YashanDB 高性能存储引擎原理解析

随着数据规模的持续增长和业务对实时性要求的提升，数据库技术面临着性能瓶颈和数据一致性的双重挑战。高性能的存储引擎作为数据库系统的核心组件，承担着数据的高效存储与访问任务。YashanDB 作为新一代数据库产品，在存储引擎设计上采用了多种创新技术以满足不同业务场景的需求。本文将基于 YashanDB 体系架构，从逻辑与物理存储结构、事务机制、并发控制、持久化策略等方面，系统性解析其高性能存储引擎的设计原理。目标读者为数据库开发人员和 DBA，旨在深入理解 YashanDB 存储引擎的技术优势与实现细节，促进其在实际应用中的有效部署和优化。

存储结构优化

YashanDB 支持多种存储结构以适应不同的数据访问模式和业务需求，主要包括 HEAP（堆式存储）、BTREE（B 树存储）、MCOL（可变列式存储）和 SCOL（稳态列式存储）。

HEAP 存储结构：以无序方式存储数据行，适合写入密集型的联机事务处理（OLTP）场景。通过维护空闲空间管理结构，实现快速数据写入。更新操作采用多种策略，如 in-place 更新、行迁移及行链接，有效处理变长列变更，减少行迁移带来的性能影响。空间利用率通过设置 PCT Free 参数得以调控，优化数据页的空间预留，增强写入效率。

BTREE 存储结构：B 树作为主流的索引存储结构，实现索引列有序存储，保证索引的查找、范围扫描和排序效率。采用 B-Link Tree 结构，支持高并发下的索引维护与查询。叶子块存储索引实际数据，分支块存储路由信息，严格平衡树的高度，确保查找操作在 O(log n)时间复杂度。

MCOL 存储结构：针对需要在线事务与分析（HTAP）场景优化，采用段页式管理，实现列数据的集中存储并支持原位更新（in-place update）。MCOL 由元数据管理、事务管理、定长列段及变长列段组成。变长列采用行列结合技术，实现更新的高效性与一致性，避免空间膨胀和垃圾扫描。

SCOL 存储结构：适用于海量稳态数据的分析场景，通过切片（Slice）对象管理冷数据，实现高压缩和编码策略，提高存储密度及查询性能。支持冷热数据自动转换机制，活跃切片存储可变数据，稳态切片存储压缩的冷数据。切片文件物理存储于数据桶（DataBucket）中，支持本地磁盘或云存储，保障扩展性和性能。

根据不同存储结构，YashanDB 支持行存表（HEAP 结构）、TAC 列存表（MCOL 结构）及 LSC 列存表（MCOL 和 SCOL 结构），满足 OLTP、HTAP 和 OLAP 多样化业务需求。

事务机制与并发控制

YashanDB 实现了高性能的事务处理能力，保障了 ACID 特性和多版本并发控制（MVCC），有效提高数据库并发效率和数据一致性：

多版本并发控制（MVCC）：通过维护事务及数据的多个版本，实现查询时一致性读。利用 UNDO 存储数据的历史版本，允许读操作无阻塞写操作，显著提升并发查询性能。基于系统变更号（SCN）判定数据版本可见性，保证语句级和事务级一致性读。

写一致性策略：并发写操作通过行锁机制控制，避免数据不一致。系统自动检测写冲突，对于含跨分区或复杂更新场景的事务，采用写一致性保证事务语义，必要时触发语句重试。

事务隔离级别：支持读已提交和可串行化两种隔离级别。读已提交隔离避免脏读，保证数据稳定性；可串行化隔离基于快照隔离实现，提供写冲突检测，防止幻读，实现更严格的一致性保证。

锁机制：支持表级共享锁（S 锁）、排他锁（X 锁）及行级排他锁。表锁用于 DDL 和 DML 协调，行锁以物理锁形式挂载在数据块上的事务槽位，细粒度控制并发写入。内置死锁检测与处理机制，确保事务并发安全。

持久化及恢复机制

为了保障数据安全与系统高可用，YashanDB 在持久化和故障恢复方面采用了先进设计：

日志先行写入（WAL）机制：所有数据变更首先写入 redo 日志，采用批量写入和多线程合并优化，提高写入性能并保障崩溃恢复所需的日志完整性。

双写技术：针对操作系统及存储设备可能产生的半写问题，采用双写文件技术保证块存储的一致性，避免数据块断裂，提升容错能力。

检查点机制：通过全量和增量检查点策略定期将内存缓存中的脏页刷新至磁盘，加快实例启动恢复速度，限制脏页数量，保障数据一致性。

实例恢复：分为前滚和回滚两个阶段，前滚过程中重演 redo 日志应用事务更新，回滚阶段使用 undo 数据撤销未提交修改，确保数据库恢复到一致状

态。恢复操作由后台线程自动触发，无需人工干预。

分布式与共享集群存储引擎优化

在分布式与共享集群的部署形态下，YashanDB 针对大规模数据存储和多实例访问，实现了多层存储引擎优化：

分布式部署：由多个 MN（元数据节点管理）、CN（协调节点）和 DN（数据节点）组成，采用 Shared-Nothing 架构。分层管理元数据、协调查询计划及数据存储。支持数据均衡分片、分布式事务协调和数据交换，有效扩展计算能力和容量。

共享集群部署：依赖共享存储硬件，采用 Shared-Disk 架构。通过崖山集群内核（YCK）实现聚合内存（Cohesive Memory）技术，保证多实例间数据块的强一致性访问。全局资源目录（GRC）、全局缓存服务（GCS）和全局锁服务（GLS）协同实现缓存协调和锁管理，提升多实例并发性能。

崖山文件系统（YFS）：作为专用并行文件系统，支持多副本、高可用的磁盘管理，提供文件级访问接口，优化分布式及共享存储环境的数据访问效率和稳定性。

存储空间管理

YashanDB 在存储管理中引入多层次逻辑结构，提升空间利用率及管理便捷性：

表空间与表空间管理：物理空间被划分为表空间，作为逻辑容器管理表、索引等数据段。支持段页式和对象式管理，提高空间管理效率和灵活性。

逻辑存储结构—段、区、块：数据以块为基本单位，块池由区组成，多个区组成段，实现对表、索引等对象的空间动态分配和回收。通过空闲度列表管理空闲空间，实现多并发下的高效空间重复利用。

冷热数据分层存储：LSC 表通过切片管理，将数据分为活跃切片（可变数据）和稳态切片（高压缩冷数据），实现对不同冷热数据的分层优化，提升查询性能和存储密度。

总结与技术建议

合理选择存储结构：根据业务数据访问特征选择 HEAP、MCOL 或 SCOL 存储结构，OLTP 场景建议优先采用 HEAP 行存表，HTAP 场景推荐使用 MCOL 列存表，而 OLAP 场景适合使用带冷热分层的 LSC 表。

配置事务隔离级别：根据业务对一致性和并发需求，选择合适的事务隔离级别。对高吞吐场景建议使用读已提交隔离，数据一致性要求严格的场景则考虑可串行化隔离。

优化缓存和持久化策略：调优数据缓存大小及检查点参数，实现内存与磁盘之间的高效数据流转，结合双写策略保障数据完整，避免因半写导致的数据破坏。

利用分布式与集群形态：依据业务规模合理部署分布式或共享集群形态，充分利用 YashanDB 多实例协同、多节点扩展能力，解决海量数据存储及高并发访问问题。

关注空间管理参数：调整 PCT Free 和空闲度列表，合理管理存储空间空闲率，减小行迁移和空间碎片，提升存储和访问性能。

结论

YashanDB 通过具有针对性的存储结构设计、多版本事务并发控制、完善的持久化机制及多样化的部署形态，建设了高性能、高可用的存储引擎体系。随着数据规模和数据类型的不断丰富，未来数据库存储引擎的优化将更加注重多场景适配和智能化管理，提升性能与扩展性将成为核心竞争力。技术人员应持续关注存储引擎新技术的发展，加强系统理解与应用实践，以保障业务系统的高效、稳定运行。