YashanDB 快速入门：从零开始搭建分布式数据库

随着数据量和业务复杂度的持续增长，传统数据库面临着性能瓶颈和数据一致性的挑战。分布式数据库因其在扩展性和高可用性方面的优势成为现代数据库系统发展的重要方向。YashanDB 作为新一代高性能数据库，提供了多种部署架构与丰富的核心功能，满足从中小规模到海量数据处理的不同需求。本文旨在为系统架构师、DBA 及研发人员详细介绍 YashanDB 的分布式部署技术，帮助读者掌握从零搭建分布式数据库的关键技术点和配置技巧，以实现高效的数据库系统构建和运维管理。

YashanDB 分布式架构解析

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。分布式部署基于 Shared-Nothing 架构，包含 MN 管理节点组、CN 协调节点组和 DN 数据节点组，可以在同一服务器上部署多种节点类型以实现资源充分利用。MN 节点负责集群的节点管理、元数据管理及分布式事务管理，CN 节点负责处理客户端连接请求、生成分布式执行计划及汇总执行结果，DN 节点承担存储数据和执行具体 SQL 任务的职责。节点间通过异步高性能的内部互联总线（DIN）进行数据和控制信息的交换，确保数据一致性与系统稳定性。该架构支持海量数据分析业务场景，具备良好的线性扩展能力以及容灾恢复能力，是构建分布式数据库的坚实基础。

SQL 引擎及优化机制

YashanDB 的分布式 SQL 引擎采用典型 MPP 架构，支持分布式解析、逻辑优化和执行。SQL 执行流程包括解析、语义校验、静态重写、成本基优化（CBO）、动态重写和计划生成等阶段，确保生成最优执行计划。分布式执行计划将复杂查询划分为多个执行阶段并分发至不同 DN 实例，阶段间通过数据交换机制进行高效通信。引擎支持多种执行算子，包括扫描、连接、排序和聚合等，并采用向量化计算框架，利用 SIMD 技术提升批量数据处理性能。SQL 引擎支持多级并行执行策略，既包括节点间的并行，也包括节点内的垂直与水平切分，最大限度发挥多核计算资源优势，提升查询响应速度。

分布式存储与数据管理

分布式部署下，YashanDB 通过 DataSpace、TableSpaceSet 和 Chunk 等逻辑层级，将数据合理切分并分布至不同物理节点。TableSpaceSet 用于存储分布表的数据，通过 Chunk 实现细粒度的数据分片，保证数据均匀分布和高效访问。YashanDB 支持多种存储格式，包括 HEAP 行存表、TAC 实时分析列存以及针对海量冷数据的 LSC 稳态列存表。存储引擎基于段页式管理，提供灵活高效的空间分配和回收机制。数据文件及切片文件存储于表空间中，支撑大数据读写、高并发事务和复杂分析查询。数据持久化过程中，采用 WAL 机制记录 redo 日志，通过检查点策略高效管理脏页落盘，确保系统恢复和数据一致性。

事务体系与高可用设计

YashanDB 支持事务 ACID 特性和多版本并发控制（MVCC），实现读写分离和语句级别、事务级别一致性读。事务并发控制通过乐观锁和行级锁机制，共享集群中通过全局锁（GLS）和全局缓存（GCS）协调，多节点间保证高效并发。主备复制采用异步与同步模式结合，保护数据完整性与系统高可用。主备复制链路通过 redo 日志传输与回放实现主备数据同步，并支持级联备库以满足异地容灾需求。数据库支持手动及自动主备切换机制（包括 Raft-based 选主和运维程序 yasom 仲裁），确保节点故障切换无缝高效，提升整体系统的弹性和稳定性。

具体操作建议

针对业务规模和性能需求选择合适的部署架构，推荐具备扩展需求的用户采用分布式部署形态，充分利用 MN、CN、DN 节点分工协作。

合理配置数据分区和分片策略，利用 DataSpace 和 TableSpaceSet 将数据均匀分布，避免热点和负载不均，提升查询处理能力。

定期收集并更新统计信息，通过优化器的成本模型选择最优执行计划，适当使用 HINT 干预复杂查询优化。

启用事务的多版本并发控制，设置适当隔离级别（默认读已提交），根据业务场景决定是否使用串行化隔离以保证数据一致性。

部署主备复制体系，通过合理的保护模式选择（最大性能、最大可用或最大保护），平衡性能与数据安全，结合自动选主提升故障响应速度。

配置网络通信和存储保证高可靠性，采用双写机制防止半写故障，利用崖山文件系统实现共享集群的文件一致性和高可用存储保障。

利用 SQL 引擎的并行执行和向量化计算能力，优化大数据量的查询和分析操作，充分发挥多核处理器的计算优势。

结论

本文深入分析了 YashanDB 分布式数据库的核心架构、存储机制、SQL 执行引擎、事务控制和高可用设计，系统呈现了如何搭建高性能、高可用的现代分布式数据库系统。通过合理利用 YashanDB 提供的多角色部署、强大的优化器、多版本并发控制及自主主备切换机制，能有效缓解数据库系统在海量数据场景下的性能瓶颈和一致性挑战。建议读者基于本文技术要点，结合业务需求开展数据库架构设计，并应用相关最佳实践在实际项目中实现性能与稳定性的平衡。