怎样做 YashanDB 支持高性能事务处理

在现代数据库技术领域，高性能事务处理一直是关键挑战之一。事务系统需保证 ACID 属性，同时满足高并发和低延迟的需求，这对数据库的体系架构、存储设计、并发控制及执行引擎提出了严苛要求。YashanDB 作为面向多样业务场景的关系型数据库产品，以其多样部署形态和创新技术，致力于实现高效事务处理。本文面向数据库架构师、开发工程师及运维人员，详述 YashanDB 支持高性能事务处理的关键技术原理与实践，旨在促进系统性能提升和技术理解。

多种部署形态提供弹性与性能基础

YashanDB 支持单机主备部署、分布式集群部署以及共享集群部署三种模式，分别面向不同性能和可用性需求。

单机部署：通过主备复制保证数据同步与故障切换能力，适用于多数业务场景，提供稳定高效的事务保障。

分布式部署：采用 Shared-Nothing 架构，区分管理节点(MN)、协调节点(CN)和数据节点(DN)，支持事务的线性扩展能力，适合海量数据处理与分析需求。

共享集群部署：基于 Shared-Disk 架构，引入崖山集群内核通过全局资源管理和缓存一致性，支持多实例多写，保证强一致性读取，满足关键业务高可用、多写负载快速响应的需求。

部署形态的多样性为事务处理性能的优化提供了环境基础，用户可根据业务特性选择最适合的配置。

先进的存储引擎支持多样事务场景

YashanDB 通过采用四种存储结构——HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL——及其相应表结构，分别满足事务和分析的不同性能需求：

HEAP 存储实现高效的行存表，支持原地更新(in-place update)和高并发的事务访问。

BTREE 结构为索引提供有序数据访问，显著降低查找成本，支持多样化的索引扫描策略（全索引扫描、快速全扫描、范围扫描等），优化事务中的查询性能。

MCOL 存储基于段页式列存，支持实时更新和原地更新，适合 HTAP 场景，实现事务与分析的平衡。

SCOL 存储采用切片式列存并支持压缩编码，优化海量稳态数据的查询性能，采用后台转换机制分批将活跃数据转为稳态数据，保持系统高响应。

基于上述存储设计，YashanDB 能够满足不同事务处理的更新效率和查询性能要求。

内存与并发架构助力高并发事务执行

YashanDB 采用多线程架构，分割共享内存区域(SGA)和私有内存区域(SPA)，实现内存资源的高效利用和并行处理：

共享内存池缓存 SQL 解析树、执行计划、数据字典信息，避免频繁硬解析，减少延迟。

数据缓存基于 LRU 算法管理数据块缓存，控制 IO，分设行数据缓存与列数据缓存，适配不同访问模式。

有界加速缓存优化特定加速缓存对象，提高热点数据访问效率。

私有内存满足会话独占变量和语义执行需求，配合多线程执行实现客户端请求的并发处理。

线程体系包括后台脏页刷新线程(DBWR)、redo 日志写入线程(LGWR)、事务回滚线程(ROLLBACK)等，异步处理 IO 与事务日志，减少主流程阻塞。

事务机制与多版本并发控制（MVCC）保障一致性与性能

YashanDB 基于 MVCC 实现读写隔离，保障事务的隔离性和一致性：

读操作基于快照一致性，查询语句使用查询启动时的 SCN 版本，避免读写阻塞，提高并发查询性能。

写操作通过行锁机制避免冲突，支持写一致性语义，保证写操作的串行性。

事务支持两种隔离级别：读已提交与可串行化，满足不同业务对一致性和并发性能的权衡。

采用 Undo 表空间存储历史版本，实现快速回滚和闪回查询，提升事务恢复速度。

事务控制语句支持保存点与回滚至保存点，支持复杂事务管理。

高效的日志机制确保事务的持久性和灾难恢复

采用预写日志（WAL）机制，数据修改前先写 Redo 日志，采用批量刷盘、异步刷新、多线程写入等技术优化日志 IO：

redo 日志分为 redo pack、redo group 和 record 结构，有效组织日志数据。

日志切换机制及多状态文件管理，避免日志追尾问题。

备库通过实时接收和回放 redo 日志，实现主备数据同步和高可用切换。

日志回放线程并行处理减少恢复时间，加速业务恢复。

双写技术避免数据半写问题，保障数据完整性。

优化器与执行引擎支撑高效事务 SQL 处理

YashanDB SQL 引擎中的 CBO 优化器结合统计信息、HINT 等多种信息制定最优执行计划：

支持多种扫描算子、连接策略及并行执行计划，降低查询耗时。

采用语句静态和动态重写策略，扩展执行路径和提升计划灵活性。

向量化执行引擎利用 SIMD 技术，批量并行处理，提高执行效率。

分布式部署中，协调节点(CN)生成分布式执行计划，数据节点(DN)并行执行，配合异步数据交换，提升分布式事务性能。

策略与实践建议

合理选择部署架构：根据业务规模、数据量和并发需求选择单机、分布式或共享集群部署形态，保障性能扩展性。

精细配置存储结构和表设计：结合业务特性采用适当的存储格式（HEAP 行存或 MCOL/SCOL 列存），针对事务型业务优化 HEAP 表设计。

优化索引设计：利用 BTree 索引策略，合理创建唯一索引和函数索引，降低查询与写入开销。

调整内存参数：配置共享缓存大小、日志缓存及私有内存资源，提升并发处理能力。

合理设置事务隔离级别：优先采用读已提交级别提升并发性能，关键业务可选用可串行化保障强一致性。

启用异步日志写入和多线程刷新机制：保障事务提交低延迟并提高 IO 效率。

积极采集和维护统计信息：确保优化器能够制定合理的执行计划。

对高并发场景启用共享线程会话模式，减少线程资源消耗。

定期配置和监控主备复制状态，保证备库数据及时同步。

利用 PL 存储过程减少客户端与服务端交互次数，提升事务的响应速度。

结论

YashanDB 支持高性能事务处理依托于其多样化的架构部署、多样存储引擎设计、高效的内存和并发管理策略、完备的事务控制实现及强大的日志系统保障。优化器和执行引擎的协同工作进一步确保事务 SQL 的高效执行。合理选择并配置系统组件，落实最佳实践，可显著提升系统事务处理性能和稳定性。建议数据库架构设计和运维人员结合上述原理与建议，在实际项目中持续优化，实现事务性能的最大化。