YashanDB 支持的多模型数据库技术介绍

随着数据应用场景的多样化，传统单一数据模型的数据库难以满足复杂业务对多样数据结构和高性能处理的需求。数据库系统面临着性能瓶颈、数据一致性维护及灵活扩展的挑战。YashanDB 作为一款支持多模型的数据库产品，融合了关系模型、列式存储以及访问约束等多种技术，有效解决了这些通用难题。本文聚焦 YashanDB 的技术原理，包括其存储架构、SQL 引擎、事务处理、扩展性和高可用性设计，旨在为数据库研发工程师和系统架构师提供深入解析和技术参考。

多模型存储体系架构

YashanDB 支持行存表、列存表以及访问约束三种主要数据模型，并通过多种存储结构进行物理实现，满足不同业务需求：

行存表（HEAP 存储结构）

基于堆式存储，行存表按行组织数据，实现无序快速插入。每行以变长字段形式存储，支持行内 In-place 更新，减少行迁移。优势在于低延迟事务处理，适合 OLTP 场景。行迁移及链接机制保证了对变长字段扩展的支持，PCT Free 参数控制预留空间避免频繁行迁移，提升更新效率。

列存表（MCOL 与 SCOL 存储结构）

列存表主要针对实时分析、混合事务分析处理（HTAP）及海量 OLAP 场景。MCOL 结构通过段页和批处理单位批量存储列数据，并支持原地更新与字典编码，兼顾快速写入和分析查询性能。SCOL 结构基于对象式管理，对数据进行压缩编码，利用稀疏索引和条件下推完成高效查询。通过后台转换任务将 MCOL 数据转换为 SCOL，自动平衡冷热数据存储，最大化存储与查询效率。

访问约束（Access Constraint）

基于有界计算理论，访问约束通过在原始数据之上构建约束模型，借助语义及预计算减少查询时数据集的访问规模。YashanDB 动态同步源数据变化至访问约束，实现数据存储压缩与计算范围缩小，显著提升大数据集的查询响应速度。

SQL 引擎与执行优化

YashanDB 的 SQL 引擎包括解析器、优化器和执行器，支持标准 SQL 和 PL 语言，结合并行度控制、向量化计算及丰富的内置函数库，以提升大数据环境下的性能与灵活性。

SQL 解析与语义校验

SQL 语句经过词法、语法及语义解析阶段，生成 Parse Tree 并进行权限检查，保证输入的合规性和安全性。通过提前校验优化树，减轻后续负载，提升效率。

成本基优化器（CBO）

优化器使用最新统计信息包括表行数、列基数、索引层数等，可动态调整执行计划。支持静态和动态重写，执行路径遍历时选择最佳连接顺序和访问路径。HINT 机制允许用户对访问路径、连接算法、并行度等进行细粒度调优。

执行计划与向量化计算

执行阶段根据计划树迭代算子执行，将数据以批处理向量传递，利用 SIMD 指令加速批量计算。支持扫描、连接、排序以及并行执行算子，最大化多核利用率和数据吞吐。

事务及并发控制机制

YashanDB 全面实现 ACID 属性，支持事务隔离等级、MVCC 多版本控制、锁机制，应对高并发环境下的数据一致性挑战。

多版本并发控制（MVCC）机制

通过 UNDO 表空间存储历史数据版本，读操作读取事务启动时对应的快照 SCN，实现读写不阻塞。一致性读通过应用版本回滚实现，支持语句级和事务级一致性读，满足业务对数据历史视角的需求。

事务隔离级别

支持读已提交和序列化隔离级别。读已提交保障无脏读但可能发生不可重复读；序列化级别通过快照隔离和写冲突检测，避免幻读和写冲突问题。写冲突机制保证写操作条件一致性及事务串行性。

行锁与表锁

通过 Xslot 事务槽位实现行级排他锁，细粒度控制 DML 操作并发。表锁分为共享锁和排他锁，管理 DDL 和 DML 之间冲突。内置死锁检测与自动解锁机制，保障系统稳定性。

分布式与共享集群部署

为满足海量数据处理及高可用需求，YashanDB 支持分布式和共享集群两种多实例部署模式：

分布式部署

采用 Shared-Nothing 架构，包含 MN 节点（元数据管理）、CN 节点（协调 SQL 执行）、DN 节点（数据存储与执行），任务通过网络通信异步分发，支持两级并行（节点间和节点内），实现线性扩展性。配备全局时钟、协调器及调度机制保证全局事务一致性。

共享集群部署

依赖共享存储和自研并行文件系统 YFS，利用聚合内存技术实现多实例共享缓存（Cohesive Memory），确保多实例数据访问强一致。共享集群管理组件 YCS 通过网络与磁盘心跳实现高可用性监控与自动故障切换，支持读写多实例多活。

高可用性及恢复策略

YashanDB 采用主备复制基于 WAL 的 redo 日志同步，支持同步与异步复制模式灵活部署，实现业务持续性。主备切换支持手动 Switchover 和故障 Failover，辅以自动选主机制降低运维复杂度。系统具备双写技术预防断电半写风险，配合多线程 Checkpoint 和日志回放机制保证数据完整恢复。备份恢复支持基于全量和增量备份以及归档日志的时间点恢复，满足严苛数据保护需求。

技术建议

合理选择存储结构：根据业务场景选择行存表适用于 OLTP，列存表适用于 OLAP 和 HTAP，结合访问约束实现数据加速。

充分利用统计信息：定期收集动态统计，确保优化器选取最优执行计划，降低查询响应时间。

采用 MVCC 与合适的隔离级别：基于业务需求配置隔离级别，平衡性能和一致性需求，使用 MVCC 保证读写互不阻塞。

部署高可用方案：根据系统规模和可用性需求选择合适的主备复制方式及自动选主机制，确保故障快速恢复和数据安全。

优化 SQL 执行效率：使用 Hint, 并行度配置和向量化计算，提升海量数据处理性能。

采用分区和分布策略：利用分区表及分布式存储实现数据拆分和并行处理，提升系统扩展能力。

强化安全管理：启用三权分立和基于角色访问控制，结合密码策略与认证方式保证数据安全。

结论

YashanDB 全面集成多模型数据库技术，结合多样化存储结构、强大的 SQL 优化引擎和高性能事务机制，为复杂业务提供灵活高效的数据管理平台。随着数据规模的快速增长和业务多样性增加，数据存储与计算技术将不断优化，支持多模型融合存储、跨节点强一致性管理、即时分析能力和高可用性保证，将成为数据库系统的核心竞争力。持续关注并深入掌握 YashanDB 的多模型技术体系，将有效推动企业应用创新和数据驱动价值实现。