如何在不同场景中灵活使用 YashanDB

在现代数据库技术领域，数据库系统面临着诸多通用挑战，如性能瓶颈、数据一致性保障以及高可用性需求。YashanDB 作为一款集多种部署形态、多样存储结构和高性能事务处理能力于一体的数据库，针对不同应用场景提供了丰富的支持。合理理解并灵活应用其架构和功能，对于数据库开发人员和数据库管理员（DBA）有效提升系统稳定性和业务性能至关重要。本文旨在系统梳理 YashanDB 的关键技术特性及其在多样应用场景中的实践指导，帮助相关技术人员优化数据库设计与运维策略。

YashanDB 的部署架构与适用场景

YashanDB 支持单机部署、分布式集群部署和共享集群部署三种部署形态，能够满足从中小规模到海量数据分析以及高端核心交易的多样需求。

单机部署：主要适合高可用要求较低或资源有限的场景，采用主备复制机制提供基本的同步复制与故障转移能力，适用于多数常见业务环境。

分布式集群部署：基于 Shared-Nothing 架构，组件包括管理节点(MN)、协调节点(CN)与数据节点(DN)，适合高性能要求和海量数据处理场景。分布式 SQL 支持并行执行与数据分片迁移，满足海量数据分析及实时查询需求。

共享集群部署：采用 Shared-Disk 架构，依赖共享存储和崖山集群内核(YCK)实现多实例多活数据库，具备实例间数据强一致性与高并发写入能力，适用于对交易性能和高可用性要求极高的核心业务。

多样化存储引擎与数据组织方式

YashanDB 支持 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种存储结构，分别针对不同业务需求提供优化：

HEAP 存储结构：基于无序堆存储，支持高速写入，主要应用于联机事务处理(OLTP)场景的行存表，适合频繁插入和更新操作。

BTREE 存储结构：实现 B+树索引结构，支持快速有序查询，广泛用于索引加速数据访问。

MCOL 存储结构：可变列式存储，支持原地更新和字典编码，兼顾实时写入性能与查询效率，适用于在线事务与分析处理(HTAP)的列存表。

SCOL 存储结构：稳态列式存储，利用切片技术对冷数据进行压缩编码，提升海量数据联机分析处理(OLAP)的查询性能。

基于存储结构不同，YashanDB 提供了行存表（HEAP）、TAC 表（MCOL）及 LSC 表（MCOL+SCOL）三类表类型，适配不同冷热数据特点及业务需求。

事务与并发控制适应多样业务

YashanDB 事务引擎支持 ACID 特性和多版本并发控制(MVCC)，保障数据一致性与高并发性能：

读一致性通过基于系统变更号(SCN)的多版本数据快照技术，确保查询看到的均为已提交且一致的版本，避免读写阻塞。

写一致性通过事务隔离和锁机制，防止并发写入冲突，支持读已提交和可串行化两种隔离级别，兼顾性能和数据安全。

锁机制采用细粒度行锁和表锁管理，支持死锁检测和自动解除，提升并发控制效率。

支持自治事务，允许在主事务内部执行独立事务以处理特定业务逻辑。

SQL 引擎与优化器的高效执行能力

YashanDB SQL 引擎包含解析器、优化器和执行器，具备丰富且高效的执行能力：

基于成本的优化器(CBO)采用统计信息、代价模型进行多阶段优化，自动生成最优执行计划。

支持多样执行算子包括扫描、连接、排序、聚合等，具备并行执行和向量化计算功能，充分利用多核资源提升执行效率。

分布式 SQL 执行协调节点(CN)负责全局执行计划生成和结果汇总，数据节点(DN)负责并行计算，基于 MPP 架构支持大规模数据查询。

灵活的 Hint 机制支持用户介入优化决策，指导访问路径、连接顺序及并行度配置，适应复杂业务场景。

灵活的数据管理与访问控制

针对不同业务特点，YashanDB 支持丰富的对象管理及访问控制机制：

数据分区及分布式数据空间支持范围分区、哈希分区、列表分区和间隔分区，提高大规模数据管理和访问性能，并支持分布式环境下数据隔离及负载均衡。

丰富的完整性约束包括主键、外键、唯一、非空及检查约束，保障数据准确性和业务逻辑正确性。

基于角色和标签的访问控制实现细粒度权限管理和行级安全策略，满足企业安全合规与多租户应用需求。

支持临时表、外部表满足会话级、事务级临时数据及外部数据读取需求。

高可用与备份恢复保障稳定业务

YashanDB 在高可用和灾备方面提供全面支持：

多级主备复制支持主备同步与异步复制、级联备库和日志归档修复，保障数据安全和业务连续性。

多种保护模式如最大性能、最大可用和最大保护模式，允许根据业务需求权衡性能和数据一致性。

支持计划内切换(Switchover)和故障切换(Failover)保障业务平滑迁移和快速恢复。

自动选主机制基于 Raft 算法或 yasom 仲裁，降低运维复杂度，实现自动故障检测与主备切换。

物理备份及增量备份和基于时间点恢复(PITR)保障数据安全和按需恢复能力。

优化使用建议

根据业务数据规模和性能需求，合理选择部署形态：单机部署适合低并发场景，分布式部署适合海量数据分析，共享集群适合高并发交易场景。

结合业务性质选择合适的存储结构：OLTP 场景优先行存表，HTAP 场景优先选择 TAC 表，OLAP 场景使用 LSC 表，并结合冷热数据动态转换提高性能。

调整事务隔离级别和并发控制策略，既保障数据一致性，又兼顾事务吞吐能力，避免不必要的写冲突与死锁。

定期收集与更新统计信息，保证优化器基于准确的数据分布生成合理执行计划，必要时利用 Hint 进行手动调优。

利用分区技术和分布式数据空间，合理拆分大表，降低单表访问压力，提升数据扫描和索引扫描效率。

针对核心业务部署高可用方案，采用适配的主备保护模式，合理配置自动选主，确保业务连续性和数据安全。

结合数据安全需求，启用表空间或表加密，开启网络通信加密，并配置细粒度访问控制策略保障数据安全。

做好定期备份与归档维护，配置合适的备份策略和恢复方案，保障数据快速恢复与业务不中断。

结论

随着数据规模的不断增长及业务需求的多元化，数据库系统的性能优化与高可用保障日益成为核心竞争力。YashanDB 通过多部署形态、丰富的存储结构和高效的事务及 SQL 执行引擎，为不同行业和业务场景提供了灵活而强大的数据库解决方案。未来，随着支持多核并行计算、智能优化器和云原生部署的发展，数据库系统的能力将不断提升。持续深入理解 YashanDB 的体系架构及功能特性，将助力数据库开发和运维人员有效应对多变的业务挑战，推动业务持续稳健发展。