YashanDB 数据库支持的多种数据模型解析

在现代数据库技术领域中，满足多样化应用需求和高性能处理能力的数据库系统设计面临诸多挑战，如数据一致性保障、高并发性能优化以及灵活的数据模型支持等。传统的单一数据模型往往难以适应复杂多变的业务场景，促使新一代数据库系统需支持多种数据模型以满足不同的数据访问模式和分析需求。本文将围绕 YashanDB 数据库的多数据模型支持方案，从存储结构、索引机制、事务控制及查询执行等方面展开深入技术解析，旨在为 DbA 和开发人员提供详实的技术参考和最佳实践指导，促进对 YashanDB 体系架构和功能优势的理解。

多种存储结构及其技术原理

YashanDB 提供了 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）四种核心存储结构，通过这些结构能够灵活适配不同类型的业务场景。

HEAP 存储结构：HEAP 存储采用无序存储方式，数据按行记录格式顺序存储，适合高效插入操作，特别适用于 OLTP 场景。其管理体系结合段、区、块三级空间管理机制及多版本并发控制（MVCC），支持字段的原地更新和行迁移策略，从而最大程度减少更新开销及空间碎片。

BTREE 存储结构：基于 B-Link Tree 算法， YashanDB 中 BTREE 存储用于索引实现，保证索引数据块中索引行有序。在保证对索引叶子块快速定位的同时，通过分支块实现多级路由优化，支持多种索引扫描方式（全索引扫描、跳跃扫描等），有效提升索引访问效率。

MCOL 存储结构：MCOL 利用段页式管理实现列式存储，数据在单列中以批次 Batch 为单位顺序存储，并支持原地更新，减少了传统列式存储中新增“墓碑”以及空间膨胀的问题。MCOL 结构支持变长字段的行列结合存储，保证事务一致性。MCOL 支持数据字典编码，在提升存储利用率的同时加速投影操作查询。

SCOL 存储结构：基于对象式管理，SCOL 将冷数据分片切片以文件形式存储，采用多样的压缩编码和稀疏索引，实现海量数据的高效查询。SCOL 支持后台转换任务，将活跃数据由 MCOL 格式自动转换为稳定的 SCOL 格式，兼顾实时性与查询性能。

多维度索引及访问优化机制

YashanDB 的索引体系主要以 BTree 索引为核心，并根据不同的查询场景提供丰富的扫描策略和索引结构变体：

BTree 索引：利用平衡树结构管理索引数据分块，叶子块双向链表连接，实现范围扫描和唯一扫描。通过索引聚集因子技术评估数据有序程度，优化访问路径选择，有效减少物理读操作。

函数索引：支持基于表达式或函数计算结果创建索引，将复杂计算转化为索引的存储，从而允许优化器选择基于函数索引的数据库访问路径，降低查询开销。

索引扫描策略：包括快速全扫描、范围扫描、跳跃扫描等多种方式，适应不同查询条件和数据分布特征。YashanDB 支持索引的可见性以及可用性管理，方便维护和性能调优。

反向索引和排序支持：支持反向字节顺序索引，缓解自增列插入热点问题。支持升序与降序索引以及组合索引中不同列的排序，有利于提升有序查询及联接性能。

灵活的数据模型管理和数据完整性保障

YashanDB 不仅支持传统的关系型数据模型，还支持模型扩展和安全治理：

关系对象及多种表类型：支持行存表、TAC（事务分析混合处理）列存表和 LSC（大规模稳态列存）列存表。线性扩展的分布式表结构，支持范围、哈希、列表、间隔多种分区策略，满足对大规模数据的细粒度管理和访问优化需求。

访问约束（AC）模型：基于有界计算理论设计，能够针对大数据集构建基于语义数据变换的数据缩减模型，有效减少计算范围，提高复杂聚合和分析查询的执行效率。

数据完整性约束：系统提供非空、唯一、主键、外键、检查约束，支持约束的验证与启停机制，保障数据质量和业务规则的严谨执行。外键与索引机制联合设计，保障并发环境下数据访问一致性与高效性。

多版本并发控制和隔离级别：实现了基于 SCN 的多版本读一致性，支持语句级和事务级一致性读，保障高并发场景下的数据隔离和事务原子性。同时支持读已提交和可串行化事务隔离级别，结合写冲突检测和锁机制，实现严格的数据一致性控制。

优化的查询执行和并行处理架构

YashanDB 的 SQL 引擎设计包含解析、验证、优化和执行四个主要阶段，结合成本基优化器（CBO）生成高效执行计划：

解析与验证：基于 SQL 语法和语义进行严格校验，保障语句的正确性和权限安全。

优化策略：通过静态改写、动态改写、语句重写及连接顺序确定完整生成执行计划，综合利用统计信息、HINT 提示进行成本计算，选择代价最低路径。

执行引擎：支持火山执行模型和基于 SIMD 的向量化计算框架，实现批处理数据的并行计算，提升 CPU 利用率。支持多线程调度和算子并行，特别适合 OLAP 场景的大数据分析。

分布式并行架构：采用 MPP 架构设计，协调节点（CN）负责分布式查询计划生成，数据节点（DN）执行计算。节点间通过高性能内部互联总线进行数据交换，实现跨节点的水平和垂直切分并行处理。

高可用与多部署形态支持

YashanDB 支持单机、分布式集群及共享集群三种主要部署形态，结合主备复制及自动选主机制，提供高可用业务保障：

单机主备部署：采用主备复制与日志传输方式，基于 WAL 机制确保主库与备库数据同步，通过 redo 日志回放与归档修复提升备库数据一致性。

分布式部署：基于 Shared-Nothing 架构，MN、CN、DN 分工明确，支持分布式元数据管理与事务协调，实现线性扩展及高吞吐率处理。

共享集群部署：利用共享存储和崖山集群内核（YCK）实现数据页面与锁资源多实例协同管理，通过全局资源目录和全局缓存服务实现实例间强一致性访问。

自动选主与故障切换：支持 Raft 算法的选举机制和基于 yasom 的仲裁机制，实现无人工干预的高效主备切换和故障恢复，减少业务中断时间。

技术建议

根据业务场景选用合适的存储结构：对于在线事务处理（OLTP），建议使用 HEAP 行存表；对于实时分析及混合场景，建议采用 MCOL 列存表；对于海量分析，选择 SCOL 列存表以获得最佳查询性能。

合理设计并维护索引体系：优先在查询频繁及过滤条件常用列创建 BTree 索引，结合函数索引提升表达式查询性能，定期收集统计信息并调整索引可见性和可用状态。

配置并发控制策略：根据数据一致性需求设置合适的事务隔离级别，默认使用读已提交。如遇复杂并发问题，建议使用可串行化隔离级别并结合有效的锁机制。

优化 SQL 执行计划：及时收集和更新统计信息，合理使用 HINT 提示，开启向量化计算和并行执行特性，充分利用多核硬件资源提升查询效率。

部署高可用架构：依据业务对可用性和数据一致性的需求，选择单机主备、分布式或共享集群部署方式。启用自动选主和主备切换功能，保障故障移除及快速恢复。

利用访问约束缩减数据范围：针对大数据分析场景，建立访问约束模型，实现语义驱动的数据压缩和预计算，显著提升复杂查询的性能。

采用分区策略管理大规模数据：对表施加范围、哈希、列表或间隔分区，结合本地及全局分区索引，减小访问范围，提高数据读写效率和管理便捷性。

严控数据完整性约束：设计合理的非空、唯一、主键和外键约束，强化业务规则校验，同时结合约束状态管理，避免数据异常及性能隐患。

充分利用 PL 语言扩展能力：将复杂业务逻辑封装为存储过程、自定义函数及触发器，靠近数据端处理，减少网络交互，实现高效的程序控制。

加强安全管理：基于角色的权限控制实现三权分立，结合访问控制和身份认证机制，确保数据库系统的保密性、完整性和可用性。

结论

本文系统梳理了 YashanDB 数据库支持的多种数据模型，从底层存储结构、索引设计、事务与并发控制，至查询执行和高可用架构进行了全面解析。YashanDB 通过多样化的存储结构和优化技术，满足了事务处理与实时分析的混合要求，兼顾了大数据量和高并发访问的性能需求。结合完善的安全策略和运维机制，确保了数据库系统的稳定性与安全性。建议数据库管理员和开发工程师深入理解并合理应用上述技术方案，将其有效地整合到实际项目中，以实现更优的数据访问效率和更高系统可靠性。