YashanDB 数据库的更新与迭代：上线新特性与修复

随着数据规模的不断增长与业务场景的多样化，数据库系统面临性能优化、数据一致性保障及高可用管理等多方面的挑战。YashanDB 作为一款面向企业级应用的数据管理系统，不断通过技术创新和功能完善，提升数据库的可靠性、效率及扩展性。本文针对 YashanDB 近期的版本更新，系统梳理其新特性与关键修复内容，旨在为数据库管理员、架构师及开发人员提供技术参考，促进对 YashanDB 核心能力的理解和应用。

多样化部署架构的优化与支持增强

YashanDB 支持单机（主备）、分布式集群及共享集群三种部署形态，每种部署模式面临的硬件资源、数据一致性及高并发访问要求各不相同。近期版本在以下几个方面进行了重点优化：

单机部署：增强了主备复制链路的稳定性和 redo 日志同步机制，引入环形 Log Cache 机制，提升同步效率并减少 IO 负载。针对部分场景新增多线程回滚支持，提高故障恢复的速度。

分布式部署：加强 MN、CN 和 DN 节点间的协调与管理，优化了分布式事务的协调能力，提高了 SQL 执行的并行度和数据交换效率。分布式内部互联总线（DIN）通信框架进一步提升节点间消息传输的可靠性和低延迟。

共享集群部署：升级了崖山集群内核（YCK）和崖山文件系统（YFS），强化了 Global Resource Catalog（GRC）、Global Cache Service（GCS）及 Global Lock Service（GLS）的调度效率。新增故障自动恢复及在线故障切换能力，保障系统的多实例多活并发访问强一致性。

存储引擎升级及数据访问效率提升

针对不同业务场景的存储需求，YashanDB 支持 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种核心存储结构，最新版本提升了存储引擎的访问性能和数据管理能力：

HEAP 存储优化：优化空闲空间管理及行迁移机制，通过细化 PCT Free 配置减少行链接和迁移，提高行存表的写入性能和扫描效率。

BTREE 索引改进：引入索引唯一扫描、范围扫描及跳跃扫描多样访问策略，支持升序和降序指数创建，多维度优化索引访问路径，保障索引检索的高效和准确。

MCOL 存储结构：实现了原地更新（in-place update）功能，减少存储空间膨胀和垃圾扫描；进一步细分变长列数据的存储策略，提升变长字段处理效率。

SCOL 增强：支持后台转换任务自动化将活跃切片（热数据）转为稳态切片（冷数据），结合编码压缩及稀疏索引，有效提升海量数据的查询性能及存储利用率。

SQL 引擎及执行器的功能完善

YashanDB 采用 Cost Based Optimizer（CBO）优化模式，持续改进 SQL 引擎的解析、验证、优化和执行能力，具体表现为：

引入向量化计算框架，基于 SIMD 技术进行批量数据处理，提高多核 CPU 效能的充分利用。

扩展执行算子类型，支持扫描、连接、排序、查询、并行执行、多阶段数据交换等复杂操作。

完善 Hint 机制，赋予用户灵活控制数据访问路径和执行策略的能力，方便针对特定 SQL 进行执行计划调优。

增强分布式 SQL 执行的并行度调控，细化节点间和节点内的水平及垂直切分，提升复杂查询的吞吐能力。

高可用体系的增强及自动化能力提升

为保障关键业务的连续性，YashanDB 针对主备复制和共享集群高可用体系的能力不断提升：

完善主备复制的日志发送和回放机制，支持多级级联备库，优化归档修复流程，加速备库快速追赶主库。

支持手动和自动的主备切换，强化 SWITCHOVER 和 FAILOVER 的流程管理，保障切换过程数据的一致性和业务连续性。

增加主备自动选主能力，包含 Raft 算法基础的选举机制和基于 yasom 仲裁的双模式选主方式，提升自动恢复的灵活性和安全性。

共享集群中，通过 YCS 集群服务的心跳监测、投票仲裁和故障检测，实现实时感知实例异常、快速完成主实例选举，减少业务中断。

安全管理与运维能力的全面升级

安全与运维是数据库系统基础保障的重要部分，YashanDB 在更新中加入了如下关键特性：

用户与权限管理：完善基于角色的访问控制（RBAC）及基于标签的访问控制（LBAC），支持三权分立架构，加强权限分离与审计。

身份认证：支持数据库本地认证及操作系统认证两种模式，增强密码策略（多因子认证、口令复杂度、密码生命周期管理）、登录失败锁定与告警。

加密能力：实现表空间级与表级透明数据加密（TDE），支持备份集加密与传输层加密（SSL/TLS），并通过 PL 源码加密工具保障代码隐私。

审计功能：强化权限审计、行为审计与角色审计，支持异步审计降低性能影响，并提供审计数据管理与自动清理功能。

防入侵机制：支持 IP 黑白名单、连接日志监听和资源预留连接，帮助系统管理员及时识别和应对异常连接和安全威胁。

针对性修复与性能调优

本次版本迭代对多个核心模块进行了问题修复，涵盖实例启动流程、检查点机制、日志处理、内存管理与锁机制等关键路径：

修复了主备复制日志发送延迟异常，保障备库日志同步的实时性。

优化脏数据刷新策略，减少 DBWR 线程 I/O 波动，提升写盘稳定性。

完善内存缓存管理，避免 SQL 缓存和数据字典缓存的泄漏，加速热点扫描数据回收。

调整事务回滚线程数配置，支持并行回滚，提高长事务恢复效率。

增强死锁检测准确率和预防逻辑，减小复杂事务场景下异常出现概率。

技术建议

针对部署场景选择合适架构：根据业务负载选择单机、分布式或共享集群部署，注重网络时延和存储配置，避免系统瓶颈。

合理规划表空间与存储格式：针对 OLTP 与 OLAP 场景合理选用 HEAP、MCOL 或 SCOL 存储结构，动态调整 MCOL TTL 提升查询性能。

定期收集与更新统计信息：保证优化器可准确基于真实数据特征生成执行计划，结合 Hint 辅助调优复杂查询。

配置高可用保护模式：根据业务需求选择适当的数据保护机制，权衡性能与零数据丢失保障。

完善安全管理体系：启用细粒度权限控制与审计机制，定期更新密码策略，保障访问安全。

充分利用新特性提升性能：启用向量化计算、并行执行及多线程机制，配置合理的内存缓存大小，增强系统吞吐能力。

建立科学的监控与告警体系：部署健康监控线程，设定关键指标阈值，及时预警故障及性能异常，保障运行稳定性。

结论

YashanDB 通过持续的技术迭代和功能完善，显著增强了系统的性能、扩展性和可靠性，满足了企业多变且严苛的数据管理需求。未来，随着数据规模的指数增长和业务场景的复杂化，优化存储结构、智能调优执行计划以及提升自动化运维和安全防护能力将成为数据库技术发展的核心竞争力。数据库管理员和应用开发人员需持续关注新技术动态，积极吸收并应用领先实践，以保障业务系统的高效稳定运营。