深度剖析 YashanDB 数据库查询优化的核心技术

如何有效提升数据库查询速度是现代数据库系统设计和运营中亟需解决的关键问题。查询性能直接影响应用的响应时间和整体用户体验，同时在大数据环境下更显其重要性。YashanDB 作为一款融合多种部署架构和存储结构的先进数据库系统，融合了多层次、多策略的查询优化技术。本篇文章将深入剖析 YashanDB 查询优化的核心技术机制，帮助数据库开发人员和运维人员深入理解其优化原理与实践意义，以促进查询性能的提升和系统稳定性保障。

基于多存储结构的数据访问优化

YashanDB 支持多种存储结构，包括 HEAP 行存储、BTREE 索引结构、MCOL 可变列式存储和 SCOL 稳态列式存储。每种存储结构针对不同的应用场景进行了优化：

HEAP 存储采用无序堆式存储，适合高速插入和事务处理，利用页面上的空闲空间管理以及 PCT Free 参数调节，最大化减少行迁移带来的性能损耗。

BTREE 索引采用 B-Link Tree 结构保证索引有序，支持多样的索引扫描方式（全索引扫描、快速全索引扫描、范围扫描、唯一扫描、跳跃扫描），提升查询定位效率并降低 IO 开销。

MCOL 存储以段页式可变列式存储支持对热数据的原地更新（in-place update），避免传统列式存储插入末端和产生垃圾数据的弊端，同时利用细粒度数据段管理支持高效事务访问与查询投影加速。

SCOL 存储采用对象式切片存储，针对冷数据进行压缩、编码和排序，结合稀疏索引与条件下推，实现对海量稳态数据的高性能扫描。

多存储结构的结合使用，赋予了 YashanDB 灵活的混合事务与分析处理能力（HTAP），可根据数据的冷热和业务模式自动或手动分配存储策略，进一步加速查询。

成本优化器（CBO）与统计信息管理

YashanDB 的查询优化器采用成本模型驱动的 Cost Based Optimizer（CBO），通过综合评估查询计划成本进行路径选择：

统计信息采集：支持动态采样、定时任务和用户手动触发统计收集，利用并行和抽样技术快速生成包括表行数、列基数、索引深度等多维度统计信息。

可选访问路径生成：基于统计数据和系统配置，扩展多种访问路径组合，包括索引扫描和全表扫描等，形成多样候选计划。

连接顺序优化：利用连接的交换律和结合律对表连接顺序进行优化，降低查询中连接操作的执行代价。

代价计算与计划选择：对候选计划进行精细的代价评估，综合计算 IO 开销、CPU 时间以及并行度等指标，最终选择代价最低的执行计划。

通过持续更新的统计信息和多阶段的优化流程，CBO 确保查询计划适应数据分布变化，提升查询优化的准确性和执行效率。

执行算子与向量化计算框架

查询执行阶段采用由多种执行算子构成的计划树，YashanDB 实现了如下关键执行算子以满足复杂查询的需求：

扫描算子：表扫描、索引扫描，支持全索引扫描、范围扫描等多种扫描策略，结合存储层的不同存储结构。

连接算子：支持嵌套循环连接、哈希连接等多种连接方法，按需选择实际代价最低的连接执行策略。

排序与聚合算子：采用内存缓冲联合多级缓存机制，实现高效排序和聚合操作，对大数据集支持外部排序和分布执行。

辅助功能算子：如过滤、投影、去重等算子辅助完成 SQL 多样的业务语义。

并行执行算子（PX）：支持节点间并行和实例内并行，结合分布式部署实现查询的水平及垂直切分，最大限度地利用多核和多节点计算资源。

向量化计算是 YashanDB 的重要优化技术，采用 SIMD 技术实现批量数据的统一指令操作，减少函数调用开销，通过批处理机制和表达式预编译提升 CPU 利用率。

算子内的数据以连续内存块中的向量形式传递，组合拓展计算表达式并发执行，实现数据计算的高吞吐并降低缓存缺失率，显著提升大规模数据查询的吞吐能力。

分布式与共享集群架构下的查询优化

在分布式和共享集群部署环境中，YashanDB 结合其内部网络通讯框架与执行引擎，优化跨节点查询调度：

协调节点(CN)负责任务解析、分布式查询计划生成及汇总结果，结合数据分片信息实现有效分区裁剪和任务划分。

数据节点(DN)并行执行分配的任务阶段，支持本地数据扫描、计算和中间结果产生，结合多线程实现节点内并行。

多阶段数据交换采用专用 PX 执行算子实现并行数据传输，支持数据在 CN 和 DN 间及 DN 内部 stage 间的高效搬运，结合异步通信减少等待。

共享集群架构通过崖山集群内核（YCK）聚合全局内存资源、全局缓存和锁管理，实现实例间高效强一致性访问，有效减少跨节点访问延迟。

全局资源管理利用 GRC、GCS 和 GLS 组件协调实例访问数据块和锁资源，防止竞争冲突，提高多实例并发执行的效率和一致性。

上述机制支持复杂查询的高度并发执行和负载均衡，降低系统瓶颈，实现线性扩展能力，满足海量数据分析和高可用核心交易场景的性能需求。

索引策略与访问约束加速查询

YashanDB 通过灵活高效的索引支持和独特的访问约束结构，实现查询的加速：

BTree 索引作为默认索引支持多种扫描策略，支持唯一索引、非唯一索引、函数索引和组合索引，并支持升序、降序、反向索引以应对不同数据特征和查询模式。

函数索引基于表达式计算值存储，实现对复杂表达式查询的索引加速，优化器同等处理函数索引和普通索引。

访问约束（AC）以有界计算理论为基础，利用预计算及数据语义转换将大规模数据抽象缩减为更小的约束数据，通过查询 AC 数据集大幅减少计算量和访问代价。

分区索引包括本地分区索引和全局索引，结合表的分区表策略，实现跨分区数据的快速定位和分布式并行执行。

适当设计索引和访问约束，提高聚集因子，减少回表次数和无关数据扫描，是 YashanDB 提升查询性能的有效手段。

优化建议总结

根据业务场景合理选择存储结构，事务型业务优先采用 HEAP 和 BTREE 索引，分析或混合型业务采用 MCOL 和 SCOL，注重冷热数据分层存储。

定期更新统计信息，确保优化器掌握准确数据分布，为生成高质量执行计划提供保障。

利用向量化计算和并行执行提高大批量及复杂查询的执行效率，结合分布式架构充分发挥 CPU 和网络资源。

合理构建索引，结合唯一索引、函数索引及分区索引优化查询访问路径，避免过度或无效索引造成负担。

使用访问约束减少查询数据量，实现对大规模数据的有界计算和快速过滤。

利用主备和共享集群架构的分布式执行特性，结合节点内和节点间并行化策略，提高查询吞吐能力。

结合 HINT 提示对重要 SQL 语句执行计划进行手工调优，辅助优化器做出更合适的执行选择。

合理设置表空间、PCT Free 及段页式管理参数，减少行迁移和 I/O 等待，提升存储层性能。

结论

YashanDB 通过多层次的查询优化技术，涵盖多存储结构的融合、基于成本模型的动态优化器、丰富的执行算子和高度并行的向量化执行框架，以及分布式环境下高效的调度与数据交换机制，实现了多样业务场景下的查询加速。索引设计和访问约束的创新应用进一步提升了数据访问效率。数据库管理员及开发人员应充分理解并合理应用上述优化技术和最佳实践，如基于存储特性配置合理的访问路径，采集和利用统计信息，采用分布式并行执行策略及向量化计算，结合适当索引和访问约束，有效提升系统整体的查询性能和响应能力。

建议将本文技术分析内容融入日常数据库设计与调优流程，结合实际业务需求，持续优化查询性能，保障 YashanDB 数据库系统的高效稳定运行。