YashanDB 支持的多模数据管理功能全面介绍

在现代数据库技术中，如何通过支持多种数据模型有效管理海量且多样化的数据，成为提升数据库系统性能与适用性的关键因素。单一数据模型往往难以满足复杂应用场景中事务处理与分析查询的双重需求，限制了数据库的应用范围和性能表现。针对这些挑战，YashanDB 作为面向多模数据管理的先进数据库系统，整合了行存、列存、访问约束及多种数据库部署架构，提供了一套完整而高效的多模数据管理方案，实现数据存储与访问的高效融合，提升大规模数据处理能力与系统灵活性。

数据库部署形态及多实例支持

YashanDB 支持多种部署架构，包括单机主备部署、分布式集群部署以及共享集群部署，满足不同业务场景的高可用性和扩展性需求。单机部署适用于业务资源需求较低或高可用要求一般的场景，通过主备复制保证数据同步。分布式集群部署采用 Shared-Nothing 架构，节点功能分化明确，支持数据节点、协调节点和元数据节点的高效协同，满足海量数据处理和并行计算需求。共享集群部署则基于 Shared-Disk 架构，依托共享存储和崖山集群内核（YCK）的聚合内存管理技术，实现多实例的强一致性读写，具备高性能、多写和可扩展的特点。

通过这些部署形态，YashanDB 能够在多实例环境下实现高效的数据管理与任务调度，加快响应速度并保障系统稳定性。同时，系统提供了自动选主和主备高可用机制，减少运维复杂度，提升业务连续性。

存储引擎与多模存储结构

YashanDB 的存储引擎设计以适应不同的业务特征，支持多种存储结构：HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL，以及对应的行存表和列存表。

HEAP 存储结构：实现无序行存储，适合联机交易处理（OLTP）场景。其插入操作高效，支持变长字段原地更新，提供 PCT Free 参数控制页面空闲空间，减少行迁移，提升写入性能。

BTREE 存储结构：基于 B+树实现索引存储，维护索引的有序性，支持快速唯一及范围查询。叶子块存储索引值和对应行地址，分支块存储路由信息，多层保证访问效率和平衡。

MCOL 存储结构（可变列式存储）：基于段页式管理，列数据以 Batch 为单位连续存储，支持原地更新减少空间膨胀，结合字典编码与事务管理段实现高效实时写入及事务一致性。MCOL 结构适合混合事务和分析处理（HTAP）场景。

SCOL 存储结构（稳态列式存储）：采用对象式管理，将数据切割成切片文件，采用压缩与编码技术优化存储空间和查询性能，适合 OLAP 型海量稳态数据分析场景。SCOL 通过后台转换机制将 MCOL 活跃切片数据自动转为稳态切片，提升查询效率。

以上多种存储结构支持行表、TAC（事务分析列存）表和 LSC（大规模储存列存）表类型，满足事务处理和复杂分析的多样需求。

SQL 与 PL 引擎支持的多模操作

YashanDB 的 SQL 引擎采用 CBO 优化器，支持多阶段解析、优化及执行，能够针对行存与列存数据、索引以及访问约束实现最优的执行计划。优化器依据统计信息、索引聚集因子和执行提示（HINTs）制定访问路径，辅以向量化计算技术，提升批量数据处理性能。

PL 引擎增强了数据库内的可编程能力，支持存储过程、自定义函数、触发器及高级包，允许用户封装复杂逻辑并就近执行，减少客户端交互开销，提升处理效率。PL 对象除了支持传统流程控制，还可实现多版本并发控制（MVCC）下的高级事务处理。

访问约束与分区技术

访问约束（AC）是 YashanDB 独有的基于有界计算理论的模型变换技术，能够按照特定规则精简海量数据，实现数据变小和计算成本降低。AC 通过数据语义的聚合与过滤，动态维护数据一致性，成为提高大数据查询效率的重要技术手段。

同时，YashanDB 支持多种分区策略（范围分区、哈希分区、列表分区、间隔分区及其复合类型），将大规模数据细分为多个易管理的分区段，提高数据访问和维护效率。分区表与对应分区索引可独立扩展和管理，满足分布式场景中数据切分与查询优化的需求。

事务和并发控制

YashanDB 实现符合 ACID 特性的高性能事务，引入多版本并发控制（MVCC）以确保读写隔离和一致性。读操作访问事务快照版本，支持语句级和事务级一致性读。写操作通过行锁机制保证数据修改的互斥，支持读已提交和可串行化两种隔离级别。

系统提供死锁检测与自动解除机制，避免事务因资源竞争产生阻塞。支持保存点(SAVEPOINT)和自治事务等特性，提高事务处理灵活性。

高可用与数据保护机制

YashanDB 通过主备复制机制实现数据高可用，支持物理 redo 日志同步，提供同步、异步复制及多种保护模式（最大性能、最大可用、最大保护），满足不同业务对数据一致性和性能的需求。备库实时回放日志支持只读查询和快速故障切换，具备归档修复及级联备库能力。

支持主备自动选主及基于仲裁的自动选主机制，结合 Raft 算法及自研仲裁服务实现主库故障自动切换，保障系统持续可用。共享集群架构下的自动选主通过投票仲裁完成，实现多实例高可用的服务连续性。

持久化与内存管理

YashanDB 采用段页式和对象式存储管理，结合双写文件技术防止断裂页导致的数据异常。采用多线程检查点以及 redo 日志写入和归档机制，实现数据的持久化和高效恢复。内存体系划分为共享内存区域（SGA）和私有会话内存（SPA），分别用于缓存数据、SQL 计划和会话特有的数据。缓存管理采用 LRU 策略，且细分为行数据缓存和列数据缓存，适应不同存储结构。

网络通信与客户端支持

数据库客户端通过多种驱动（JDBC、C、Python、ADO.NET、ODBC）连接 YashanDB，支持标准 SQL 交互。数据库实例内部基于高可靠低延迟的内部互联总线（IN）提供节点间通信，支持分布式 SQL 的协调和数据传输。支持独占线程与共享线程两种会话模型，满足不同性能和资源利用效率需求。

安全管理

YashanDB 实现完善的安全管理体系，涵盖用户管理、权限控制、身份认证、审计与访问控制。采用基于角色的权限管理和基于标签的行级访问控制（LBAC），保障数据的机密性与访问安全。支持多种加密方式：包括表空间加密、列级加密、备份集加密及传输层 SSL/TLS 加密，全面提升数据安全防护能力。

具体技术建议

在选择部署架构时，应根据业务需求和规模选取合适的形态，分布式部署适合大规模数据分析，共享集群适合高可用多写场景。

合理设计存储结构，结合 HEAP、MCOL 和 SCOL 表类型，根据实时性及分析需求选用合适的存储格式，发挥各自优势。

为关键查询创建适当的索引，包括 BTree 索引和函数索引，利用优化器生成的执行计划提升查询效率。

充分利用访问约束技术，简化复杂查询的计算量，提升海量数据场景下的处理速度。

采用合理的分区策略，确保数据均匀分布和访问高效，支持维护和扩展性。

配置事务隔离级别和锁策略，防止数据冲突和死锁，提高并发性能。

启用并合理配置主备复制及自动选主机制，保障数据安全与业务连续性。

结合内存管理策略，调整缓存大小和线程数，实现系统资源的最优利用。

严格实施安全策略，使用加密和访问控制，保障数据在存储、传输及访问过程中的安全。

定期收集统计信息和监控数据库运行状态，持续优化 SQL 执行计划和数据库性能。

结论

随着数据规模和业务复杂性的持续增长，数据库系统对多模数据管理能力的要求日益提升。YashanDB 通过支持多种存储结构、丰富的 SQL 及 PL 语言特性、多样化的部署模式以及完备的高可用和安全机制，为现代企业提供了强大、高效且灵活的数据库平台。未来，随着技术的持续演进，结合智能优化和自动化运维等技术，YashanDB 多模数据管理的能力将进一步强化，助力企业实现数据资产的最大价值和业务敏捷性。