YashanDB 的技术演进：从初创到领先的历程分析

如何优化查询速度是关系型数据库技术发展的核心问题之一。查询速度的提升直接影响数据库响应时间和整体系统性能，进而决定数据库在大规模数据处理和高并发场景中的适用性和扩展能力。通过优化数据库的存储结构、执行引擎、并发控制以及分布式架构，能够有效提升查询效率和系统的稳定性。本文将围绕 YashanDB 数据库的发展历程，详细解析其在系统架构、存储引擎、执行优化、并发控制及高可用性等方面的技术演进，揭示其如何从初创阶段逐步演进成为业界领先的数据库产品。

系统架构多样化部署满足多场景需求

YashanDB 采用灵活的部署架构以满足不同业务场景的需求。主要包括单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署三种模式。单机部署通过主备复制实现高可用，以主实例承担业务请求，备实例实现同步数据冗余，适合大多数单节点业务场景。分布式部署基于 Shared-Nothing 架构，划分 MN、CN、DN 多种节点，适合海量数据分析和强线性扩展需求。共享集群部署依托共享存储和崖山内核，实现多实例并发读写且保证强一致性，满足多写、高可用及高扩展场景。

这种架构的多样化设计使 YashanDB 能够灵活适配不同规模的业务，保证系统的高可用和性能可扩展性。

创新的存储引擎设计提升数据访问效率

存储引擎是数据库底层的核心，YashanDB 支持多种存储结构以应对事务处理和分析两类典型应用。HEAP 采用堆式存储，支持高效随机写入，适合 OLTP 场景。BTREE 存储结构的 B 树索引用于索引加速，维持索引行的有序性，支持多种扫描类型。列式存储中，MCOL（可变列式存储）实现原地更新，增强实时更新能力，减少空间膨胀，适用于 HTAP 场景。SCOL（稳态列式存储）在冷数据上采用高压缩编码和切片管理策略，优化查询性能和存储效率，适合 OLAP 场景。

存储引擎设计采用段页式与对象式管理并结合多层空间管理机制，提升了空间利用率和 IO 效率，实现了面向多样化业务场景的存储优化。

基于 CBO 的 SQL 优化器提升查询执行效率

YashanDB 的 SQL 引擎核心在于采用基于成本的优化器（CBO），分析统计信息后生成最优执行计划。优化流程包括解析、验证、静态及动态语句重写、执行计划生成和执行。其中，统计信息涵盖表行数、列数据分布、索引层级等；动态重写则结合运行时信息进一步优化。支持多种执行算子，包括扫描、连接、排序等，同时辅以并行度调整和 Hint 指令实现计划微调。

YashanDB 支持向量化执行利用 SIMD 技术加速批量数据计算和表达式求值，显著提升计算效率，满足大规模并行查询需求。

多版本并发控制与事务管理保证数据一致性

为支持高并发访问，YashanDB 采用多版本并发控制（MVCC）机制，通过事务 ID 和 SCN 系统变更号控制数据版本，保证语句级和事务级一致性读。读写事务非阻塞互不干扰，读取操作访问一致性快照，写操作则有效避免写写冲突。系统支持读已提交和可串行化两种事务隔离级别，其中可串行化通过写冲突检测阻止数据不一致。

锁机制方面，采用表锁和行锁区分控制不同粒度并发冲突，配合死锁检测和回滚机制，保证数据安全和系统稳定。同时支持自治事务，实现主事务中独立的数据修改操作，提升灵活性。

分布式 SQL 执行与数据分区增强可扩展性

在分布式场景下，YashanDB 协调节点（CN）负责接收请求和生成分布式执行计划，数据节点（DN）负责存储和执行分片任务。分布式 SQL 执行采用 MPP 架构，支持节点间多阶段数据交换及节点内水平、垂直并行切分，实现高效的任务并行处理和动态负载均衡。

数据分区技术支持范围分区、哈希分区、列表分区及间隔分区，并支持复合分区策略，实现数据按期分区管理和访问路径优化。分区表与分区索引配合提升大表查询及维护效率，有效控制数据量带来的系统压力。

高可用机制与自动选主保障系统稳定运行

YashanDB 通过主备复制实现高可用，采用 WAL 机制记录 redo 日志，主库发送日志到备库实现数据同步。支持最大性能、最大可用、最大保护三种保护模式，平衡性能与数据安全。备库支持日志回放和归档修复，保证数据连续性和容错能力。进一步支持级联备库满足异地容灾需求。

自动选主功能基于 Raft 算法和 yasom 仲裁，实现主备节点自动监测、选举和切换。共享集群采用全局投票机制完成实例故障检测和主节点切换，高效保障集群多实例的持续可用性和一致性。

具体技术建议

合理选择部署形态：根据业务场景，选择单机、分布式或共享集群部署，优化资源利用和扩展能力。

优化存储结构配置：结合业务类型选择合适的表类型（HEAP、TAC、LSC），调整 PCT Free 和空闲空间管理参数，防止行迁移并提升 IO 效率。

更新及时统计信息：通过定时收集和手动刷新统计信息，确保优化器准确评估执行计划的代价，避免计划失效。

合理设计索引结构：根据查询特征创建唯一索引、组合索引及函数索引，避免过度索引带来的维护和空间负担。

采用多版本并发控制策略：结合业务需求选择适当的事务隔离级别，确保数据一致性，同时保障并发性能。

划分合理的数据分区：基于访问特征设计分区策略，支持数据裁剪和并行访问，提升大数据量下的查询和管理效率。

启用合适的高可用模式及自动选主：根据数据安全需求选择保护模式，部署多备份并启用自动选主机制，保障系统稳定运行。

利用 PL 语言及过程化对象：将复杂业务逻辑封装至存储过程、自定义函数等，减少网络交互及提升执行效率。

结论

YashanDB 的技术演进涵盖了多样化部署架构、创新存储引擎、多维度 SQL 优化、全面并发控制和高可靠高可用机制。其针对在线事务处理、实时分析及大数据场景设计不同的存储结构，并结合先进的 SQL 优化和向量化计算，实现了性能的显著提升；基于 MVCC 的事务保证了一致性的同时最大化并发性能；分布式架构与数据分区增强了可扩展性和管理便利性；主备复制、高可用和自动选主机制确保系统高稳定性和数据安全。建议开发和运维团队根据本文提供的架构原理和最佳实践，结合业务特征，有针对性地优化数据库系统，实现查询速度及系统性能的持续提升。