YashanDB 数据库性能优化的 5 大实用策略详解

随着数据量的持续增长和业务需求的不断演进，数据库系统面临的性能瓶颈问题日益突出。如何保障数据库的高吞吐量、低延迟，并维持数据一致性，

成为数据库技术领域普遍关注的技术挑战。YashanDB 作为具备高可用性和灵活部署架构的关系型数据库，内嵌多样的存储结构与优化机制，面向不同场

景提供针对性解决方案。本文旨在基于 YashanDB 的体系架构和核心组件，深入分析数据库性能瓶颈产生的根因，探讨五大行之有效的性能优化策略，指导

数据库管理员及开发工程师实现在实际业务中提升系统性能的具体技术路径。

1. 优化存储引擎与表结构设计

YashanDB 支持多种存储结构，包括行存 HEAP、BTree 索引、可变列式存储 MCOL 及稳态列式存储 SCOL，不同存储结构面向不同的业务场景提供最优性能。

行存 HEAP 表：适合联机事务处理（OLTP）场景，采用堆式无序存储，优化高速写入和随机访问逻辑。页面内维护多版本并发控制（MVCC）

及事务 Slot，为读写事务提供一致性。

列存 TAC 表（MCOL）：基于段页式列存，支持原地更新（in-place update）和字典编码，适合实时混合事务与分析（HTAP），兼顾写入与查询性能。

列存 LSC 表（SCOL）：采用对象式存储，实现数据切片分区，针对冷数据允许高压缩编码及稀疏索引，极大提升大规模联机分析处理（OLAP）读取效率。

合理选择存储结构与表组织方式，结合业务的冷热数据特征，能显著提升 I/O 效率和查询速度。同时，适当调整页内自由空间比例 PCT FREE，减少因行迁移而产生的额外 I/O。

2. 高效索引策略规划

索引是提高查询性能的关键手段，YashanDB 默认为 BTree 索引，并支持多种扫描类型，包括全索引扫描、索引快速全扫描、范围扫描、唯一扫描、跳跃扫描等，以满足不同查询条件。

聚簇度管理：索引聚簇因子反映索引访问与表数据存储的匹配度。低聚簇因子能够减少多次 I/O 回表的次数，提高范围查询效率。

组合索引与函数索引：合理设计复合索引，结合函数索引支持复杂表达式索引，加速特定 SQL 表达式查询。

索引维护和可见性调控：针对大数据量导入可将索引设置为不可用状态，导入完成后重建索引，减缓写入压力。利用索引可见性机制，评

估索引使用效果而不影响正常业务。

索引与外键索引的合理搭配，有效避免主表操作导致子表全表扫描，大幅提升并发性能。

3. 调优 SQL 执行及并行机制

YashanDB SQL 引擎采用基于成本的 CBO 优化器，结合统计信息生成优化执行计划，并支持多种执行算子和向量化计算。

统计信息管理：保持表、列及索引的动态统计信息精确完整，确保优化器成本估算准确，生成高效执行计划。支持并行统计和抽样统计，加快统计采集。

执行计划及 HINT 调优：定期分析慢 SQL，利用查询计划分析结果，结合 SQL Hint 对连接顺序、索引使用、并行度等关键策略进行引导。

并行度调整：利用 YashanDB 的并行执行算子，调整并行线程池大小和执行算子并行度，充分利用多核 CPU 资源，实现节点间和节点内的多级并行。

向量化批处理：通过 SIMD 技术和批量数据结构传递，有效减少算子间上下文切换，提升 CPU 利用率和整体吞吐量。

4. 资源管理及内存缓存优化

合理配置和动态调优共享内存区域和私有内存区域，有助于减轻物理 IO 压力、降低请求延迟，提高系统整体响应能力。

共享内存池（SGA）调优：合理分配数据缓存（Data Buffer）、SQL 缓存及数据字典缓存大小，减少缓存失效频率和硬解析开销。

有界加速缓存（AC Buffer）及虚拟内存：应用有界理论精确管理热点数据缓存，配置虚拟内存空间减少溢出时的磁盘交换，提高算子物化效率。

脏页刷新策略：调优 DBWR 线程数、Checkpoint 频率及策略，减少写峰值带来的延迟，保证事务提交顺畅及系统稳定。

5. 合理部署架构与高可用保障

YashanDB 提供单机主备、分布式集群及共享集群多种部署形态，适配不同业务容量及性能需求。

分布式部署：基于 Shared-Nothing 架构，划分 MN、CN 和 DN 节点职责，利用分片管理、分布式事务及数据交换机制实现线性可扩展和性能最

佳。

共享集群：依赖共享存储及崖山文件系统 YFS，实现多实例共享缓存和锁资源。结合崖山集群服务 YCS 实现故障自动选主和在线高可用，

无单点故障。

主备切换及自动选主：根据业务需求选择同步或异步复制模式，合理配置保护模式，利用 Raft 算法及 yasom 器仲裁实现主备自动选主和故

障快速切换，保障数据库的连续可用和数据一致性。

五大优化策略总结及实施建议

根据业务模式选择合适的存储结构与表组织方式，合理利用行存和列存优势。

构建合理的索引体系，结合聚簇度优化与函数索引，降低查询成本，提升 I/O 效率。

强化 SQL 执行计划管理与统计信息采集，运用并行及向量化技术加快查询速度。

优化内存配置及缓存管理策略，提高缓冲命中率，减轻磁盘 I/O 压力。

设计稳健的部署架构，结合自动选主及高可用机制确保服务连续性和数据一致性。

结论

基于对 YashanDB 体系架构深刻理解，结合其多样化存储引擎设计、优化器及执行引擎多项技术创新，针对不同场景实施针对性性能优化措施，可以显著提升数据库的吞吐能力与响应速度。YashanDB 提供了从存储端到 SQL 执行再到集群部署多层面综合优化策略，助力企业构建高效、稳定、可扩展的数据库基础设施。建议技术人员结合自身业务实际，优先在数据模型设计和索引建设上下功夫，配合合理的内存管理及并行计算技术，配合成熟的主备容灾及共享集群架构，实现数据库性能的持续优化与保障。