YashanDB 数据库：支持企业数字化转型的关键工具

随着数据规模和业务复杂性的不断增长，企业在数字化转型过程中面临着数据库性能瓶颈、数据一致性维护以及系统高可用性等多重挑战。传统数据库架构在应对大规模实时交易、高并发查询、分布式存储与计算等方面存在局限，难以满足现代企业业务的多样化需求。YashanDB 作为一款面向企业级应用的数据库系统，采用多样化的部署架构和先进的存储引擎技术，支持从单机到共享集群及分布式集群的多种配置，致力于解决企业在数字化转型过程中对数据处理性能和稳定性的要求。本文旨在深入解析 YashanDB 的核心技术架构及其关键模块，藉此增强开发人员和数据库管理员对该平台的了解与应用能力。

多形态部署架构技术

YashanDB 支持三种主要部署形态：单机（主备）部署、分布式集群部署和共享集群部署，满足不同行业和业务类型的需求。

单机部署

单机部署通常包含主实例和备实例两台服务器，通过主备复制实现数据同步，具备较简单的高可用架构，适合对高可用性要求较低或中等的场景。单机架构在保障数据一致性的同时，简化维护复杂性，兼顾性能和稳定性。

分布式集群部署

分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，划分为管理节点组（MN）、协调节点组（CN）以及数据节点组（DN），节点间通过内部互联总线高效通信。MN 负责集群元数据及节点管理，CN 处理客户端请求并生成分布式执行计划，DN 负责数据存储及具体执行。该架构支持线性扩展，适合海量数据分析及高并发在线事务处理需求。合理的分布式任务调度与资源管理提升了系统的弹性和可用性。

共享集群部署

共享集群部署基于 Shared-Disk 架构，依赖共享存储和自主研发的崖山文件系统（YFS），通过聚合内存技术实现多实例对数据页的协同访问。核心组件崖山集群内核（YCK）提供全局资源目录（GRC）、缓存服务（GCS）和锁服务（GLS），确保多实例间访问的一致性和高效性。崖山集群服务（YCS）管理集群配置与故障恢复，提供在线故障自动切换能力，保障系统的高可用和负载均衡。

高效灵活的存储引擎设计

YashanDB 支持多种物理存储结构及存储对象，涵盖 OLTP、HTAP 及 OLAP 等不同应用场景。

多样存储结构

HEAP 存储结构用于行存表，采用无序存储方式，通过随机定位空闲空间实现高速插入，适合高频写入的事务处理场景。BTree 存储结构作为默认索引格式，利用 B-Link 树保证数据的有序性和查询效率。

MCOL（Mutable Columnar Storage）则为实时业务设计的可变列式存储，采用段页式管理，每列数据连续存储并支持原地更新，有效提升基于列的查询速度及更新操作效率。SCOL（Stable Columnar Storage）适用于大量稳态数据，采用切片式对象存储，支持数据压缩编码和稀疏索引，实现高性能的海量数据分析查询。

表空间及空间管理

表空间是一种逻辑存储容器，隔离不同表和索引的存储空间。YashanDB 表空间支持段页式和对象式管理。段页式管理中，区（Extent）是连续数据块的集合，由段（Segment）管理对象的存储空间。数据块（Block）是 I/O 的最小单位，默认大小为 8K。PCT Free 参数预留页面空闲空间以减少行迁移。

对象式管理主要针对 SCOL 存储结构，通过切片文件实现数据连续存储，有利于压缩与编码性能优化。针对 LSC 表热数据和冷数据分别采用 MCOL 和 SCOL 存储，支持业务快速写入及稳定查询。

先进的 SQL 引擎与执行优化

YashanDB 的 SQL 引擎具备解析、校验、编译、优化和执行五大环节，核心组件包括基于成本模型（CBO）的优化器和向量化执行引擎。

解析与校验

采用阶段式解析器完成语法、语义检验，生成解析树。语义校验确保描述的数据库对象存在且权限匹配，提前优化部分语法结构以降低后续计算负担。

成本基优化器

优化器基于丰富的统计信息制定执行计划，支持静态和动态重写，包括谓词下推、SQL 子查询改写、连接顺序优化。执行计划以算子为基本单位，涵盖扫描、连接、排序、并行等多种操作。

向量化执行

通过利用 SIMD 指令集，实现批量数据的并行处理，显著提升 CPU 计算效率。向量数据结构使算子间数据传递更高效，同时支持多线程并行度配置，满足高性能查询需求。

分布式 SQL 执行

协调实例(CN)解析客户端请求，分发执行计划至数据节点(DN)，多级并行执行确保海量数据场景下的查询效率。异步网络通信机制和连接池技术支撑高吞吐率和低延迟。

事务与并发控制

YashanDB 事务全局唯一标识，严格遵循 ACID 原则，并通过多版本并发控制(MVCC)保证一致性读和高并发。

多版本控制

读操作基于 SCN 版本号选择数据版本，避免读写阻塞。事务级一致性保证了同一事务内数据视角统一。写冲突检测和锁机制保证写操作的正确串行。

隔离级别支持

支持读已提交与可串行化两类事务隔离级别，分别满足业务对性能和数据一致性的不同诉求。写冲突检测机制不同隔离级别下有所差异，防止数据错误。

行锁与表锁管理

行锁基于物理 Xslot 实现，主要用于 DML 操作，防止写写冲突。表锁分为共享锁和排他锁，确保 DDL 和 DML 并发操作的正确性。系统自动死锁检测，及时中断和恢复阻塞。

数据库安全策略

基于角色的权限管理结合粒度访问控制和会话隔离，保障数据安全与系统稳定。

用户管理与认证

支持系统用户与普通用户账号，采用数据库密码认证和操作系统认证。密码策略涵盖复杂度、生命周期及错误锁定，保障身份认证安全。

访问控制

采取基于角色的访问控制(RBAC)，支持系统权限及对象权限管理。三权分立设计分离数据库运维、安全管理和审计职责，提升安全管理效率。基于标签的行级访问控制实现强制数据访问限制。

加密

支持表空间级和表级数据透明加密，采用 AES 及国密算法，高效保护数据在存储介质中的安全。网络通信采用 SSL/TLS 加密，保障传输过程机密性与完整性。备份集加密与 PL 源码加密进一步提升安全保障。

审计及防入侵

提供审核日志记录权限使用与用户操作，智能异步审计降低性能损耗。IP 黑白名单及连接监听功能有效防范恶意接入，残留连接机制保障管理员在高负载时刻的操作可达性。

技术落地建议

根据业务需求合理选择部署架构。业务对可用性、扩展性要求高时建议采用分布式或共享集群架构。

表和索引存储策略结合业务场景，OLTP 场景优先采用 HEAP 行存表，分析场景结合 MCOL 和 SCOL 列存表实现 HTAP 能力。

持续维护统计信息确保优化器生成高效执行计划，合理利用 HINT 指令针对复杂查询进行调优。

结合业务隔离需求合理配置事务隔离级别，默认读已提交适合大多数场景，关键业务可使用可串行化保证一致性。

实现严密权限管理，合理设置角色与权限分配，启用多层次安全策略，包括加密与审计。

生产环境下配置备份恢复方案，定期执行全库及增量备份，结合归档日志实现基于时间点的恢复。

共享集群部署时，针对硬件资源配置冗余度及故障组，合理设计 Storage Group 支持数据高可用。

利用 YashanDB 内置诊断工具和监控线程，及时发现及解决性能瓶颈和异常，确保系统稳定运行。

结论

YashanDB 通过其多样化的部署选择、灵活高效的存储引擎设计以及先进的 SQL 引擎和事务控制机制，为企业数字化转型提供了坚实的技术支撑。随着数据规模的持续增长和业务场景的不断复杂化，数据库系统的性能优化、数据一致性保障及高可用能力将成为保障企业竞争力的核心要素。YashanDB 的持续演进与创新，有望不断满足企业面对新兴业务模式时的挑战。开发人员和数据库管理员需持续关注数据库领域的新技术趋势，深入掌握和优化 YashanDB 平台，以实现业务的平稳高效运行和可持续发展。