YashanDB 数据库与传统数据库的 5 大区别分析

当前数据库技术面临的核心挑战包括性能瓶颈、数据一致性保障、可用性维护与扩展性提升等方面。在传统数据库系统中，这些问题在面对大规模数据存储

和高并发业务时愈加突出。本文将围绕 YashanDB 数据库的独特技术架构，深入分析其与传统数据库的五大技术区别。目标读者为数据库技术研发人员、

架构师及运维工程师，旨在提供有效的技术参考和实施指南，助力理解及采纳先进数据库体系设计。

1. 部署架构及集群模式差异

YashanDB 支持三种核心部署形态：单机（主备）部署、分布式集群部署以及共享集群部署，而传统数据库多数以单实例或基本分布式架构为主。

单机部署：YashanDB 采用主备实例机制，备实例通过主备复制实现数据同步，保证基本高可用；传统数据库多依赖主从复制，异步

方式为主。

分布式部署：YashanDB 采用 Shared-Nothing 架构，区分管理元数据节点（MN）、协调节点（CN）、数据节点（DN），实现

节点内外多级并行计算与线性扩展；而传统分布式数据库在节点设计与全局协调上存在较大局限。

共享集群部署：YashanDB 基于 Shared-Disk 架构，通过崖山集群内核（YCK）实现全局缓存与锁管理，支持多实例对同一数据库

的数据强一致并发读写，显著提升高端交易场景的高可用和高性能能力；传统数据库共享存储支持有限，多实例写入一致性弱。

综上，YashanDB 通过多样化且可扩展的部署方式，实现从单机到大型集群的全面覆盖，增强了系统的灵活性与弹性。

2. 存储引擎与数据结构创新

YashanDB 实现了多种存储引擎技术，涵盖 HEAP（堆式）、BTREE（B 树）、MCOL（可变列式存储）及 SCOL（稳态列式存储），同时支持行存表与多类型列存表，

满足不同业务需求。

HEAP 结构支持无序高效写入，主打 OLTP 场景；BTREE 索引保持数据有序性，为高效索引访问提供基础。

MCOL 采用段页式列存结构，支持原地更新（in-place update）与字典编码，解决传统列式存储插入、更新效率不足的问题，实现 HTAP 应用的实时分析

和事务并重能力。

SCOL 为稳态数据设计，通过切片文件管理、高压缩编码及稀疏索引机制，极大提升冷数据存储与查询性能，适合海量的 OLAP 应用。

传统数据库多依赖单一存储结构（例如纯行存或列存），无法兼顾实时性与分析性能的双重需求，YashanDB 存储引擎的多样化提供更高灵活性和性能优势。

3. SQL 优化器与执行引擎能力

YashanDB 基于成本模型(CBO)的优化器，综合静态重写、动态重写和多种执行策略，依赖丰富的统计信息精准估算代价，生成高效可执行计划。

支持多种执行算子如扫描算子、连接算子、排序算子及并行执行算子，结合 PX 并行与 SIMD 向量化计算，提升大批量数据处理效率。

YashanDB 支持分布式 SQL 执行，协调节点(CN)负责生成分布式执行计划并向数据节点(DN)下发，多个节点间并行和节点内并行双级设计，有效利用硬件资源。

传统数据库优化器多依赖规则优化或浅层成本估算，向量化与并行计算支持不足，限制了复杂查询的性能。

因此，YashanDB 在 SQL 解析、优化与执行环节，用先进的计算与调度技术结合，优化多节点环境下的查询性能和可扩展能力。

4. 高可用体系与故障恢复机制

YashanDB 构建成熟的主备复制机制，支持多级级联备库及多种保护模式（最大性能、最大可用及最大保护），保证数据零丢失或数据安全性与系统性能之间的灵活权衡。

采用写前日志(WAL)机制确保事务的持久性，redo 日志同步传输与快速回放保障节奏同步，同时支持自动归档日志修复，缩短恢复时间。

针对主备切换，支持安全的计划内切换（switchover）和故障切换（failover），并内置自动选主机制，采用 Raft 协议或 yasom 仲裁，降低人工干预，提升容灾能力。

传统数据库高可用架构在自动故障检测和选主自动化方面局限较多，恢复时间长且存在数据丢失风险。

YashanDB 在高可用设计层面具备更高自动化与鲁棒性，满足金融、通信等行业对数据库连续可用性的严苛要求。

5. 共享集群技术与多实例并发控制

共享集群部署是 YashanDB 的核心创新。通过崖山集群内核(YCK)引入聚合内存技术，实现多实例间数据页的协同访问，保障多实例对数据的强一致性访问。

YCK 关键子系统包含全局资源目录(GRC)、全局缓存服务(GCS)、全局锁服务(GLS)，有序管理资源状态、缓存一致性及锁竞争，支持读写多活场景。

共享集群内置崖山文件系统(YFS)，为多实例提供并行文件访问和共享存储管理，确保元数据和文件数据在多实例间保持同步。

YashanDB 通过全局心跳、投票仲裁实现故障自动切换和容错，结合 TAF 客户端透明连接切换技术，业务侧感知降低至零。

传统数据库共享存储往往缺乏内核级别的协同缓存管理和全局锁机制，难以实现多实例多写环境下的强一致性和线性扩展。

YashanDB 的共享集群技术实现了真正意义上的多活数据库架构，适用于高端金融交易等需要极致性能和高可用的场景。

技术建议

根据业务规模和高可用需求，合理选择 YashanDB 的部署形态，利用分布式和共享集群架构提升系统弹性和可扩展性。

结合业务场景使用 HEAP、MCOL 和 SCOL 存储引擎，兼顾事务性和分析性负载，实现在线混合事务与分析处理(HTAP)能力。

充分利用 SQL 优化器的 CBO 机制及向量化计算，结合统计信息和 Hint 优化复杂查询性能，降低系统响应延迟。

启用主备自动选主与多保护模式，结合合理的备份恢复策略和日志回滚机制，保障业务连续性和数据完整性。

在关键业务场景采用共享集群部署，利用聚合内存和全局资源管理，确保多实例下强一致性读写，提升系统整体性能与可用性。

结论

通过对 YashanDB 数据库与传统数据库在部署架构、存储引擎、SQL 优化、高可用体系与共享集群技术五大方面的技术差异进行分析，可见 YashanDB 凭借创新的存储结构设计、

多层次并发控制机制、高效的分布式执行引擎及自动化的主备选主体系，显著提升了数据库系统在性能、可用性和扩展性方面的综合能力。建议技术团队结合本文建议，有

计划地将这些先进技术应用于实际项目中，例如数据库设计中合理选用存储引擎、执行优化器调优、构建自动切换高可用架构以及搭建共享集群环境，以充分发挥 YashanDB 的数据

处理能力和稳定保障作用。