从零开始学习 YashanDB 数据库架构与功能实现

随着数据规模和业务复杂性的不断提升，数据库系统面临着性能瓶颈、数据一致性保障和高可用性实现等多重挑战。YashanDB 作为一款具有多样部署架构和丰富功能模块的现代数据库产品，提供了灵活的解决方案以应对上述挑战。本文旨在系统性地解析 YashanDB 的核心架构设计和关键功能实现，帮助技术人员全面理解其内在机制并应用于实际业务场景。内容涵盖系统部署架构、存储结构、事务与并发控制、SQL 引擎、PL 引擎、高可用、备份恢复及安全管理等方面。

YashanDB 部署架构

YashanDB 支持三种部署形态：单机部署、分布式集群部署和共享集群部署，以满足不同规模和需求的应用。

单机部署

单机部署版式中，通常两台服务器分别承载主实例及备实例，主备复制机制确保数据同步和故障自动切换。此形态适合大多数普通业务场景，具备易用性和高可用性。

分布式集群部署

分布式部署通过多角色划分（MN、CN、DN 节点）实现数据与计算分片，采用 Shared-Nothing 架构以线性扩展处理能力。MN 节点负责元数据和分布式事务；CN 节点承担 SQL 请求协调与执行计划生成；DN 节点存储数据并执行 SQL 计划。该模式适用于海量数据分析和高并发场景。

共享集群部署

共享集群在硬件层依赖共享存储，结合 YashanDB 聚合内存技术，实现多实例多写的强一致性访问。核心组件包括 Yashan 集群内核（YCK）、集群服务（YCS）和崖山文件系统（YFS）。共享集群适合高端核心交易场景，提供高可用、高性能和强扩展能力。

存储引擎设计

存储引擎是 YashanDB 的核心组成部分，支持多种存储结构以匹配不同业务需求，保障事务处理性能与实时分析能力。

存储结构种类

HEAP：无序行存储，适合高速写入操作。

BTREE：基于 B 树的数据结构，支持有序索引。

MCOL（可变列式存储）：利用段页式管理，支持原地更新和字典编码，实现在线事务与分析处理（HTAP）。

SCOL（稳态列式存储）：采用切片式存储，具备压缩和列编码，优化海量冷数据的分析性能。

表类型

行存表采用 HEAP 存储，针对联机事务处理（OLTP）优化。

TAC 表采用 MCOL 存储，支持混合事务与分析处理。

LSC 表利用 MCOL 与 SCOL 结构存储热冷数据，针对联机分析处理（OLAP）场景。

表空间与空间管理

表空间作为逻辑存储单元，通过段页式或对象式管理进行空间分配和回收。段页式表空间中包含数据段、索引段和回滚段，采用水位线和三层空闲度管理以提升空间利用及写入并发。

事务机制与并发控制

YashanDB 支持 ACID 事务特性及多版本并发控制（MVCC），保证数据一致性、事务隔离及并发性能优化。

多版本并发控制（MVCC）

基于 SCN（系统变更编号）实现语句级与事务级读一致性，使用 Undo 表空间保存历史版本，读写操作互不阻塞，能实时生成对查询一致的版本快照。

事务隔离级别

读已提交（Read Committed）为默认隔离级别，避免脏读，允许不可重复读。

可串行化（Serializable）支持快照级串行化，避免脏读、不可重复读和幻读，含写冲突检测。

锁机制与死锁管理

行锁采用基于数据页的事务槽位登记机制，仅支持排他锁。表锁分为共享锁与排他锁，同时支持死锁检测与自动解除，保障并发执行稳定。

SQL 引擎与执行优化

SQL 引擎包含解析器、优化器与执行器三大组件，提供丰富的 SQL 语法支持与高效执行能力。

SQL 执行流程

解析：完成词法、语法及语义分析，生成抽象语法树。

校验：权限校验及语义合理性验证。

静态重写：基于关系代数规则进行等价变换。

优化：成本基优化器（CBO）运用统计信息进行代价计算，生成最优执行计划。

动态重写：基于运行时环境进一步转换计划。

执行：执行算子迭代处理数据，支持并行与向量化计算。

执行算子及优化策略

支持多种算子包括扫描、连接、排序、聚集，同时利用 Hint 提示、统计信息和并行度配置提升性能。SQL 执行基于火山和向量化引擎，批量处理提高吞吐量。

PL 引擎与程序化支持

PL 引擎为用户提供数据库内存储过程、函数、触发器、包等开发平台，支持复合编程结构与流程控制，提高开发效率与性能监控能力。

PL 对象类型

匿名块：即时执行，无持久化。

存储过程：具名可调用的程序单元。

自定义函数：返回值函数，可在 SQL 中调用。

外置函数：通过 C/Java 动态库扩展功能。

程序包：相关过程和变量集合，支持封装。

触发器：事件驱动自动执行的程序单元。

自定义类型：支持面向对象的数据建模。

定时任务：支持周期性后台执行。

高可用与备份恢复体系

为保障业务连续性，YashanDB 设计了全方位的高可用和备份恢复机制。

主备复制与切换

基于 redo 日志传输实现主库与备库数据同步，支持同步复制及异步复制三种保护模式。主备切换包括计划内切换（Switchover）与故障切换（Failover）。自动选主机制基于 Raft 和仲裁算法，支持多备库和一主一备场景。

备份恢复

支持全库备份、增量备份及归档备份。备份集整合控制文件、数据文件、Redo 日志和切片数据，支持物理恢复及基于时间点的恢复（PITR），保障灾难恢复能力。

安全管理架构

安全性涵盖用户身份认证、访问权限控制、数据加密、审计及反入侵措施。

用户与权限体系

采用基于角色的访问控制（RBAC），支持管理系统特权和对象访问权限，实现三权分立管理模式。支持密码策略、资源限制及账户安全。

认证机制

支持数据库本地认证和操作系统认证，包含密码复杂度、锁定策略及加密认证技术。

数据加密

支持表空间级和表级透明数据加密（TDE），以及备份集加密和网络传输加密，保障数据在存储及传输过程的机密性。

审计功能

支持系统权限、行为操作和角色审计，审计数据存储丰富，支持异步审计减低系统开销，实现安全追溯。

反入侵机制

机制包括 IP 黑白名单限制、连接监听与日志记录、保留连接资源保全管理权限。

技术建议

根据业务需求选择合适的部署架构，单机部署适用于中小规模应用，分布式部署支持海量数据处理，共享集群满足高性能及强一致性需求。

合理设计表空间和存储结构，结合 HEAP、MCOL 和 SCOL 的特性优化数据读写性能。

充分利用 MVCC 和事务隔离机制，保障数据一致性与并发性能平衡。

通过统计信息和 Hint 优化 SQL 性能，利用向量化计算提升批量处理效率。

集成 PL 语言编程方便封装复杂业务逻辑，提升数据库端处理能力。

实施主备复制和自动选主策略，实现业务高可用和快速故障恢复。

建立规范的备份恢复机制，确保数据安全，支持快照及时间点恢复。

构建全面安全管理体系，包括基于角色的授权、数据加密及细粒度审计。

结论

本文系统阐述了 YashanDB 数据库的架构设计和功能实现，包括多样化的部署形态、灵活高效的存储引擎、完备的事务控制机制、优化的 SQL 引擎以及强大的 PL 支持。通过科学的高可用架构及丰富安全管理功能，YashanDB 为现代业务提供了可靠且高性能的数据支撑。技术人员应结合具体业务需求，充分运用本文介绍的数据库原理和最佳实践，实现系统的持续稳定发展。推动数据库索引优化、事务并发调优及安全加固，是提升整体业务能力的关键。