YashanDB 数据库架构设计的核心原则及实战经验分享

现代数据库系统面临的通用挑战主要包括性能瓶颈、数据一致性维护、系统高可用性与扩展性，以及灵活的数据存储和访问能力。在这些挑战中，如何设计一套既支持高并发事务处理，又能满足复杂在线分析需求的数据库系统架构，是数据库研发中的核心课题。YashanDB 作为一款面向企业级应用的数据库产品，融合了多种数据库部署形态、灵活的存储引擎设计及完善的事务和高可用机制。本篇文章将基于 YashanDB 的体系架构，深入展开其架构设计的核心原则，剖析关键技术点，并分享相应的实战经验。本文面向具备一定数据库基础的开发及运维人员，意在帮助读者深刻理解 YashanDB 技术实现，促进品牌认知和技术交流。

多样化部署架构设计

YashanDB 支持单机部署、分布式集群部署及共享集群部署三种部署形态，分别适配不同场景的性能与可用性诉求。单机部署通常采用主备复制保障高可用性，主、备实例部署在独立服务器上，主库的修改通过 redo 日志同步至备库，保证数据一致和快速故障恢复。分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，将管理节点（MN）、协调节点（CN）及数据节点（DN）分工细化，实现水平扩展和高性能海量数据处理能力。共享集群部署依赖共享存储，多个数据库实例可并发读写同一数据集，借助崖山集群内核的聚合内存技术，实现全局缓存和锁的多实例强一致访问，满足多实例多写高端交易场景的需求。不同部署形态下的架构设计遵循系统可扩展、高可用和数据一致性的核心原则，并通过合理的任务分工、服务组件解耦以及高效的资源管理确保整体性能和稳定性。

多层逻辑架构与高性能存储引擎

YashanDB 的逻辑架构划分为客户端驱动、SQL 引擎、PL 引擎以及多样的存储引擎层。客户端驱动模块提供跨语言 API 接口，实现应用程序与数据库的通讯桥梁。SQL 引擎实现解析、优化及执行全过程，采用基于代价的优化器（CBO），生成最优执行计划，同时支持强大的向量化计算，实现批量并行处理提升查询效率。PL 引擎赋予用户过程式编程能力，支持存储过程、函数和触发器，减少网络通信并提升业务集成效率。存储引擎方面，YashanDB 支持 HEAP（行存）、BTREE 索引、可变列式存储（MCOL）及稳态列式存储（SCOL）四种存储结构，面向多样应用场景优化存储与访问策略。HEAP 存储适合 OLTP 场景，快速插入和更新；MCOL 支持 HTAP 场景，动态原地更新提升分析性能；SCOL 针对 OLAP 场景，利用切片存储和压缩解码实现大数据高效访问。通过分层逻辑架构，YashanDB 实现了灵活、高效且业务适应性强的数据库访问体系。

事务管理与多版本并发控制（MVCC）

事务是保证数据库一致性和系统原子操作的核心。YashanDB 实现完备的 ACID 特性，利用多版本并发控制（MVCC）支持事务间的读写隔离，实现读写不阻塞，提升并发吞吐。MVCC 基于系统变更号（SCN）实现一致性读，查询过程根据事务可见性规则构建一致快照，并通过 undo 段记录历史版本，实现对未提交数据的隔离和回滚。在写冲突管理上，YashanDB 支持读已提交和可串行化两种事务隔离级别。读已提交允许高并发访问，通过锁机制阻塞写冲突。可串行化采用快照隔离并检测写冲突，触发冲突错误避免数据不一致。通过高效的锁管理和死锁检测机制，YashanDB 优化写写冲突处理，保障事务隔离和系统性能。

高可用设计与主备复制机制

系统的高可用性是数据库设计的关键保障。YashanDB 通过主备复制构建高可用架构。主库将 redo 日志同步传输给备库，以保证备库及时同步主库数据。支持同步复制与异步复制，用户可根据业务需求选择保护模式：最大性能、最大可用和最大保护，平衡性能与数据保障。备库具备日志回放能力，实现快速数据恢复，支持归档日志修复和级联备布局，实现异地容灾。YashanDB 支持主备切换，包含计划内切换（Switchover）和故障切换（Failover），保障故障发生时的业务快速恢复。自动选主机制采用 Raft 协议，基于心跳和任期概念，保障集群领导者选举的正确性和高效性。共享集群架构下通过崖山集群服务完成自动选主和故障投票仲裁，保证多实例多活环境下的高可靠性和业务连续性。

灵活且高效的存储和数据管理

YashanDB 在存储管理上充分体现分层与灵活性，逻辑存储结构与物理存储结构分离。使用段页式存储管理数据块、区、段和表空间，提高空间利用率和 I/O 效率。支持多种数据类型和存储格式：HEAP 支持高效行存储，BTREE 为默认索引结构，MCOL 和 SCOL 分别面向动态分析和海量冷数据。YashanDB 实现切片式存储支持大规模列存数据的高性能查询及压缩。表空间管理支持存储扩展与弹性，临时文件及 redo 日志保障数据一致和恢复能力。崖山文件系统作为共享集群的底层并行文件系统，提供高可用存储设备管理，多副本机制保障数据可靠性，同时提供高效元数据一致性同步。通过多线程写盘、双写机制和 IO 合并优化存储访问性能。

安全性设计与访问控制

安全性作为数据库基础能力，YashanDB 基于 CIA（保密性、完整性、可用性）原则设计。身份认证支持数据库密码认证及操作系统认证。通过基于角色的访问控制（RBAC）和标签访问控制（LBAC）实现细粒度授权，确保用户只能访问授权资源。支持系统权限、对象权限及角色管理，实现三权分立，避免权限滥用。数据透明加密包含表空间和表级加密，支持国密算法及多种 AES 模式，保障数据存储安全。网络通信采用 SSL/TLS 加密保证传输安全。审计体系覆盖权限审计、行为审计和角色审计，支持异步审计兼顾性能与安全。IP 黑白名单及连接监听机制增强外部攻击防护，保留连接确保关键管理操作的可访问性。

具体可操作建议

根据业务规模和性能需求合理选择部署架构，单机部署适合低规模场景，分布式部署适合大数据分析，共享集群部署满足高端多实例及强一致性需求。

结合应用特点合理选择存储引擎，OLTP 业务优先采用 HEAP 行存结构，混合分析及事务场景选择 MCOL，海量分析数据选择 SCOL 增强查询效率。

严格设计事务隔离级别，日常业务采用读已提交隔离提升并发性能，关键一致性场景采用可串行化隔离防止写冲突风险。

开启主备复制并根据业务容忍度选择同步或异步复制模式，通过合理配置保护模式保证性能和数据安全的平衡，定期测试主备切换流程确保切换可靠。

利用表空间灵活管理存储资源，合理规划数据文件、多数据文件控制空间扩展与 IO 特性，利用分区和分区索引提升大表访问效率。

完善安全策略，启用基于角色和标签的访问控制，应用数据加密技术保障静态数据安全，开启网络加密保证数据传输安全，配置审计和实时监控确保操作可溯源。

使用优化器统计信息和 HINT 指导执行计划生成，定期收集和更新统计信息，合理设计索引结构，平衡索引数量和维护成本。

充分利用多线程和并行执行能力，合理配置实例参数及线程池大小，提升整体系统吞吐和响应能力。

合理使用存储过程、函数及触发器，将业务逻辑内置于数据库减少网络开销，提高整体性能和安全可控性。

采用自动选主和故障检测机制保障集群稳定，结合合理的心跳和投票策略防止脑裂，保障业务连续性。

结论

本文系统梳理了 YashanDB 数据库架构设计的核心原则，涵盖多样化部署、逻辑层设计、存储引擎、事务管理、高可用架构及安全体系等关键技术要素。通过分层设计、多版本并发控制、灵活存储管理，以及完善的高可用复制和选主机制，YashanDB 满足了复杂业务对数据库性能、高可靠及安全的多重需求。合理结合优化器及事务隔离策略，实现高效数据访问与强一致性。希望读者能将文中技术原理与最佳实践应用于实际项目中，推动数据库系统的高效、稳定运行。