如何通过 YashanDB 实现数据共享与协作

现代企业在数字化转型过程中面临着跨部门、跨区域高效数据共享与协作的挑战。数据库作为核心数据基础设施，其性能、可扩展性及数据一致性直接影响业务的协同效率。如何构建一个支持高并发访问、数据强一致性且具备灵活部署能力的数据平台，成为提高数据共享与协作质量的关键。

YashanDB 以其先进的体系架构和丰富的功能，提供了一整套技术方案，支撑多种场景下的数据共享与协作需求。本文将深入解析 YashanDB 的核心技术，揭示其如何实现并优化数据共享与协作。

YashanDB 体系架构及部署形态支持多维度数据共享

YashanDB 支持单机部署、分布式集群部署和共享集群部署三种形态，针对不同规模和需求提供灵活支持。

单机部署

单机部署模式在两台服务器上分别运行主实例和备实例，通过主备复制实现数据同步，支持高可用性。该模式适用于对数据共享协作要求较为基础的场景，在保证数据一致性的基础上简化架构，满足多数传统业务需求。

分布式部署

分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，节点间相互独立，包含管理节点（MN）、协调节点（CN）和数据节点（DN）。CN 接收外部请求并生成分布式执行计划，通过 DN 节点分片存储和并行计算，实现对海量数据的高效访问。分布式部署通过数据分片和任务多级并行提高整体处理能力，支持跨地域、跨节点的数据共享协作场景。

共享集群部署

共享集群基于 Shared-Disk 架构，依赖共享存储和崖山文件系统（YFS），采用聚合内存技术（Cohesive Memory）实现全局缓存一致性，允许多实例对单一数据库的并发读写。通过全局资源管理（GRC）、全局缓存服务（GCS）和全局锁服务（GLS）保障同步与强一致性。共享集群优化了读写性能和扩展性，适合多实例多写、高可用、高性能场景，实现真正的多部门、多业务线数据共享与协作。

优化的数据存储与检索机制提升共享效率

YashanDB 采用多种存储结构与表类型，为不同业务需求提供高效数据管理策略，从而支持实时数据共享与复杂分析需求。

多样化存储结构满足多维数据访问

支持堆式存储（HEAP）、有序 B 树（BTREE）、可变列式存储（MCOL）和稳态列式存储（SCOL），分别服务于在线事务处理（OLTP）、事务分析混合处理（HTAP）和大规模分析处理（OLAP）场景。

MCOL 通过列式存储结合原地更新（in-place update），大幅提升数据写入和读取性能，保障在线实时数据的高效共享。SCOL 通过数据切片和压缩编码实现海量冷数据的高性能访问，支持分阶段冷、热数据存储管理，满足数据生命周期管理和跨团队访问需要。

丰富索引体系加速数据访问

YashanDB 默认 BTree 索引，通过各种扫描方式（全索引扫描、索引快速全扫描、范围扫描、唯一扫描、跳跃扫描）灵活适应不同查询特征。支持函数索引增强灵活过滤能力。通过合理索引设计，减少 I/O 开销，加快查询速度，从存储层面促进数据共享与协作时的访问效率。

分布式 SQL 和多版本并发控制保障数据一致协作

分布式 SQL 引擎通过协调节点生成分布式执行计划，多个数据节点并行执行，大幅提升跨节点数据访问性能。内部网络互联总线（DIN/CIN）保证高速可靠的数据和控制消息传输。

多版本并发控制（MVCC）实现读写并发无阻塞

通过数据的多版本存储和事务快照机制，实现语句级和事务级一致性读取，允许并发读写操作无锁冲突各自执行。支持忆回查询和闪回操作，提升数据共享过程中的一致性和容错性。

事务隔离及锁机制确保强数据一致

支持读已提交和可串行化两种隔离级别，细粒度的行锁和表锁控制多事务并发的写写冲突。通过死锁检测与自动回滚，确保高并发场景下数据完整性与稳定性，实现安全可靠的数据协作。

灵活的存储管理和分布式数据空间支持数据协同

YashanDB 表空间提供持久化及临时数据管理，支持动态调整，便于跨团队分配存储资源。分布式数据空间和表空间集机制，将数据细粒度分片映射到对应节点，实现数据层面的隔离与协作。

分区和分片机制（范围分区、哈希分区、列表分区及间隔分区）支持将大数据表拆分为管理方便的多个分区，针对协作场景，实现精确定位和快速访问有效数据，提高协作效率和系统吞吐。

安全与高可用保障数据共享的稳定性和合规性

通过主备复制及自动选主机制，实现故障自动切换与快速恢复，保障数据共享服务的持续可用性。不同保护模式灵活选定，平衡性能与数据安全。

多层次安全管理包括基于角色的访问控制、基于标签的行级访问控制、身份认证、访问审计和加密保障，保证数据在共享与协作过程中的机密性、完整性和合规性，满足多部门、多团队的安全需求。

共享集群服务与崖山文件系统支持多实例并发

集群服务（YCS）实现资源管理、拓扑监控和故障投票，保证集群一致性。崖山文件系统（YFS）提供多实例共享存储管理和并发访问支持，借助冗余磁盘和粒度优化的数据分配，保障数据访问高效可靠，支持复杂协作环境的数据共享。

技术实施建议

合理规划部署形态：结合实际业务规模和访问模式，选择单机、分布式或共享集群部署。

设计恰当的数据分区和数据切分策略，提高数据定位效率，降低跨分区访问开销。

建立合理的索引策略，充分利用 BTree 索引与函数索引提升查询性能。

利用 MVCC 隔离和事务隔离级别设置，平衡并发访问性能与数据一致性需求。

配置主备复制与自动选主机制，保障系统的高可用和故障快速恢复能力。

启用基于角色和标签的访问控制，结合审计与安全认证，确保数据共享过程中的安全性与合规性。

合理分配表空间和数据存储资源，结合崖山文件系统保证多实例高性能存储访问。

利用 PL 语言和存储过程封装复杂业务逻辑，减少数据访问环节，提升协作效率。

定期更新统计信息及执行计划优化，通过 Hint 和向量化计算优化查询路径。

采用分布式 SQL 执行及异步通信，提升跨节点数据协作能力和响应速度。

结论

通过 YashanDB 多样的部署形态、丰富的数据存储结构及强大的分布式 SQL 执行引擎，实现了高效、可靠的数据共享与协作平台。多版本并发控制与事务隔离机制确保数据一致性，分区分片机制与索引策略提升数据访问效率。完善的安全体系与高可用设计保障数据安全与业务连续性。实践中，结合业务特点选择合适的架构与配置，将 YashanDB 的核心技术优势应用于实际项目，可有效提升企业数据共享的效率和质量，促进业务协同和创新。