YashanDB 混合事务和分析处理 (HTAP) 能力解析

如何在一个数据库系统中同时支持高效率的在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）？传统数据库往往面临事务与分析性能的权衡，导致系统架构复杂、资源浪费以及数据延迟，影响业务实时决策能力。随着业务场景对实时数据分析要求的提升，混合事务和分析处理(HTAP)能力成为数据库核心竞争力之一。本文基于 YashanDB 数据库体系架构和技术特点，从核心技术机制深入分析其 HTAP 能力，揭示 YashanDB 如何实现事务与分析的平衡，满足现代业务对实时性与一致性的需求。

YashanDB 存储引擎设计与 HTAP 支持

YashanDB 针对不同业务场景设计了多种存储结构以满足 HTAP 需求，主要包括 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种存储结构：

HEAP（堆式存储）：以无序的行式存储方式高效支持事务型业务，具备快速的插入和更新能力，适用于 OLTP 场景。

BTREE 索引：基于 B 树结构实现的索引，提供高效的随机访问路径，优化事务和分析查询的过滤条件访问。

MCOL（可变列式存储）：采用段页式管理结构，实现列式数据的连续存储和原地更新，适合实时业务场景。MCOL 通过细分每列数据段及利用元数据和事务管理段确保数据一致性，支持快速读写混合访问，提升 HTAP 场景中的业务响应。

SCOL（稳态列式存储）：采用切片式对象存储，支持对海量冷数据进行高效编码、压缩和排序优化，极大提升复杂分析查询性能。SCOL 切片文件机制为 HTAP 场景中分析任务提供稳定高性能支持。

通过 HEAP 和 BTREE 面向 OLTP，MCOL 作为核心的混合存储结构，SCOL 优化分析访问，YashanDB 实现了从事务高吞吐到分析高性能的平滑过渡，满足了 HTAP 场景的读写均衡需求。

分布式架构与并行查询能力

YashanDB 支持单机、分布式集群和共享集群三种部署形态，尤其分布式部署以 MPP 架构实现计算和存储的线性扩展：

协调节点（CN）：负责 SQL 解析、优化及生成分布式执行计划，将任务下发给数据节点，提高任务调度灵活性。

数据节点（DN）：负责数据存储及执行计划分片，支持局部和全局并行计算，实现资源利用最大化。

元数据节点管理（MN）：协调元数据服务与分布式事务管理，保障分布式事务一致性。

分布式 SQL 引擎利用多阶段和多级并行策略，实现跨节点及节点内的水平和垂直并行，支持海量数据的实时计算。在 HTAP 场景中，这种架构保证了事务的实时写入同时，分析查询能够并行且高效完成，避免了数据孤岛和查询瓶颈。

多版本并发控制和事务一致性保障

YashanDB 采用多版本并发控制（MVCC）机制，通过维护不同版本数据的 undo 信息，实现读写操作的非阻塞访问：

支持语句级和事务级的读一致性，保证查询结果的稳定性。

基于系统变更号（SCN）作为数据可见性判断依据，实现快照隔离和可串行化隔离级别。

锁机制结合事务槽位设计，提高写入时的行锁效率，减少写写冲突。

MVCC 机制确保 HTAP 环境下读操作不阻塞写操作，写操作之间通过锁控制保持隔离，有效保障事务的 ACID 特性，使 HTAP 系统在高并发数据访问中保持数据一致性。

SQL 执行优化与向量化计算引擎

YashanDB 的 SQL 引擎包含解析器、优化器和执行器，支持基于成本模型的最优计划选择，结合丰富的内置函数库，显著优化查询性能：

统计信息动态采集：支持并行和抽样收集，保持优化器统计信息准确，提升执行计划质量。

CBO 优化器：实现连接顺序优化、过滤条件下推、执行算子选取等。

向量化计算：利用 SIMD 技术，批量传递和处理数据，减少 CPU 指令消耗，实现查询处理的高效并行。

并行执行算子：支持扫描算子、连接算子和排序算子并行化，进一步提升分析任务吞吐。

声明式的 SQL 语言加上强大的优化执行引擎，YashanDB 有效满足 HTAP 场景下的大规模复杂分析和低延迟查询需求。

内存管理与共享缓存机制

YashanDB 内存体系划分为共享内存区域（SGA）和私有内存区域（SPA）：

共享内存：包括 SQL 缓存、数据缓存、数据字典缓存和全局缓存资源池，用于多会话间共享数据与计划，提升查询响应速度。共享集群模式下还包含全局缓存服务，支持多实例对数据页强一致性访问。

私有内存：为每个会话独享，包括会话栈内存和堆内存，用于存放运行时的临时数据，从而保证会话隔离。

通过有效的内存资源隔离和利用，结合缓存淘汰算法与全局缓存交互，YashanDB 保证 HTAP 场景下事务和分析作业的内存高效利用和高并发支持。

冷热数据分层和后台转换机制

YashanDB 通过区分热数据与冷数据，实现存储分层与性能优化：

活跃切片：采用 MCOL 存储，支持快速更新的热数据访问，适合实时写操作。

稳态切片：采用 SCOL 存储，为冷数据存储，利用压缩编码及稀疏索引实现海量数据的高速查询。

后台转换任务：自动将热数据切片转换为稳态切片，无缝提升分析性能，同时该过程对业务层透明，支持分批次转换以确保系统稳定。

冷热分离和后台自动转换有效实现 HTAP 场景下写入与历史分析的协同优化，保证系统在支持大量写入的同时，实现高效的历史数据分析。

高可用与主备复制支持实时数据一致性

YashanDB 设计完整且高效的主备复制机制，保障 HTAP 环境下的数据安全与可用性：

同步与异步复制：支持多种复制模式以平衡性能和数据安全。

redo 日志传输与回放：主库将事务日记以 redo 日志形式异步或同步传输到备库，备库实时回放确保数据一致。

主备切换：支持无数据丢失的计划内切换(Switchover)及快速故障恢复的故障切换(Failover)，并可结合自动选主机制实现自动故障恢复。

高可用架构保障了 HTAP 场景中在线事务与分析操作的连续业务不中断与数据完整。

技术建议

基于业务冷热特点，合理选择 HEAP、MCOL 和 SCOL 存储结构，提升事务写入效率与分析查询性能。

及时更新统计信息，辅以合理使用 Hint，实现优化器生成高效执行计划。

配置合适的事务隔离级别，依据业务对一致性和并发的需求合理选择读已提交或可串行化隔离级别。

在分布式或共享集群环境中，设计合理的并行度参数，充分发挥多节点、多核的计算能力。

利用 YashanDB 主备复制和自动选主机制，确保系统高可用性的同时降低运维复杂度。

通过开启后台冷热数据转换任务，持续优化冷数据查询性能，保证 HTAP 性能的动态均衡。

结合数据字典缓存和共享缓存机制，充分利用内存资源，减少 I/O 瓶颈，确保 HTAP 场景下的高并发支持。

结论

本文详细解析了 YashanDB 的混合事务和分析处理(HTAP)能力，从多存储结构支持、分布式并行计算、多版本并发控制、SQL 优化执行、内存管理到冷热数据分层及高可用架构，全方位展现了 YashanDB 支撑 HTAP 场景的技术底座。通过合理应用这些核心技术与最佳实践，用户可有效实现事务处理和实时分析的融合，满足现代业务对数据一致性、实时性和系统弹性的要求，推动复杂业务系统的高效运转和敏捷创新。