交隔离或可串行化隔离，避免幻读和脏读对业务数据一致性造成影响。

结合访问约束进行复杂业务加速。利用访问约束预计算减少查询数据量，降低执行代价，优化复杂聚合和分析查询。

优化数据缓存和空闲空间管理。调优 PCT Free 和缓存参数减少行迁移和磁盘 I/O，提高数据库响应效率。

结论

随着数据规模的持续增长和业务多样化，数据库系统对数据结构的灵活支持和高效管理已成为核心竞争力。YashanDB 通过多样化的存储结构、智能的事务控制机制和丰富的逻辑对象类型，有效满足了从在线事务处理到大规模实时分析的多样化需求。未来，随着硬件环境的不断优化和新兴应用场景的提出，YashanDB 将持续优化数据结构处理与执行效率，推动数据库系统向更高性能与智能化方向发展，鼓励开发者深入探索并灵活应用各类数据结构，实现卓越的业务性能和创新。