2025 年 YashanDB 数据库功能更新及展望

当前数据库技术领域面临多维挑战，包括性能瓶颈、数据一致性保障、系统高可用性以及存储资源的高效利用等。随着海量数据和复杂应用需求的快速增长，数据库系统需在事务处理能力、查询响应速度和运维便捷性等方面持续优化。面向这些问题，YashanDB 在 2025 年持续推进核心技术的升级与功能创新，旨在为企业用户提供稳定、高性能、灵活可扩展的数据库服务。本文将深入解析 YashanDB 在体系结构优化、多模式存储支持、SQL 引擎智能化、事务管理及安全性能提升等关键领域的最新技术进展，并展望未来发展方向。本技术分析面向具有一定数据库背景的开发人员与 DBA，意在增强技术理解和行业应用认知。

体系架构及部署模型优化

YashanDB 继续支持单机部署、分布式集群部署和共享集群部署三级形态，以满足不同场景下的高可用性和扩展需求。2025 年版本重点强化了共享集群的聚合内存（Cohesive Memory）技术，优化了全局缓存服务（GCS）与全局资源目录（GRC）的互操作效率。该优化有效降低了多实例间的数据访问冲突，实现实例间对数据页和非数据资源更高效的共享与同步。

分布式部署方面，引入了动态节点管理与协调机制，增强了元数据节点、协调节点以及数据节点间的协同能力。分布式 SQL 优化器、执行器在节点内外并行调度能力显著提升，支持更高线性扩展性能及复杂海量数据分析任务。

为了提升部署灵活性，YashanDB 添加了基于云存储的存储扩展支持，允许分布式和共享集群部署形态的数据文件及切片文件透明访问远程对象存储，满足混合云及混合存储架构的需求。

多模式存储引擎及智能管理

存储引擎作为数据库核心，YashanDB 进一步完善了 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 存储结构。2025 年，新一代 MCOL 存储结构支持对变长列的更加高效的原地更新（in-place update）能力，降低了“墓碑”量和空间膨胀问题，提升了列存表的事务健康性及查询性能。

在 SCOL 稳态列式存储方面，系统增强了切片自动压缩合并及编码策略，配合后台转换任务，显著提升冷数据查询速度和存储效率。新增的冷热数据识别算法，自动调整数据存储层级，优化压缩比与查询延迟平衡。

表空间管理继续采用段页式与对象式存储相结合，通过细粒度空间管理机制提高空间利用率。新版本引入了对象式管理的切片元数据缓存技术，减少 IO 访问，提升稳定性和扩展性。

SQL 引擎及优化器能力增强

SQL 引擎在解析、校验、优化和执行四阶段得到全面升级。基于成本模型的 CBO 优化器加强了动态统计信息采集和基于查询历史的自适应调优，能够更准确估算查询代价并自动调整计划。新增基于机器学习的计划预测模块，提升复杂联接、聚合的大规模查询执行效率。

执行阶段，向量化计算能力整合了 SIMD 指令集加速批次数据处理，支持算子间批量数据流传递和并行计算，显著优化查询吞吐。并行执行算子通过分布式调度提升节点间协同，支持水平与垂直双重切分增强多核处理利用率。

新增灵活的 HINT 机制支持用户干预执行计划，包括扫描方式、连接顺序、并行度动态调整。分布式 SQL 执行过程进一步优化到两级并行结构，增强跨节点数据交换和负载均衡，保证海量数据分析的高性能。

事务管理与一致性保障

在多版本并发控制（MVCC）基础上，YashanDB 增强了写一致性保护机制，避免事务间的漏更新问题。读一致性支持语句级和事务级快照隔离，通过系统变更号（SCN）保证查询结果的时点一致性。

2025 版新增串行化隔离级别，结合快照机制和写冲突检测，确保数据的高度一致性并允许在保证性能的前提下避免脏读、不可重复读及幻读。

锁机制方面，引入了优化的表级共享锁和排他锁管理策略，降低 DDL 及 DML 操作间的冲突概率。行锁通过基于事务槽位的物理锁实现高效并发控制，死锁自动检测与快速恢复能力进一步完善，保证系统稳定与高吞吐。

支持自治事务，实现嵌套事务处理，支持子事务的独立提交与回滚，为应用逻辑提供了更灵活的事务编排能力。

安全性及高可用性提升

在安全管控层面，YashanDB 实现了基于角色的访问控制和标签访问控制（LBAC），细粒度控制用户访问权限，实现行级数据的安全隔离。身份认证支持数据库级口令认证和操作系统认证双模式。

支持表空间与表级透明数据加密，提供 AES 和国产 SM4 算法选项，配合备份集加密机制，确保数据静态存储及备份安全。网络通信采用 SSL/TLS 协议保证传输安全，支持 X.509 数字证书认证。

审计功能全面覆盖权限审计、行为审计及角色审计，支持异步批量审计日志写入，兼顾性能与合规需求。防入侵功能通过 IP 黑白名单、连接监听日志等手段增强安全防御。

高可用机制方面，分布式部署升级支持 Raft 协议自动选主及故障切换，实现节点故障的快速恢复。共享集群部署引入崖山集群服务（YCS）和崖山文件系统（YFS），提升存储高可用性与文件系统并行性能，确保多实例多活的强一致读写能力。

应用与网络体系优化

针对应用访问，YashanDB 全面支持行业主流数据库驱动，包括 JDBC、C、Python、ADO.NET 和 ODBC，提升跨语言开发便利性。新增共享线程会话模式，采用线程池管理，提高连接并发数和资源利用率，适应连接频繁的应用需求。

内部互联总线优化实现主机内及分布式节点间的数据交换，支持多通道不同应用类型通讯隔离，实现海量数据的高效传输和计算调度。

技术实践建议

根据业务场景合理选择部署形态，单机部署适合小规模和测试场景，分布式部署适合高并发海量数据分析，共享集群适合对高可用、性能及扩展有严苛要求的生产环境。

利用多模式存储结构优势，针对 OLTP 业务采用 HEAP 行存表，HTAP 使用 TAC 列存表，OLAP 采用 LSC 列存表，合理配置数据冷热分区，优化存储和查询效率。

定期收集并更新统计信息，结合 HINT 合理引导优化器产生高效执行计划，避免全表扫描，提升 SQL 执行性能。

在事务控制中，针对高一致性场景调整事务隔离级别，启用写冲突检测，避免数据冲突和不一致。

配置表空间和表级加密策略，结合备份加密确保数据在存储及传输中的安全性。

实施基于角色和标签的安全策略，细化访问权限，结合审计策略保障合规。

启用主备自动选主和共享集群故障自动恢复，提升系统整体可用性和故障切换速度。

优化连接池及线程模式，合理配置最大并发数，提升系统资源利用率和应用响应能力。

结论

2025 年 YashanDB 通过体系架构的多形态部署优化、多模式存储引擎升级、SQL 引擎智能优化、完善事务一致性控制及强化安全和高可用机制，实现了数据库系统在性能、可靠性和安全性上的全面跃升。基于上述技术的合理应用，用户可以构建应对未来业务需求的稳定、高效、可扩展的数据库平台。建议数据库管理员和开发人员根据业务特征，适时应用索引优化策略、加密技术及高可用配置，实现系统性能和安全性的双重保障。