YashanDB 数据库在金融交易中的效率提升分析

金融交易系统对数据处理系统的性能和可靠性有极高的要求，尤其在并发访问、数据一致性和事务完整性方面面临严峻挑战。数据库在存储、查询、事务

处理及高可用架构设计等方面的性能瓶颈容易成为系统整体性能的瓶颈，影响交易的实时性和系统的稳定性。为应对海量交易数据处理、高并发要求和保障高

安全性，选择高效且适合金融场景的数据库系统至关重要。本文旨在基于 YashanDB 数据库的核心技术架构，深入分析其如何满足金融交易应用的高效能需求，

提升交易系统整体性能，重点面向数据库开发人员、DBA 及金融 IT 技术专家，详细阐述 YashanDB 在存储结构、并发控制、事务管理及集群架构等多个层面

的优化设计和实现。

高效存储结构与适配场景

YashanDB 支持多种存储结构，包括 HEAP 行存储、BTREE 索引结构以及两种列式存储 MCOL（可变列式存储）和 SCOL（稳态列式存储）。其中，HEAP 存储

适用于联机事务处理（OLTP）场景，支持事务的快速插入、更新和删除操作；BTREE 作为默认索引结构，通过多层平衡树实现高效的快速索引定位减少 I/O 次

数，显著加快索引列相关查询。金融交易中的高频交易数据及账户状态更新等，依赖行存表和 BTREE 索引保证事务的及时处理。

针对交易系统中大量实时更新和部分冷数据查询混合的复杂需求，YashanDB 采用了 MCOL 和 SCOL 的混合列存策略：MCOL 支撑在线事务与分析混合（HTAP）场

景，允许对可变数据原位更新，避免空间膨胀且提升投影查询性能；SCOL 则将冷数据切片存储于高压缩、支持编码优化的稳态列式结构，配合稀疏索引及条件下

推，大幅降低分析查询时的数据访问代价。前端交易操作实时更新写入活跃切片，而后台自动转换任务将数据批量转为稳态存储，有效兼顾实时性能与分析效

率。

YashanDB 对存储空间采用段页式管理，通过灵活的 Extent 映射和基于数据块的存储，提供细粒度空间管理，提升存储利用率并减少写放大，为大规模交易

系统的高效存储和数据管理提供基础保障。

多版本并发控制与高性能事务管理

金融交易系统对数据一致性和并发性能要求极高，YashanDB 实现了基于多版本并发控制（MVCC）的读一致性机制。事务提交时，系统生成系统变更编号(SCN)

作为全局时间序列，通过 SCN 判断事务可见性，确保并发读写互不阻塞，提升查询实时性且保持数据快照的一致性。MVCC 机制支持语句级和事务级别的一致

性读，适应交易业务中事务粒度和响应时效的差异。

写操作则通过行级锁实现严格的写一致性，避免写写冲突导致的数据不一致和脏写问题。YashanDB 支持读已提交及可串行化两种事务隔离级别，满足不同金融

场景对隔离级别和性能的平衡需求。可串行化隔离级别通过写冲突检测机制提供强数据一致性保障，确保交易准确性。

事务机制中设计了保存点（SAVEPOINT）与自治事务能力，提升复杂业务对回滚控制和异步隔离操作的灵活性。详细的事务资源管理和高效的 REDO 日志

写入策略，结合批量刷盘与 IO 排序优化，确保事务提交和恢复的高效及安全，为金融交易的时效性和持久性提供技术基础。

智能 SQL 优化与执行引擎加速

针对金融交易中复杂和多变的 SQL 查询需求，YashanDB 优化器采用基于成本的 CBO 模型，结合动态和静态重写技术扩展执行计划搜索空间，以选取访问路径和

连接顺序的最优执行策略。统计信息辅助优化器进行基数估算和成本计算，确保索引策略和执行计划符合当前数据分布。

向量化计算技术利用 SIMD 指令集实现数据批处理，代替传统的逐行计算，极大提升 CPU 利用率和数据处理吞吐量。通过批处理向量数据在算子间传递和并行执行，

显著加快计算速度。分布式 SQL 执行基于 MPP 架构实现其内部多级并行，协调节点（CN）与数据节点（DN）协同执行分解查询计划，高效响应海量并发查询需

求。

同时，YashanDB 支持 HINT 提示，允许用户对执行计划进行局部干预，优化查询性能。针对索引扫描模式，优化器支持包括唯一扫描、范围扫描、跳跃扫描等多

种索引访问方式，保障金融交易中精确查找与范围筛选的低延迟。

高可用架构与容灾保障

金融系统对业务连续性有强烈需求，YashanDB 支持多种高可用部署架构：从常见的单机主备部署，到满足线性扩展需求的分布式部署，再到满足高端交易场景的共享集

群部署。每种部署方式均结合主动监控、故障检测及时断、主备同步复制和自动切换，确保数据库系统的稳定运行。

主备复制采用物理 Redo 日志同步，支持同步、异步复制模式。系统自动切换（自动选主）基于 Raft 算法实现分布式集群的领导者选举，避免单点故障。共享集

群通过基于共享存储的崖山文件系统（YFS）和崖山集群服务（YCS）实现多实例读写的强一致性，借助聚合内存技术提升实例间缓存的协同读写性能，保障

极高的扩展性和容灾能力。

备份恢复体系支持增量、归档和基于时间点恢复，结合高效的 Redo 日志回放和归档日志修复机制，对金融交易系统的数据安全提供坚实保障。

技术建议

针对金融核心业务高频数据，优先采用 HEAP 行存表结合 BTREE 索引布局，保障实时事务处理的高性能。

对交易历史及分析报表数据，采用 TAC（MCOL）和 LSC（SCOL）混合列存结构，结合后台转换任务实现冷热分离，提高实时分析查询效率。

启用多版本并发控制机制，合理选择事务隔离级别，避免脏读及写冲突，保证交易数据一致性和事务隔离要求。

利用优化器统计和 Hint 控制，调整 SQL 访问路径及索引策略，以实现复杂 SQL 语句的低延迟响应。

部署主备及共享集群架构时，合理选择同步复制模式及自动选主配置，确保关键业务高可用性与无缝故障切换能力。

开展定期备份和归档工作，配合基于时间点恢复，确保金融数据稳定性与灾备恢复能力。

结论

本文全面梳理了 YashanDB 数据库的存储架构、多版本并发控制、事务管理、SQL 优化器及执行引擎、以及完善的高可用部署机制，从技术细节出发，揭示其在金融交易环

境中对数据一致性、事务完整性、查询高效性和系统高可用性的多维度保障。利用 YashanDB 所提供的灵活存储结构和先进的内核设计，可以显著提升金融业务的数据处

理效率和系统稳定性。建议数据库开发和运维人员针对不同金融应用场景，结合本文提出的技术策略，科学规划系统架构及参数配置，以实现金融交易系统的高性能和持

续可用，从而满足日益增长的业务需求与合规要求。