深入剖析 YashanDB 数据库的内部存储机制与优化

当今数据库技术面临诸多共性挑战，包括高并发访问带来的性能瓶颈、海量数据管理中的存储效率以及数据一致性保障等问题。针对这些技术难点，YashanDB 作为一款国产高性能关系型数据库，通过其独特的存储架构设计与系统优化机制，为行业应用提供了坚实的技术保障。本文旨在详细剖析 YashanDB 数据库的内部存储机制，涵盖多种存储结构、空间管理方法及相关优化技术，为数据库架构设计和性能提升提供深入技术参考。主要面向数据库研发人员、架构师及高性能数据库系统研究者。

YashanDB 存储架构综述

YashanDB 的存储架构精细划分为物理存储结构与逻辑存储结构两个层面。物理存储包括数据文件、切片文件、redo 日志文件和控制文件，它们分别承载用户数据、海量列存数据、事务变更日志和核心元数据。逻辑存储结构则通过段（Segment）、区（Extent）、块（Block）和表空间（Tablespace）等概念，提供对物理存储的统一管理。段页式和对象式两类存储管理方式适配不同的数据访问特征，支持从事务型 OLTP 到分析型 OLAP 的多样化业务场景。

该架构允许 YashanDB 对存储空间实现细粒度管理和优化，有效提升空间利用率及访问效率。同时，基于存储格式的差异，YashanDB 提供 HEAP、BTREE、MCOL、SCOL 四种存储结构，覆盖有序、无序、可变与稳态列式存储要求，支撑多场景差异性需求。

核心存储结构与空间管理机制

HEAP 行式存储结构

HEAP 采用无序存储方式，新增数据随机写入合适位置以确保写入效率，适合高频插入的事务场景。HEAP 页内维护行目录和空闲空间，支持变长列存储和原地更新（in-place update）。当行扩增超出当前页空闲空间时，行迁移和行链接机制保证数据完整性及可访问性。PCT FREE 参数预留页内空间以减少频繁行迁移对扫描性能影响，实现空间利用与访问效率间的权衡。

BTREE 有序索引存储结构

BTREE 通过 B-Link Tree 实现多级平衡树，将索引节点以页为单位组织，保证索引数据有序分布。叶子节点存储索引键值和对应的 RowId，且以双向链表连接，支持高效范围扫描。分支节点维护路由信息，优化查找路径的确定性。该结构通过层级递归方式，使得索引写入和查找均具有对数时间复杂度。BTREE 索引支持唯一性约束，维护数据完整性。

MCOL 可变列式存储结构

MCOL 基于段页式管理，按列批量存储数据，最小单位为 Batch，支持高效的列投影操作。MCOL 利用元数据段、事务管理段、定长与变长数据段对数据及事务状态精细管理，支持变长字段的行列结合技术。原地更新机制避免传统列存写入尾部追加带来的空间膨胀问题。MCOL 适合 HTAP 场景，兼具 OLTP 性能和部分 OLAP 能力。

SCOL 稳态列式存储结构

SCOL 采用对象式管理，以切片（Slice）为存储单元，支持大规模数据的高性能分析。切片基于文件存储，分为活跃切片和稳态切片，分别对应可变数据和冷数据，提供冷热数据分离存储。稳态切片采用高压缩率编码，具备支持过滤条件下的稀疏索引，提升海量数据查询效率。后台转换任务实现活跃切片到稳态切片的平滑转换，保证查询的透明性与性能提升。

表空间和段空间管理

表空间作为逻辑存储容器，隔离不同对象空间并管理其物理文件。YashanDB 支持段页式和对象式两种管理方式，划分为数据段、索引段、回滚段等。空间申请以 Extent（连续块组）为单位，有效减少碎片，提升空间分配效率。段页式管理配合多级空闲度列表实现高并发场景下插入性能优化。对象式管理适配列存切片文件，以文件为单位便于压缩与连续读。

数据持久化与一致性优化

Redo 日志及 WAL 机制

YashanDB 采用写前日志（Write Ahead Logging）机制，修改操作先写 redo 日志，保障事务变更在发生故障时可恢复。Redolog 结构包含 redo head 与 redo pack，对日志批量写入最大限度减少磁盘 IO 次数。多线程批量写入与 IO 合并、排序优化降低写时延。双写机制防止半写问题，确保数据完整性。Redo 日志是主备复制和故障恢复关键保障。

检查点机制

检查点批量将内存脏页刷新到数据文件，释放 redo 日志空间。YashanDB 区分全量与增量检查点，全量检查点保证实例恢复时间最小，增量检查点控制脏页比例平衡系统负载。调度线程 CKPT 统一控制检查点触发，DBWR 线程并发执行数据刷新。检查点机制确保数据库数据文件和日志状态的同步与一致。

多版本并发控制（MVCC）

通过 UNDO 段保留数据历史版本，实现语句级和事务级读一致性。SCN 作为版本控制基准，读操作基于可见版本构建一致性读 Block，避免读写阻塞。写操作通过行锁管理并发写冲突，触发写一致性，保证事务的 ACID 特性。该机制兼顾事务隔离级别，支持可串行化与读已提交。

查询执行与存储优化技术

向量化计算框架

YashanDB 针对扫描和计算算子引入向量化执行，包括批处理数据结构（向量）、并行计算及表达式预绑定。基于 SIMD 指令实现批量数据高速处理，显著降低解码与调度开销。执行计划中的向量算子降低数据传递成本，提升复杂查询性能。

查询优化器与存储统计

基于代价模型的优化器收集多级统计信息，包括表行数、列数据分布、索引结构及聚集因子，动态采样与并行统计提升统计更新效率。通过条件推导、连接顺序优化和访问路径选择，针对不同存储结构和数据分布生成最优执行计划。索引扫描策略多样支持全索引扫描、跳跃扫描及快速全扫描等，兼顾查询和写入效率。

冷热数据分区与转换

基于数据温度，YashanDB 自动划分在线活跃切片与稳态冷切片，后台转换任务采用增量压缩与合并操作，优化存储空间和查询性能。冷热分区策略有效降低冷热数据访问的冲突，提高系统资源利用率，并支持用户自定义冷热策略。

技术实施建议

合理选型存储结构：针对业务场景选择 HEAP、MCOL 或 LSC，以平衡插入、更新及分析性能。

优化表空间配置：设置合适的数据块大小、PCT FREE 和值班空间分布策略，降低行迁移与空间碎片。

维护统计信息：定期收集与更新统计信息，支持优化器生成准确执行计划，避免不合理索引或全表扫描。

适用索引策略：建立合理索引，针对查询条件选用 BTREE 索引，避免索引过多增加写入成本。

结合事务隔离级别：确认业务对一致性的需求，选择读已提交或可串行化隔离级别，以兼顾性能与准确性。

控制物化切片转换频率：根据业务变化优化后台转换任务参数，平衡性能和存储效率。

利用向量化计算：在查询密集型场景，开启向量化计算，加速数据批处理，提升查询吞吐。

配置并发参数：合理设置工作线程及并行度参数，提升多核 CPU 资源利用率。

做好备份与主备同步：启用合适的保护模式，保障数据安全和业务的连续可用。

监控空间使用与性能指标：定期分析数据缓存、日志和 IO 性能，提前识别系统瓶颈，及时调整存储配置。

结论与未来展望

YashanDB 数据库通过多层次存储结构设计、灵活的空间管理、事务及日志一致性保障和高效的查询执行优化，在保证性能稳定的同时，面向不同业务场景实现了高效的数据管理能力。随着数据规模持续增长及多样化业务需求的演进，YashanDB 基于列存优化、存储压缩与智能调度的技术将成为核心竞争力。未来数据库技术将持续聚焦于存储结构创新、实时分析能力提升以及多维度系统优化，促使数据库平台更好地满足复杂、高性能的企业级应用需求。持续深化存储机制与优化技术的研究实践，是保证数据库可信赖性与高效性的关键所在。