YashanDB 数据库支持的多模型数据结构详解

随着应用场景的多样化与数据规模的不断增长，现代数据库系统面临着性能瓶颈、数据一致性保障及灵活数据建模的多重挑战。YashanDB 作为一款支持多种部署形态和多模型数据结构的数据库产品，依托其丰富的存储结构和高效的执行引擎，能够针对不同业务需求提供优化解决方案。本文旨在深入解析 YashanDB 支持的多模型数据结构，包括行存表、列存表及访问约束等核心技术，面向数据库设计、开发及运维专业人员，帮助其理解和合理利用 YashanDB 的底层存储机制，并提升业务系统的整体性能与扩展能力。

支持的存储结构及表类型

YashanDB 数据库通过多样化的存储结构支撑不同的业务需求，主要包括 HEAP、BTREE、MCOL 及 SCOL 四种存储结构。基于这些结构，系统支持三类表类型：行存表、TAC 表和 LSC 表。

HEAP 存储结构及行存表

HEAP 存储为无序堆式存储结构，数据被随机写入合适空闲位置，辅以空闲空间管理结构，保证写入性能的提升。此存储结构适用于系统中对更新频繁、低延迟插入要求较高的 OLTP 场景，数据以行(Row)的方式顺序存储，每行支持变长字段，能够原地更新且管理复杂的变长字段扩展和迁移。通过为页面预留一定比例的空闲空间(PCT FREE)，避免频繁的行迁移，提升数据的访问效率和更新性能。

BTREE 存储结构及索引

BTREE 结构基于 B-Link Tree 组织，实现索引数据的有序存储，其中叶子节点存储键值及对应的行标识符(RowId)，分支节点存储指向子节点的指针和范围信息。该结构支持唯一和非唯一索引，通过多级索引节点降低 I/O 成本，适合多维数据高效查找。BTREE 索引支持多种扫描方式，包括唯一扫描、范围扫描、跳跃扫描以及快速扫描，借助索引聚集因子进一步优化大规模数据存取成本。

可变列式存储结构（MCOL）及 TAC 表

MCOL 采用段页式管理的列式存储，实现每列数据在存储上的集中连续存放，以 Batch 为最小访问单位支持批量提升查询效率。MCOL 最大的技术优势在于其支持原地更新(in-place update)，避免传统列式存储更新时产生的空间膨胀与垃圾扫描问题。该存储结构对单列的定长和变长数据分别独立管理，实现了对 LOB 和 VARCHAR 等变长列的高效处理。TAC 表基于 MCOL 结构，兼顾在线事务与分析处理的性能需求，支持低延迟数据更新和高效查询。

稳态列式存储结构（SCOL）及 LSC 表

SCOL 以切片(Slice)为基本单位，采用对象式管理，每个列数据切分为若干文件，通过可选择的压缩编码、排序及稀疏索引大幅提升对海量冷数据的查询性能。数据经过活跃切片的 MCOL 存储后，后台转换任务会将数据渐进式转为编码压缩的稳态切片，利用标记删除及切片合并机制，维护冷数据的存储优化。LSC 表面向海量稳态分析场景，支持冷热数据自动区分，满足数据冷热分级存储需求。

逻辑存储结构与空间管理

在物理存储基础上，YashanDB 设计了灵活的逻辑存储结构，实现数据管理和存储隔离。主要逻辑结构包括块(Block)、区(Extent)、段(Segment)和表空间(Tablespace)。表空间划分为持久化表空间和临时表空间，每个数据段对应一个或多个连续或不连续的数据区。系统采用三层空闲度列表的段空间管理机制，结合数据块空闲度细分为多个等级，实现高并发下的空间分配和复用。

逻辑存储单元及水位线管理

数据块是数据库 I/O 操作的最小单位，支持大小为 8K、16K、32K，块内包括块头、行目录、行数据及空闲空间。区由连续数据块组成，提高分配效率。段由多个区组成，承载具体数据库对象数据，支持 HEAP、LSC、TAC 及 Undo 等多类型段。段上的高水位线(HWM)与低水位线(LWM)标识数据的初始化状态和使用边界，是批量读写操作的关键优化点。

访问约束（Access Constraint, AC）

访问约束是 YashanDB 特有的面向大数据查询加速的数据模型优化技术，基于有界计算理论实现用户定义的函数 f(x)对大数据集的有界精确计算。AC 通过从原始数据中提取与函数计算结果相关联的子集，并对数据冗余进行合并压缩，从而显著缩小访问数据量，提升复杂查询的性能。动态同步机制确保 AC 数据与源数据的一致性，用户查询时透明调用加速数据。

数据模型构建的多层功能架构

YashanDB 整体逻辑架构互为补充，客户端驱动 SQL 引擎处理数据请求，PL 引擎提供丰富的用户自定义过程式编程能力，支持高内聚低耦合的业务逻辑封装及高效执行。同时，存储引擎根据具体场景选用合适存储结构，保障事务的 ACID 属性和并发控制，支持快照隔离的一致性读与多版本并发控制(MVCC)。分布式部署和共享集群部署通过多种节点间机制高效协作，实现海量数据的分布式管理与高可用保障。

结论与展望

YashanDB 通过丰富的多模型数据结构，结合先进的事务管理及分布式架构设计，支持不同业务场景下的性能需求和数据一致性保障。未来，随着大数据和实时分析需求的持续增长，YashanDB 的多模型存储引擎将进一步深化对冷热数据分级管理及跨节点协同计算的优化，在多维数据访问效率和系统伸缩性方面持续增强，成为面向企业级业务的核心数据库平台。建议相关技术人员持续关注 YashanDB 的发展，深入掌握其多模型数据结构与执行引擎原理，以助于提升系统设计与运维的专业能力。