YashanDB 数据库开发指南：从入门到精通

如何有效提升数据库的查询速度是当前数据库系统设计和运维中的核心问题。查询性能直接影响应用响应时间和系统吞吐量，不仅关乎用户体验，也决定业务系统的可扩展性和稳定性。YashanDB 作为国产高性能数据库，针对查询优化提供了完善的技术架构和多样部署形态，本指南将全面解析其核心技术原理及优化策略，助力开发者最大限度提升系统性能和开发效率。

一、YashanDB 部署架构解析

1. 单机部署

单机部署是 YashanDB 最常见的部署形态，支持主实例与备实例的主备复制，保证数据同步和基本高可用。主备复制通过主实例发送 redo 重做日志，备实例实时接收并回放，确保数据一致性且支持快速主备切换。该形态适用于多数场景，部署简便，易于管理。

2. 分布式集群部署

分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，由元数据节点管理(MN)、协调节点管理(CN)和数据节点管理(DN)组成。各节点类型职责分明，支持大规模数据处理及业务的线性扩展。CN 节点负责 SQL 解析、执行计划生成及结果汇总，DN 节点负责高并发数据存储和分布式执行。同时引入分布式事务协调和元数据同步保障跨节点数据一致。

3. 共享集群部署

共享集群部署依赖共享存储，基于崖山集群内核实现内存聚合（Cohesive Memory）和全局资源管理，实现多实例多写高可用特性。通过全局缓存服务(GCS)和全局锁服务(GLS)，多实例间实现数据访问强一致性。集群服务(YCS)管理配置、资源和故障处理，文件系统(YFS)提供共享文件访问。此形态满足对高并发、高可扩展及零数据丢失场景需求。

二、存储引擎及存储结构

1. 存储结构类型

YashanDB 支持多种存储结构以适应不同业务场景，包括无序堆存(HEAP)、有序 B 树(BTREE)、可变列式存储(MCOL)和稳态列式存储(SCOL)。HEAP 适合 OLTP 系统的行式存储；BTREE 作为默认索引结构保证高效查询；MCOL 结合列式和行式存储优点，支持在线事务与分析混合场景，提供原地更新能力；SCOL 适合大规模稳态分析，支持切片存储、高效压缩及编码。

2. 表空间与段页式管理

表空间作为逻辑存储单元包含多个物理数据文件，空间采用段页式或对象式管理。段(page)是由数据块组成的逻辑空间单位，区(Extent)包含一组连续数据块。段代表表、索引等数据库对象，管理所分配的区。YashanDB 通过多级空间管理和空闲度列表提高数据管理效率，确保空间灵活分配和高并发访问。

3. 列式数据存储切片技术

针对海量数据的分析型场景，LSC 表的数据冷数据采用切片(Slice)存储，按行数切分为活跃切片和稳态切片。活跃切片支持实时增删改；稳态切片经过压缩编码及排序支持高速查询。后台转换任务自动完成数据冷热切片转换，保持数据更新与查询性能的平衡。

三、SQL 引擎与执行优化

1. SQL 执行流程

YashanDB 的 SQL 引擎以解析、校验、静态重写、优化、动态重写及执行六阶段流程处理 SQL 语句。优化器采用基于统计信息的代价模型(CBO)选择最佳执行计划，支持复杂连接顺序确定、访问路径选择、并行度控制和 HINT 提示调整。

2. 向量化计算与并行执行

通过利用 SIMD 技术，YashanDB 的向量化执行实现批量数据的统一处理，显著提升查询算子处理效率。结合 MPP 架构的分布式并行执行，查询计划分发至多个数据节点并行处理，同时支持节点内水平及垂直切分细粒度并发，满足高吞吐量和低延迟需求。

3. 优化器提示(HINT)和统计信息

用户可使用 HINT 干预优化器，例如指定扫描类型、连接顺序及并行度，针对特殊业务场景提升执行效率。统计信息包含表行数、列平均长度、索引层数及数据分布直方图，支持动态及抽样统计，确保优化计划基于准确数据估算。

四、事务与并发控制

1. 事务 ACID 特性及 MVCC

YashanDB 支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)，实现多版本并发控制(MVCC)以保证读写非阻塞。数据的历史版本保存在 undo 表空间中，查询时基于查询 SCN 访问一致性快照，支持语句级和事务级一致性读。

2. 事务隔离级别

支持读已提交和可串行化两种隔离级别。读已提交确保读取已提交数据，防止脏读，但允许不可重复读；可串行化通过全局事务检查避免所有脏读、不可重复读和幻读，保障事务安全。写冲突时会触发行锁等待或串行化冲突检测，保证数据完整性。

3. 锁管理与死锁检测

行锁和表锁分别控制细粒度和粗粒度资源的并发访问。行锁采用物理锁机制，只有排他锁；表锁支持共享锁和排他锁。系统持续检测事务之间的资源循环等待，自动发现死锁并中断部分事务，保证系统稳定运行。

五、高可用架构与数据保护

1. 主备复制机制

采用物理 redo 日志同步机制，主库将 redo 日志发送给备库，实现数据实时备份。支持同步复制模式和异步复制模式，保障不同业务对性能及数据一致性的需求。备库实时回放 redo 日志可提供只读能力，支持快速故障切换。

2. 自动选主与容灾切换

支持基于 Raft 算法的主备自动选主，集群成员通过心跳信息和投票机制选举领导者，保证单主可用。多种保护模式（最大性能、最大可用、最大保护）满足不同容灾需求。共享集群通过崖山集群服务实现多实例多活和自动故障恢复。

3. 备份恢复策略

支持全库备份、增量备份、归档备份及基于时间点的恢复(PITR)。备份集包含数据库物理文件的拷贝及归档日志，满足数据库崩溃后快速恢复。备份可选本地存储或流式备份至远程存储，支持自动及手动管理备份生命周期确保数据安全。

六、安全与权限管理

1. 用户管理与权限体系

用户通过数据库认证或操作系统认证登录，角色机制实现权限集中管理。系统预置 DBA、SECURITY_ADMIN、AUDIT_ADMIN 等内置角色，支持自定义角色及授权。权限包括系统权限及对象权限，严格控制数据库操作范围和对象访问。

2. 基于标签的访问控制(LBAC)

通过安全标签对数据行进行强访问控制，确保用户只能访问其被授权的安全级别和范围内的数据，实现细粒度安全隔离。LBAC 策略支持多表复用，安全策略与标签映射自动关联数据访问权限。

3. 加密与审计功能

表空间级与表级支持透明数据加密(TDE)，保障存储数据机密性，支持 AES 和国密 SM4 算法。备份集加密提升备份安全。网络通信采用 SSL/TLS 协议实现传输加密。审计模块记录权限使用、对象操作及安全角色行为，支持异步审计减少性能影响，满足合规需求。

七、开发优化建议

合理选择与调整部署形态，根据业务场景选择单机、分布式或共享集群，充分利用其扩展和高可用能力。

建表时选择合适的存储结构与表类型，OLTP 优先行存表(HEAP)，HTAP 选择 TAC 表，分析型查询使用 LSC 表，结合 MCOL 与 SCOL 优势提升性能。

运用并细化索引策略，合理使用 BTree 索引类型，结合函数索引和反向索引优化热点数据访问，避免过多无用索引增加开销。

利用 SQL 执行计划和优化器提示(HINT)调整查询计划，及时收集和更新统计信息保证优化器准确性。

通过事务隔离级别和锁机制调优并发控制，避免死锁，合理开展事务粒度与持久化策略改善并发吞吐。

结合多版本并发控制(MVCC)理解读写一致性，减少锁冲突影响，提高业务响应速度。

配置和使用自动选主及备份恢复策略预防和应对故障，定期进行备份演练确保容灾能力。

严格实施安全策略，包括用户权限最小化原则、访问控制策略、数据加密及审计，保障系统安全性和合规性。

结论

本文系统介绍了 YashanDB 数据库的架构设计、存储引擎、执行引擎、事务机制、高可用及安全管理等核心技术与最佳实践。通过理解其多样的部署方案、存储与查询优化技术，以及强大的事务与并发控制体系，开发者可有效提高数据库性能和系统稳定性。建议在项目实践中结合实际应用场景，灵活采用索引设计、事务隔离、自动选主与备份恢复等策略，全面提升数据库应用的效率和可靠性。