YashanDB 的架构特性与高效查询能力

关系型数据库作为现代信息系统的核心组成部分，面临日益严苛的性能和可扩展性挑战。数据增长速度快、查询需求复杂多变，以及高并发访问，均对数据库系统提出了更高的要求。保证数据一致性和系统高可用性是数据库设计的基础目标。YashanDB 作为自主研发的数据库产品，针对传统数据库在单机、分布式及共享集群场景下存在的局限，采用多样化的架构形态和创新的存储技术，以满足不同应用场景的性能和可靠性需求。本文旨在系统介绍 YashanDB 的体系架构及其高效查询能力，帮助开发人员和数据库管理员深入理解其技术优势和应用价值。

多形态部署架构及模块划分

YashanDB 支持单机、分布式和共享集群三种部署形态，满足从单机高可用到海量数据处理及多实例并发的多样化需求：

单机部署：采用主备模式实现数据同步，主实例和备实例分别运行于不同服务器，主备复制确保数据一致性。该形态适用于对可用性要求中等的场景，配置灵活，部署简便。

分布式部署：引入 MN（元数据节点）、CN（协调节点）和 DN（数据节点）组构建 Shared-Nothing 架构。MN 负责集群元数据和事务协调，CN 负责 SQL 请求的解析与调度，DN 负责数据存储及查询执行。该架构支持线性扩展，适合海量分析和高并发事务处理。

共享集群部署：基于 Shared-Disk 架构，多个数据库实例共享存储资源。通过崖山集群内核（YCK）实现全局缓存和锁管理，保证多实例间的强一致性访问。崖山文件系统（YFS）提供并行文件管理和高可用存储。该模式支持多实例数据库多写，满足高端在线交易系统的需求。

以上架构通过不同的核心组件组合，形成完备的数据库服务实现。单机形态涵盖客户端驱动、SQL 引擎、PL 引擎、存储引擎等子系统；分布式和共享集群则在此基础上扩展了元数据管理、协调服务及集群服务，确保数据库功能的全面和性能的优化。

多样化存储引擎与空间管理机制

针对不同应用场景，YashanDB 提供了 HEAP（堆式存储）、BTREE（B 树索引）、MCOL（可变列式存储）和 SCOL（稳态列式存储）四种存储结构，支持行存表和列存表的混合应用：

HEAP 存储：无序存储结构，便于高速插入和随机访问，主要面向在线事务处理（OLTP）场景。

BTREE 存储：采用 B-Link Tree 结构，索引数据有序存储，支持多样化索引扫描方式，提升索引访问效率。

MCOL 存储：基于段页式列式存储，实现原位更新及字典编码压缩，兼顾实时写入能力和分析性能，适合在线事务与分析混合（HTAP）场景。

SCOL 存储：采用切片式对象管理，可对数据进行高效压缩和编码，提供稀疏索引及条件下推过滤，极大提升海量数据分析查询性能。

在存储空间管理方面，YashanDB 实现了段页式和对象式管理。段页式细分为块、区及段三级结构，基于空闲空间管理细粒度控制内存和磁盘空间，保证空间利用率和高效并发；对象式管理适配列式存储需求，实现逻辑切片数据的连续物理存储和压缩编码。

先进的事务机制与并发控制

YashanDB 事务遵循 ACID 原则，并借助多版本并发控制（MVCC）确保数据一致性和并发访问性能。事务读操作基于系统变更号（SCN）实现一致性读，使得读写操作无阻塞。同时支持读已提交（Read Committed）和可串行化（Serializable）两种隔离级别，通过行锁和表锁机制管理写写冲突和 DML-DDL 并发。

写一致性采用语句级原子操作，避免更新遗漏问题。事务还支持保存点（SAVEPOINT）及自治事务，实现灵活的事务回滚和嵌套执行能力，提升事务处理的鲁棒性和开发效率。

高效的 SQL 引擎及优化技术

YashanDB SQL 引擎支持标准 SQL 解析、验证、优化和执行，采用基于统计信息的 CBO 优化模式，实现查询计划的成本评估和最优路径选择。优化器能够根据索引信息、数据分布、HINT 提示等灵活调整执行计划。

引擎执行流程支持软解析避免重复编译，采用火山执行模型和向量化执行框架提升 CPU 资源利用率。支持线程并行及分布式 SQL 查询，协调节点生成执行计划并分发给数据节点并行执行，实现 MPP 结构的高性能计算。

优化技术涵盖静态与动态 SQL 重写，基数估算，连接顺序优化，访问路径选择等，结合索引扫描策略（范围扫描、跳跃扫描、唯一扫描等）提供多样化访问路径，确保复杂查询的高效执行。

丰富的数据库对象支持与管理

在逻辑模型层，YashanDB 支持标准的关系对象，包括模式、表、索引、视图、序列、同义词、访问约束、分区表及自定义数据类型等。支持多种数据类型：字符型、数值型、日期/时间、大对象（LOB）及 JSON 等。

分区功能支持范围、哈希、列表及间隔分区，允许多级复合分区，简化海量数据管理并提升访问效率。访问约束基于有界计算理论，用于对大规模数据集进行语义级压缩和过滤，实现数据的有效缩小和查询加速。

行存表与列存表：行存表适合 OLTP，数据以行存储；列存表基础为 MCOL 和 SCOL 存储，支持冷热数据区分及后台转换，优化联机分析处理（OLAP）性能。

视图与物化视图：支持普通视图的查询简化及数据解耦，以及物化视图实现复杂查询预计算，显著提升查询响应速度。

PL 引擎：支持存储过程、自定义函数、触发器、包以及自治事务，实现边界清晰、封装性强的业务逻辑集成，减少客户端交互开销。

具体技术建议

合理选择部署形态：根据业务规模和性能需求，选择单机、分布式或共享集群部署，兼顾可用性和扩展性。

优化存储设计：结合业务特征选择 HEAP、MCOL 或 SCOL 存储结构，利用分区表和访问约束技术，控制数据访问范围，提高查询效率。

完善事务管理：根据业务需求配置隔离级别，利用 SAVEPOINT 和自治事务机制提高事务容错能力和并行度，保证数据一致性。

构建高效索引：建立合理的 BTree 索引及函数索引，合理使用索引跳跃扫描等策略，避免全表扫描带来的性能损耗。

利用 SQL 优化技术：保持统计信息最新，结合 HINT 和执行计划分析，调整执行策略，实现 SQL 性能的持续优化。

设计合理的缓存策略：调整共享内存中数据缓存、共享池和有界加速缓存参数，提升 SQL 解析和执行的响应速度。

部署安全防护措施：配置合理的用户权限、访问控制策略及加密机制，确保数据安全及合规要求，促进系统稳定运行。

结论与展望

YashanDB 凭借其多形态的部署架构、多样化的存储引擎设计、完备的事务及并发控制机制，结合高效的 SQL 优化器和丰富的数据库对象支持，实现了对现代复杂业务需求的全面覆盖。随着数据持续增长和业务复杂度提升，数据库的性能优化、弹性扩展和安全保障将成为核心竞争力。未来，YashanDB 将不断推动体系架构创新，深化智能优化能力，扩大生态驱动，持续为企业用户提供高性能、高可靠、高安全的数据库解决方案。技术人员应持续关注相关新技术发展，掌握数据库底层机制，为业务提供强有力的数据支撑。