YashanDB 支持的多种数据模型及应用拓展指南

在大数据和多样化应用持续演进的背景下，数据库系统面临如何提升查询效率、保证数据一致性与支持多模型数据处理的挑战。查询速度的优化不仅直接影响业务响应时间，还决定了系统的承载能力和并发处理水平。YashanDB 通过支持多种数据模型和存储结构，结合高效的查询优化技术，致力于突破传统数据库在不同应用场景中的性能瓶颈，实现跨模型数据的高效管理与访问。

多样化存储结构与数据模型

堆式（HEAP）存储结构与行存表

堆式存储结构在 YashanDB 中以无序的形式组织存储数据行，支持高速数据插入操作。此结构采用段页式管理，数据按行连续存放，适合联机事务处理（OLTP）场景。通过维护空闲空间管理结构和行迁移机制，确保插入与更新操作的高效执行。堆式存储能够支持各种数据类型，包括定长和变长字段，同时为更新操作提供 in-place update，允许对变长列的修改在原有页内完成，从而减少 I/O 开销和行迁移现象。

B 树（BTREE）存储结构与索引加速

B 树存储采用多叉平衡查找树技术，对索引列按键值顺序有序存储，极大提升了基于索引列的查询性能。YashanDB 的 B 树索引在逻辑和物理层面均保持有序，支持多种索引扫描方式，如唯一扫描、范围扫描及跳跃扫描，优化了大数据量下的检索效率。叶子块和分支块的设计平衡了访问效率与存储密度，保证所有叶子块位于相同高度，实现快速定位。并支持唯一索引和非唯一索引，满足业务对唯一性和访问速度的要求。

列式存储结构：MCOL 与 SCOL

YashanDB 引入 MCOL 和 SCOL 两种列式存储结构，分别针对在线实时更新和海量稳态分析场景优化。MCOL 基于段页式管理，实现了列数据的原地更新和字典编码，兼顾更新性能与查询加速；而 SCOL 以对象式管理切片文件，支持多样压缩编码和稀疏索引，极大提高了大规模数据的压缩比和查询效率。两者相辅相成，可通过后台转换任务自动将活跃切片数据转为稳态数据，保证冷热数据分层存储策略，提升整体系统的性能与资源利用率。

访问约束（Access Constraint）模型

访问约束通过有界计算理论，基于语义对大数据集进行预计算和聚合，生成紧凑且可加速查询的小数据集模型。该机制减少了对原始大数据集的访问量，实现了查询代价的有界性和确定性。访问约束模型的动态刷新机制保证了数据的一致性，适用于复杂分析场景，有效提升查询性能并降低计算资源消耗。

多模型支持与扩展性

YashanDB 不仅支持传统关系模型，还包括视图、物化视图、自定义类型（UDT）、访问约束和外部表等多种对象类型。体系结构覆盖行存表、列存表和外部表，结合 SQL 引擎、PL 引擎及存储引擎为多模型数据处理提供统一的平台。多样的存储和索引方式、灵活的分区管理、丰富的事务隔离级别以及并行和向量化计算能力，使得 YashanDB 能满足 OLTP、OLAP 及 HTAP 等多种业务需求。

数据访问与执行优化技术

SQL 执行调度与优化

YashanDB 采用成本基优化器（CBO）结合统计信息，生成最优执行计划。优化过程包括解析、语义验证、静态和动态重写、访问路径选择及并行度控制，实现多节点分布式优化执行。支持 HINT 语法干预执行计划，保障关键查询的性能。向量化计算技术利用 SIMD 指令批量处理数据，提高查询效率。

事务管理与并发控制

实现 ACID 特性的多版本并发控制（MVCC）是 YashanDB 事务管理的核心，通过事务快照（SCN）支持一致性读，提升读写并发性能。支持读已提交和可串行化两个隔离级别。锁机制控制写写冲突，支持死锁检测与自动解除。自治事务机制使得复杂业务逻辑在数据库内部封装，减少客户端与服务器交互，提升效率。

分布式与共享集群架构中的扩展能力

分布式部署利用 MN、CN、DN 多类型实例实现深度分层管理，支持水平和垂直切分的并行执行。共享集群部署基于共享存储和内存聚合技术，通过全局资源管理保证多实例高效一致性访问。崖山集群服务（YCS）和崖山文件系统（YFS）为集群提供高可用和存储管理支持，保障业务连续性与系统弹性。

应用拓展建议

结合业务场景合理选择存储结构：对 OLTP 型应用优先采用 HEAP 行存表，OLAP 型海量分析采用 SCOL 列存表，实时混合负载场景选择 MCOL 列存表。

针对复杂查询建立合理索引：充分利用 B 树索引和函数索引的有序性和覆盖能力，避免索引膨胀及冗余，提升访问速度。

优化统计信息采集策略：采用动态并行统计、抽样统计及时更新统计信息，保证优化器获取准确的数据分布，提升执行计划质量。

利用访问约束缩减数据处理量：为热点查询定义访问约束模型，实现基于业务语义的预计算和数据聚合，减少数据扫描范围。

合理配置事务隔离和锁机制：根据业务并发需求选择适当的隔离级别，结合写一致性策略和死锁检测减少并发冲突，保障数据正确性。

部署高可用体系实现业务连续：合理选择主备复制模式和保护级别，结合自动选主和切换机制，确保系统故障恢复快速无缝切换。

利用共享集群实现弹性扩展：基于依赖共享存储和内存聚合技术的共享集群部署，支持多实例高并发访问和读写资源协同，提高系统伸缩能力。

应用 PL 语言与自定义函数封装复杂逻辑：通过数据库内程序化语言实现业务逻辑近端数据处理，降低客户端网络负载并提升执行效率。

保障数据安全和合规：启用表空间及表级加密、完善审计策略及访问控制，实现数据保密性、完整性和可用性。

结合云存储和分布式数据空间管理拓展能力：依据业务需求灵活布置数据分片和存储位置，扩展数据库规模与跨地域访问能力。

结论

YashanDB 深入融合多种数据模型和存储结构技术，通过先进的优化器、多版本事务管理及分布式架构设计，有效应对多样化应用场景的性能和一致性挑战。未来，随着数据规模持续增长及业务需求的不断演进，基于多模型协同和智能优化的数据库技术将成为核心竞争力。YashanDB 致力于不断完善技术体系，推动数据库性能与应用灵活性同步提升，支持企业构建高效、稳定、可扩展的数据基础设施。