如何为 YashanDB 数据库设计合适的架构？

在数据库系统设计中，优化查询速度、确保数据一致性以及实现高可用性是重要挑战。YashanDB 作为一款面向多样化应用场景的关系型数据库，提供了丰富的架构方案和管理机制。设计合适的架构，可以最大化发挥 YashanDB 的性能和稳定性，满足业务需求。

YashanDB 部署架构及其特点

YashanDB 支持三种主要部署形态：单机（主备）部署、分布式集群部署和共享集群部署。不同部署形态有相应的架构设计原则和适用场景。

单机部署

单机部署采用主备复制方式，主实例和备实例运行在不同的服务器上，实现主库的数据同步备份。该部署结构适用于普通业务场景，满足高可用要求较低或中等的需求。架构设计时需确保主备服务器网络环境低延迟且稳定。

分布式部署

分布式部署具有节点多样性，其中包括管理节点（MN）、协调节点（CN）和数据节点（DN）。该架构采用 Shared-Nothing 设计，各节点独立承担数据存储与计算任务。设计时需合理规划节点分布、数据分片策略（如分区、分布空间），以满足海量数据分析和强线性扩展需求。同时，优化协调节点的查询计划生成和数据节点的并行执行执行，加速分布式计算。

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集群技术（YCS 和 YFS），实现多个数据库实例间的高效协作。设计时应充分利用崖山集群内核中的全局资源管理服务（GRC、GCS、GLS），保证多实例间数据一致性和高性能访问。考虑网络心跳与磁盘心跳机制，确保集群高可用与故障自动恢复。

存储模型及数据组织选择

YashanDB 支持多样的存储结构，可适应不同业务需求，关键设计需根据访问模式和数据特征制定存储策略。

存储结构选择

HEAP（堆式存储）：适合 OLTP 业务，行存储结构，支持快速随机写入和高并发事务操作。

BTREE：用于索引，加速数据访问，支持唯一性和非唯一性索引，关键在于索引列选择与组合。

MCOL（可变列式存储）：适合混合事务与分析 HTAP 场景，支持列存、原地更新以及高效投影查询。

SCOL（稳态列式存储）：适合海量数据 OLAP 分析，支持压缩编码和切片存储，提高查询吞吐。

表组织方式

根据业务场景选择行存表、TAC（可变列存）表或 LSC（稳态列存）表：

行存表适合事务频繁、数据更新实时性的应用。

TAC 表支持实时分析和在线事务的混合使用，适合对冷热数据均需访问的场景。

LSC 表更适合海量数据及分析需求，需设计冷热数据策略，将热数据与冷数据合理分区。

逻辑存储与空间管理设计

合理设计表空间、段与区的管理，提高存储使用效率及并发性能。

分区与分片设计

采用分区策略（范围、哈希、列表、间隔）及复合分区，结合数据访问模式划分数据，提高分区剪裁效率和读写隔离性能。分布式部署中，结合 DataSpace 和 TableSpaceSet 实现数据分片和隔离。

表空间规划

根据数据类型和业务特征划分持久化表空间和临时表空间，确保空间隔离，便于扩展和维护。启用加密表空间时，需同步配置索引所在表空间。

空闲空间管理与水位线

利用三层空闲度列表管理方法，平衡内存中空闲空间的分配，设置合适的 PCTFREE 参数以减少行迁移，保证数据块有效空间的合理利用。

高可用与恢复设计

设计高可用架构确保数据库服务持续可用，减少宕机对业务的影响。

主备复制

通过 Redo 实时同步实现主备一致性，配置多备库、支持异步同步与同步同步模式结合使用，基于业务需求选择保护模式（最大性能、最大可用、最大保护）。

自动选主方案

依据部署架构启用适合的自动选主功能：分布式架构采用 Raft 协议实现多节点领导者选举，主备采用 Yasom 仲裁，保证主备切换的及时性和安全性，降低运维复杂度。

备份与恢复

规划全量与增量备份，结合归档日志备份，配合基于时间点的恢复（PITR）能力，保障数据安全和业务连续性。

性能优化设计

针对 SQL 执行及事务管理实施细粒度设计。

SQL 引擎优化

合理设计索引（包括 BTree、函数索引、反向索引、升降序索引等）实现高效访问路径。定期维护统计信息，利用成本基优化器生成合理执行计划。必要时，使用 HINT 影响优化器选用计划。

并行与向量化执行

配置适合的并行度，通过分布式 SQL 执行机制，结合节点间与节点内水平、垂直切分，提升大规模数据并行处理性能。利用 SIMD 技术支持向量化计算，提高批量处理效率。

事务与并发控制

默认采用读已提交隔离级别，必要业务启用可串行化隔离，依赖基于 MVCC 实现的多版本读，结合行锁和表锁实现写冲突控制。合理设计事务粒度和保存点，避免死锁。

内存与缓存配置

合理配置共享内存（SGA）和私有内存（SPA）大小，优化 SQL 缓存、数据缓存和有界加速缓存，提升内存命中率，降低磁盘 IO。

安全性架构设计

结合业务安全需求设计多层安全防护。

身份认证与访问控制

支持数据库认证与操作系统认证结合，实施基于角色的权限管理和基于标签的行级访问控制，实现细粒度权限分配。

加密策略

部署表空间级和表级透明数据加密，保障存储数据安全。实现备份集加密与网络传输层加密，保证备份及通信安全。

审计和防入侵

实施细粒度审计策略，实时监控权限使用、操作行为与角色变动。配置 IP 黑白名单及连接监听，防范恶意连接和入侵。

总结：设计要点及技术建议

选择合适的部署形态：依据业务规模、可扩展和高可用需求决定单机、分布式或共享集群架构。

合理规划存储结构与表组织：根据访问模式选择行存表、列存表（TAC/LSC）和索引结构，实现性能平衡。

设计分区和分片策略：采用多种分区方式实现数据局部性和高效定位，分布式部署时结合数据空间管理。

保障数据高可用：配置主备复制，合理选择保护模式，启用自动选主和备份恢复策略，实现故障自动切换和数据恢复。

强化 SQL 执行性能：通过统计信息维护、索引设计及多级并行和向量化计算，提高查询效率。

优化事务隔离与并发控制：基于 MVCC 支持读已提交和串行化隔离，合理运用锁与保存点降低死锁风险。

完善安全架构：集成身份认证、多层访问控制、加密传输和审计机制，强化安全防护能力。

调整内存缓存配置：优化共享与私有内存资源分配，增强缓存命中和执行效率。

集成系统监控与故障诊断：利用健康监控线程及故障诊断架构保障系统稳定性。

合理运维管理：使用 YashanDB 运维工具配置参数和资源，提高架构可维护性。

结论

成功设计 YashanDB 数据库架构需结合部署形态、存储模型及数据管理策略，构建满足业务需求的高性能、高可用和安全体系。基于深入理解 YashanDB 内核组件、存储引擎、事务机制和网络通讯体系，采用科学的分区、复制、自动选主和备份恢复方案，并配合灵活的 SQL 优化和安全控制，实现数据库的最优表现。合理的架构设计不仅保障数据安全和系统稳定，还将显著提升应用性能，发挥 YashanDB 数据库技术优势，支持现代企业关键业务的持续发展。