5 个必知的 YashanDB 数据库常见使用问题

在现代数据库应用中，性能瓶颈、数据一致性和高可用性是普遍面临的挑战。YashanDB 作为面向高性能与高可用的关系型数据库解决方案，通过多种部署形态与先进技术构建了完善的体系架构。本文将针对 YashanDB 的典型使用场景，深入剖析五个常见技术问题，帮助具备一定基础的开发和运维人员理解核心原理与最佳实践，以提升数据库应用的稳定性和性能表现。

1. 如何合理选择 YashanDB 的部署形态以满足业务需求

YashanDB 支持三种部署形态：单机（主备）部署、分布式集群部署以及共享集群部署，各形态均适配不同的业务架构与负载特征。

单机部署适合对业务高可用性要求不高的场景，依靠主备复制实现数据同步，使用简单且成本较低。主备实例运行在不同服务器间，并通过主备复制保障数据的一致性和灾难恢复能力。

分布式部署

共享集群部署

合理选择部署形态需考虑业务对性能、扩展性、高可用性的具体要求，对数据量及访问特征进行评估，结合 YashanDB 各形态的架构特点做出权衡。

2. YashanDB 中存储引擎与存储结构的优化要点

YashanDB 分别支持 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种存储结构，以适应不同业务场景。

HEAP 存储为无序堆存储，适合快速插入的事务型场景。其空间管理采用段页式结构，支持原地更新（in-place update）变长数据，避免频繁行迁移，提高写入效率。PCT FREE 参数需合理设置以保留足够空闲空间，减少行迁移。

BTREE 存储

MCOL（可变列式存储）

SCOL（稳态列式存储）

存储结构的合理选用和配置，结合数据冷热区分及切片管理，能够极大提升数据库整体性能。

3. 多版本并发控制及事务隔离级别的理解与应用

YashanDB 通过 MVCC 实现读写分离，保证查询的一致性及并发性能。所有表支持 ACID 属性且事务隔离级别可调节，主要分为读已提交和可串行化两种。

读已提交

可串行化

合理选择隔离级别需结合业务对一致性与并发性能的容忍度，并结合锁机制和事务管理，确保操作的正确性和系统吞吐。

4. 索引设计与优化实践

索引是提升查询性能的关键，YashanDB 默认支持 BTree 索引，此外支持函数索引、反向索引、升降序索引等多种索引类型，满足多样化的查询需求。

索引的主要作用是快速定位数据，减少全表扫描带来的 IO 消耗。YashanDB 通过不同的索引扫描方式，包括唯一扫描、范围扫描、跳跃扫描和快速全扫描，适应各类过滤条件。其中，函数索引将表达式作为索引键，实现对计算列的高效查询。

索引维护过程中表数据变更会同步更新索引。尤其更新索引列时，因保持有序性，不能原地更新而需删除后插入。合理设置索引可见性和状态（可用/不可用）可调节 DML 性能和导入效率。

建议根据业务查询字段的使用频率和过滤性质设计索引，同时注意索引聚集因子，避免索引倾斜，提升范围查询性能。

5. 主备复制、高可用及自动选主机制详解

YashanDB 通过主备复制实现数据高可用，主库复制 redo 日志至备库，备库回放日志保持数据同步。复制模式支持异步和同步两种，结合多种保护模式优化性能与数据安全的平衡。

最大性能模式允许事务提交不等待备库确认，性能优先，可能带来数据丢失风险。

最大可用模式采用同步复制，保障零丢失且允许主库在不能同同步备库通信时继续运行以保证可用。

最大保护模式确保主库事务必须等待同步备库确认，完全保障数据安全但影响性能。

主备切换包括计划内切换（Switchover）和故障切换（Failover），前者保证数据不丢失的主动换主，后者用于快速恢复故障主库但可能带来数据丢失。

自动选主机制兼容分布式集群和单机部署，采用 Raft 算法（或基于 yasom 仲裁）实现主备角色自动选举，支持多个备库对主库故障的快速响应和故障转移，保障业务连续性。

结论

本文围绕 YashanDB 五个常见技术问题展开，深入分析了部署架构选择、存储引擎优化、并发控制机制、索引设计与高可用复制策略。理解这些问题的技术原理及最佳实践，是保障数据库系统稳定、高效运行的关键。建议数据库开发与运维人员结合实际业务，将上述技术要点应用于系统设计与调优过程中，实现数据访问性能提升与业务连续性保障。