2023 年 YashanDB 数据库用户反馈与改进方向

如何有效提升数据库的查询速度与整体性能，是当前数据库系统设计和运维面临的核心技术挑战。数据库的响应时延直接影响业务的用户体验和系统效率，

在海量数据规模和复杂多变的访问场景下，优化查询处理能力尤显重要。YashanDB 作为兼顾联机事务与联机分析的国产数据库产品，其技术架构和功能设计

致力于满足多样化场景的需求。本文基于 2023 年用户反馈数据，深入分析 YashanDB 当前的技术表现，并探索未来技术改进的重点方向，助力用户和研发

团队持续提升数据库性能和可靠性。

核心技术反馈拆解

多样化部署形态的性能表现

YashanDB 支持的三种典型部署形态——单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署，其架构设计覆盖了从中小规模到大规模、强交互到高并发的业务场景。

2023 年反馈显示，单机部署形态在简单业务负载下稳定性较高，但在处理复杂联机分析任务时存在扩展受限问题。分布式部署形态优势在于对海量数据的

线性扩展支持，但网络通信开销及协调节点瓶颈需要进一步优化。共享集群部署以共享存储和集群内存聚合技术为依托，实现多实例并发读写和强一致性，

高可用能力显著，适用于高端核心交易场景。用户反馈聚焦于共享集群下的全局缓存一致性管理及锁资源竞争带来的性能波动问题，这提示进一步优化

集群内核及调度机制的必要性。

存储引擎和数据存储结构的适用性与效率

YashanDB 内建丰富的存储结构，涵盖 HEAP 行存、BTREE 索引、MCOL 可变列式存储及 SCOL 稳态列式存储，支撑不同场景下的 OLTP、HTAP 和 OLAP 需求。2023 年

反馈中，用户一致认可 MCOL 在实时分析业务中的即时更新能力及查询加速效果；但部分高并发场景中 MCOL 的原地更新机制在锁竞争和内存管理上表现需加强。

SCOL 通过多层次切片管理和压缩编码，在海量冷数据查询时表现出色，但后台切片转换任务带来的 CPU 资源紧张提示实现更高效数据压缩及调度策略的可

行性。BTREE 索引作为默认索引类型，在查询加速和唯一约束保障方面表现稳定，但索引聚集因子对范围查询 IO 消耗的影响促使优化器对索引访问路径调整

的需求提升。

SQL 引擎执行效率和优化器改进方向

SQL 引擎作为请求处理的核心，解析、优化、执行是关键环节。优化器采用基于统计信息的成本模型（CBO），支持丰富的执行算子及向量化计算提升并行

效率。用户反馈指出，优化器在动态统计信息采集频率与覆盖范围方面具备优化空间，尤其是对复杂联接顺序和多阶段查询计划的选择需进一步智能调

度。HINT 提示功能虽然灵活，但在复杂 SQL 调优中，自动结合优化器决策能力不足，建议引入智能调优辅助机制以减少人工干预成本。向量化执行

在大批量数据处理中表现良好，但存在部分算子未完全支持向量化，需要逐步扩展覆盖。

事务控制与多版本并发机制表现

YashanDB 支持 ACID 事务特性，基于多版本并发控制（MVCC）保障读写不阻塞和高并发访问。读已提交与可串行化隔离级别提供灵活的事务隔离方案。用户

反馈显示，事务管理在跨分区更新、写一致性保障以及死锁检测与恢复方面表现稳定，但部分写冲突导致的自动重试与事务回滚治理策略有待完善，以减少

重试频次和等待时长。多版本控制对 UNDO 空间和 UNDO Segment 管理优化是保障性能的关键，建议强化空间回收和并发访问支持。

高可用性保障和主备复制机制

主备复制基于 redo 日志传输和回放，支持多备库和级联备库，三种保护模式（最大性能、最大可用、最大保护）适应不同可用性和数据安全需求。2023

年反馈揭示，在最大保护模式下同步备库故障导致主库阻塞问题影响业务连续性，提示异构复制策略和切换恢复流程需更加智能。自动选主机制采用 Raft

及自动仲裁，普遍稳定，但在网络分区和脑裂情形下恢复速度和一致性保证仍存提升空间。共享集群自动选主依赖 YCS 集群服务和集群存储，故障感知

及时，性能改进侧重于减少故障重组时对业务的影响和提升故障恢复效率。

内存管理与多线程体系提升

数据库内存体系分为共享内存（SGA）和私有内存（SPA），支持数据缓存、SQL 缓存、重做日志缓存等多种缓存策略。多线程架构充分发挥多核处理能力，

提供异步 IO、并行执行和后台任务调度能力。用户反馈显示，内存缓存淘汰策略和线程调度机制的优化潜力较大，尤其是在高负载与动态负载波动场景下，

缓存击穿和线程资源调度不均衡情况仍出现。针对热块回收及预加载线程的调度逻辑，提升智能调节和资源分配效率，是未来重点。

具体改进建议

强化共享集群的全局缓存一致性机制及锁管理优化，提升多实例并发性能，减缓资源竞争导致的波动。

优化 MCOL 存储的锁粒度和内存管理，进一步提升高并发原地更新性能；完善 SCOL 后台切片压缩任务的调度和资源占用控制。

扩展优化器的自动统计采集能力，结合机器学习技术提升复杂 SQL 查询计划的自适应生成；增强 Hint 智能推荐机制，降低人工调优成本。

完善事务写冲突自动恢复机制，引入更合理的等待与重试策略，减少无效阻塞与事务失败率；强化 UNDO 空间管理和多版本数据回收。

引入基于备库状态的动态复制模式切换策略，提升最大保护模式下的故障时业务连续性；优化自动选主算法，加快分区及脑裂场景下恢复。

采取动态内存与线程资源自适应调节策略，针对不同负载特点优先保障关键缓存和计算线程资源，避免资源瓶颈导致性能下降。

加强数据整体安全体系，完善基于角色的权限细粒度控制和基于标签的行级访问权限，保障数据访问安全与业务分离需求。

结论

2023 年针对 YashanDB 数据库的用户反馈反映了产品多维度的技术表现及应用挑战，涵盖部署架构、存储机制、执行引擎、事务管理及高可用保障等多个核心领域。随着大数据规模持续增长和复杂业务需求日益提升，数据库系统的性能优化、扩展性保障和安全合规性将成为产品竞争的核心能力。面向未来，YashanDB 需持续推进集群内核优化、多模式存储支持、智能化 SQL 优化、严格事务隔离和高效并发控制，以及智能高可用体系的建设。通过技术创新与用户需求紧密结合，推动 YashanDB 向着高性能、可信赖、易用扩展的方向迈进，为产业数字化转型提供坚实基础。技术人员需持续强化专业技能积累，紧跟产品演进节奏，共筑国产数据库生态的技术高地。