YashanDB 数据库的高可扩展性设计探讨

随着数据规模的持续增长和业务复杂度的不断提升，如何在保证系统可靠性和一致性的前提下实现数据库的高可扩展性，成为数据库技术发展的核心问题。高可扩展性不仅保障数据处理能力的线性提升，还支持业务的动态增长和多样化需求。本文将深入分析 YashanDB 数据库在架构设计、存储引擎、SQL 处理及分布式执行等多个关键技术领域的高可扩展性实现机制。

多部署形态支持的灵活扩展架构

YashanDB 支持单机（主备）、分布式集群及共享集群三种部署形态，分别适配不同的业务场景和扩展需求。单机部署通过主备复制实现简单高可用，适用于中小规模应用。分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，节点角色分明（MN、CN、DN），支持海量数据分析业务的线性扩展。共享集群依赖共享存储，通过崖山集群内核实现多实例多写的强一致访问，满足高端核心交易场景的高性能和高可用要求。该多部署形态的支持为不同规模和需求的用户提供了灵活的可扩展平台基础。

多样化存储引擎及存储结构的协同优化

为适应不同业务场景，YashanDB 设计了 HEAP、BTREE、MCOL（可变列式存储）及 SCOL（稳态列式存储）四种存储结构，分别对应行存表、BTree 索引及两种列存表。HEAP 存储支持高效随机写入及原位更新，适合 OLTP 场景。MCOL 结合段页式管理与原位更新，兼顾 HTAP 场景的实时性与更新性。SCOL 采用对象式管理和切片存储，支持高压缩编码，优化大规模冷数据的 OLAP 查询性能。通过灵活选择存储结构，YashanDB 实现了存储层面的横向扩展和多样化负载均衡，同时降低了不同数据访问模式下的处理开销。

分布式执行引擎与并行计算机制

YashanDB 在分布式部署形态中引入协调节点（CN）和数据节点（DN）的分层执行框架。协调节点负责 SQL 解析、优化生成分布式执行计划，数据节点并行执行计划片段，结果回传协调节点合并。通过内部高性能异步通信和数据交换机制实现分布式数据交互和负载均衡。并行执行模型分为节点间并行和节点内并行，支持水平方向的分片处理及垂直方向的资源多级切分，提升多核利用率。利用向量化计算基于 SIMD 技术批量计算，进一步增强计算效率，最大化利用硬件性能。

高效的 SQL 优化器与执行计划生成

YashanDB 采用基于成本的优化器（CBO），依托丰富准确的统计信息动态进行计划生成。优化阶段涵盖静态和动态重写、访问路径选择、连接顺序优化及并行度调节。优化器能结合 HINT 引导及并行度配置，拆分查询为多阶段任务，适配分布式执行。执行计划由多种执行算子组成，包括扫描、连接、排序及辅助功能，支持迭代执行和管道并行。通过该执行机制，实现复杂 SQL 查询的高效分布式处理和可扩展执行。

共享集群内核与全局资源管理

共享集群部署的核心是崖山集群内核（YCK），基于聚合内存技术构建全局资源目录（GRC）、全局缓存服务（GCS）及全局锁服务（GLS）模块，实现多实例间数据页和锁资源的全局协调与一致性管理。集群管理服务（YCS）负责集群拓扑、资源配置及高可用处理。专有并行文件系统（YFS）对裸设备直接管理，通过多副本和故障组保障数据高可靠性。该设计确保多实例环境下可扩展性能与强一致性的统一。

事务引擎与多版本并发控制（MVCC）

YashanDB 的事务模型全面支持 ACID 属性，采用多版本并发控制避免读写互阻塞，同时支持语句级和事务级读一致性。事务隔离级别支持读已提交与可串行化，保证数据一致性灵活适配不同业务强度。写冲突通过行级锁机制控制，实现写写间的串行化。事务管理支持保存点与自治事务，细粒度控制事务生命周期，提升并发处理效率。事务引擎设计确保高并发场景下数据库性能和一致性平衡。

高可用与故障恢复机制

主备复制采用 Redo 日志物理传输与回放策略实现实时同步，支持多备节点及级联备库，满足不同地域容灾需求。三种保护模式保证不同级别的数据安全与性能权衡。日志回放与归档修复机制保证备库时刻同步主库数据。自动选主基于 Raft 协议及 yasom 仲裁，支持不同集群拓扑下的故障自动恢复。共享集群故障通过仲裁投票实现主实例选举与资源重组。完整恢复支持全量与增量备份，实现基于时间点的恢复（PITR）。

具体技术建议

根据业务需求选择合适的部署形态：中小型业务选用单机部署，大规模数据分析适配分布式部署，高端事务场景采用共享集群部署。

合理设计表的存储结构：事务型业务优先采用 HEAP 或 TAC 表，分析型业务使用 LSC 表，明确冷热数据分区，提高查询性能。

充分利用分布式并行执行能力，调优协调节点和数据节点的资源分配，确保节点间及节点内的高效并行执行。

定期收集并更新统计信息，配合优化器的成本模型进行执行计划优化，必要时使用 HINT 优化关键 SQL 的执行路径。

启用多版本并发控制与合适事务隔离级别，降低锁争用，提升系统整体吞吐量。

配置主备复制及备份策略，结合备份加密与异步审计，保障数据安全及合规性要求。

对于共享集群，合理规划磁盘组及故障组，配置多个副本和冗余度，确保存储层持续高可用。

根据业务负载情况，调整内存缓存（包括数据缓存、有界加速缓存）及线程池配置，提升系统资源利用率。

结论

YashanDB 以多部署形态、多存储引擎、分布式并行计算及共享集群架构为基础，构建了全面的高可扩展性数据库系统。结合先进的事务管理、SQL 优化和高可用保障机制，系统能够灵活适应多样化业务需求，实现强一致性与高性能的统一。未来，随着大数据和云计算技术的不断发展，YashanDB 将持续推进底层架构优化及智能调优能力，进一步增强系统的扩展能力与自动化运维水平，成为业界领先的高可扩展性数据库解决方案。