YashanDB 数据库的存储引擎技术及创新实践解析

在现代数据库系统领域，性能瓶颈、数据一致性以及高可用性需求成为设计存储引擎的核心挑战。存储引擎作为数据库的核心组件，直接影响数据的访问效率和事务处理能力。本文围绕 YashanDB 数据库的存储引擎架构进行深入技术分析，解读其多样化存储结构、空间管理机制、事务支持以及针对不同业务场景的创新优化方法，致力于为数据库架构师和工程师提供理论与实践结合的参考。

多种存储结构及场景适应性

YashanDB 实现了多样化的存储结构，以满足不同应用场景的需求，分别包括 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种存储结构：

HEAP 存储：采用无序堆式存储，数据按照行格式存储，支持变长列。写入时快速寻找空闲位置，适用于联机事务处理（OLTP）场景中的高速随机写入需求。

BTREE 存储：基于 B-Link Tree 实现一维数据有序存储，索引结构的叶子节点存储索引值及对应行定位信息，支持多种索引扫描方式，显著提升主键或索引字段的查询效率。

MCOL 存储（可变列式存储）：支持段页式列式存储结构，采用元管理段、事务管理段等多段结构组织数据。数据以列式批处理单位组织，每列支持原地更新及字典编码，兼顾分析和实时写入能力，适用于 HTAP 场景。

SCOL 存储（稳态列式存储）：基于对象式管理，数据以切片为单位持久化，支持高效压缩和编码，适合海量稳态数据的 OLAP 分析查询。通过后台转换任务，MCOL 数据可增量转为 SCOL 格式，满足冷热数据分层管理的需求。

基于上述存储结构，YashanDB 支持行存表、TAC 列存表和 LSC 列存表，以对应事务型、事务与分析混合型以及大规模分析型三大主流业务场景。

段页式与对象式空间管理机制

YashanDB 采用段页式与对象式两种空间管理手段，确保存储空间利用的灵活性和效率。

段页式管理：表空间划分为若干数据文件，数据文件由连续数据块组成。数据库对象通过段（Segment）管理空间，段由连续或不连续的区（Extent）组成，每个区包含多个数据块。段内实现三级空间管理，支持细粒度的空闲空间跟踪和复用，提高并发插入性能。数据块大小有 8K、16K 和 32K 三种，物理页面为 I/O 基本单位。空间管理的核心设计保证了高效的块分配和回收，降低碎片率。

对象式管理：应用于稳态列式存储区，数据以切片（Slice）形式组织，每个切片由目录及多文件组成，存储在数据桶（DataBucket）下。对象式空间管理支持将切片数据存储于本地磁盘或云端对象存储，优化了大数据量的存取性能并便于压缩和编码处理。

事务支持与多版本并发控制（MVCC）

事务管理是 YashanDB 存储引擎设计的核心。所有存储对象均支持完整的 ACID 特性。通过 MVCC 机制实现读写分离与并发控制：

读一致性：基于事务开始的系统变更序列号（SCN），通过维护历史版本的 undo 段，为并发查询提供语句级和事务级一致性视图。查询访问过程中，实时回滚不可见变更，生成一致的行数据视图，保持查询过程的稳定性和准确性。

写一致性：通过粒度细化的行锁机制控制写冲突，避免并发更新带来的数据异常。写操作基于锁机制实现排他访问，并依赖 Redolog 重做日志保障事务日志同步与崩溃恢复能力。

YashanDB 实现了事务自动回滚和恢复机制，支持在异常关闭后通过回放 redo 和 undo 日志快速恢复数据完整性，维持数据库高可用。

Redo 日志与持久化机制优化

YashanDB 采用预写日志（WAL）机制，保证变更操作先写 redo 日志后更新数据文件。日志写入设计具备：

多线程与 IO 优化：采用多线程写日志结合批量合并及 IO 调度优化，降低日志刷盘延迟。

双写技术：针对数据块非原子写入的风险，采用双写区(write-two write)保护，解决半写导致的数据块断裂问题，保障掉电等异常场景下的数据完整性。

检查点机制：实现全量与增量两级检查点，定期将内存缓冲区修改写回磁盘数据文件，释放 redo 日志空间，从而控制缓存脏页比例，缩减恢复时间。

智能缓存与多级内存体系

为平衡内存资源利用与访问效率，YashanDB 设计多层次内存结构：

共享内存区域（SGA）：包括 SQL 缓存、数据缓存、数据字典缓存等。数据缓存分为行数据缓存和列数据缓存，采用 LRU 淘汰，提高命中率。

有界加速缓存（AC Buffer）：针对基于界限理论的缓存对象，实现更精细、高效的缓存替换策略。

私有内存区域（SPA）：为会话独占，存储临时变量和运行时数据，支持高并发场景下快速上下文切换。

虚拟内存：为大规模排序和物化操作提供磁盘换入换出机制，支持大数据操作内存不足时的性能保障。

创新实践及优化策略

1. 多存储结构协同优化：根据业务特点选择适合的存储结构组合，如 OLTP 采用 HEAP 与 BTREE 索引，HTAP 采用 MCOL 存储，OLAP 采用 SCOL，实现业务场景最佳性能平衡。

2. 后台自动转换：MCOL 数据按配置任务后台转换为 SCOL 格式，实现冷热数据自动分层管理，提升查询性能且兼顾写入灵活性。

3. 空间管理并发策略：多空闲度列表设计，减少存储页争抢，提高多会话场景下插入更新性能。

4. 并行写入与 IO 调度：采用异步 redo 写入与日志批处理，降低事务提交延迟。

5. 缓存策略和淘汰算法：区别对待行存和列存数据缓存，引入有界缓存及高效 LRU，实现高命中率和查询加速。

6. 事务 MVCC 结合死锁检测，实时发现并解死锁，保证数据库高并发环境下稳定运行。

技术建议

合理选择存储结构并针对业务场景配置表的组织方式，充分发挥 HEAP、MCOL 和 SCOL 的性能优势。

定期更新统计信息，保障优化器基于最新数据分布生成高效执行计划。

合理配置日志文件数量及大小，结合双写机制确保数据安全与性能平衡。

调整内存缓存大小和有界加速缓存配置，提升数据缓存命中率。

启用后台数据格式转换任务，实现列存冷数据自动压缩保留，提高查询效率。

针对高并发场景，调整段空间管理参数，优化多空闲度列表的利用。

监控死锁情况，合理设置死锁检测周期，及时处理事务冲突。

利用事务隔离级别调整功能，适配不同业务对一致性和并发性的需求。

结论

随着数据规模不断扩大和业务类型多样化，YashanDB 通过多存储结构支持、灵活空间管理机制和先进的事务 MVCC 设计，实现了不同业务场景下的卓越性能和一致性保障。存储引擎技术与持续的后台优化任务相结合，构筑了高效、高可用的数据库核心。未来，随着计算资源升级及业务复杂度增长，存储引擎智能调度、多级存储协同、深度向量化计算等技术将成为数据库竞争力的关键。