YashanDB 数据库的 7 个常见问题及解答

在现代企业应用中，数据库的查询性能直接影响系统的响应速度和用户体验。如何优化数据库查询速度，尤其是在大规模数据场景下，成为数据库管理员和开发人员极为关注的问题。YashanDB 作为一款支持多种部署形态和存储结构的数据库系统，结合其底层架构与多样化功能，能有效解决性能瓶颈及高可用性挑战。本文将基于 YashanDB 的技术架构与功能演进，深入解析 7 个常见问题，为用户提供具体的技术解答和优化建议。

1. 如何提升 YashanDB 中的查询性能？

YashanDB 通过多种技术手段提升查询性能，核心集中在存储引擎和 SQL 引擎优化方面。其支持多种存储结构，包括堆式 HEAP、B 树索引 BTREE、可变列式 MCOL 与稳态列式 SCOL，以适配不同的业务场景。MCOL 采用原地更新技术，避免数据垃圾及空间膨胀，提升实时业务的写入和读取效率。针对海量数据的 OLAP 场景，稳态列式 SCOL 结合压缩编码与稀疏索引，显著优化查询吞吐。同时，SQL 引擎采用成本基优化（CBO），配合丰富的统计信息、并行执行及向量化计算技术，有效降低查询执行代价，减少 I/O 开销。

2. YashanDB 如何实现高可用和灾备能力？

YashanDB 通过主备复制技术实现高可用，支持多种保护模式：最大性能、最大可用及最大保护，满足不同业务对数据一致性与性能的平衡需求。基于 redo 日志的异步和同步复制机制，使主库事务能够安全可靠地传递到备库，避免数据丢失。支持备库日志回放和归档修复，保证备库数据及时跟进主库状态。分布式环境下支持基于 Raft 算法的主备自动选主和故障自动切换，保证节点故障时业务快速恢复。共享集群部署中，基于共享存储和内存聚合技术，实现多实例高可用多活，提升系统的整体稳定性。

3. YashanDB 支持哪些部署形态？各有哪些优势？

YashanDB 支持单机主备部署、分布式集群部署以及共享集群部署三种部署形态。单机主备部署结构简单，适合大多数常规应用，且可通过主备复制实现基础高可用；分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，包含元数据节点（MN）、协调节点（CN）和数据节点（DN），适合海量数据分析与弹性扩展需求；共享集群部署依赖共享存储，通过聚合内存技术聚合多实例缓存，实现数据页面和锁的强一致访问，满足多实例多写、高可用、高性能和弹性扩展，适用于核心交易和高端业务场景。

4. 如何理解并利用 YashanDB 的存储结构优化业务？

存储结构是 YashanDB 性能优化的关键。行存表（HEAP）数据无序存储，适合在线事务处理（OLTP），写入高效。列存表包括 TAC 和 LSC，TAC 表基于可变列式 MCOL，为混合事务和分析处理（HTAP）场景设计，支持写优化和实时分析；LSC 表基于 MCOL 和 SCOL，适合联机分析处理（OLAP）场景，对冷热数据分区管理和压缩编码支持，实现查询性能最大化。结合存储对象类型和表空间管理，用户可根据业务延展性、查询及更新需求灵活选择和调整，提高整体存储和计算效率。

5. YashanDB 的事务和并发控制机制有哪些特点？

YashanDB 实现了符合 ACID 属性的事务管理，使用多版本并发控制（MVCC）保障查询语句的读一致性，避免读写阻塞。通过 SCN 版本控制，确保查询结果视角一致。支持两种事务隔离级别：读已提交和可串行化，既保证数据一致性，又平衡性能。写冲突通过行锁和表锁机制控制，避免数据竞争和死锁发生。同时支持保存点与自治事务，提供灵活的回滚和事务嵌套能力。整体设计有助于在高并发场景下提供快速且安全的事务处理能力。

6. YashanDB 中 SQL 优化器如何提升执行效率？

YashanDB 拥有基于代价模型的成本优化器（CBO），利用统计信息估算行数、数据分布及访问成本，从大量候选执行计划中选出代价最低的执行路径。优化过程包括静态重写、动态重写、连接顺序确定及访问路径扩展。支持提示（Hint）机制，允许用户手工干预执行计划。执行计划支持并行以及向量化计算，基于 SIMD 技术批量处理数据，提高 CPU 资源利用率。分布式环境下，协调节点（CN）生成分布式执行计划，数据节点（DN）并行执行，最大化集群计算能力。

7. 如何保障 YashanDB 系统的安全性？

YashanDB 安全体系涵盖用户管理、身份认证、访问控制、加密审计及防攻击机制。采用基于角色的访问控制（RBAC），支持系统特权与对象特权细粒度授权，满足三权分立原则以降低权限滥用风险。支持数据库认证和操作系统认证，密码强度及生命周期策略保障账号安全。基于标签的访问控制（LBAC）实现行级安全保护。统一审计策略记录访问和操作日志，增强安全可追溯性。支持多层访问控制及密码管理，保障数据和系统的机密性、完整性和可用性。

技术建议总结

根据业务场景合理选择存储结构，OLTP 用 HEAP 表，HTAP 用 TAC 表，OLAP 优选 LSC 表，提升数据访问效率。

配置和监控主备复制机制，适时调整保护模式，平衡数据一致性与性能需求，保障业务连续性。

部署形态选择应紧密结合业务规模和性能需求，单机部署实现快速集成，分布式适应大数据分析，集群部署实现高可用高性能。

定期收集和更新统计信息，利用优化器的成本模型选择最佳查询计划，合理使用 Hint 优化复杂查询。

根据并发特点配置事务隔离级别，优先采用读已提交隔离，关键业务视角可选可串行化隔离级别避免幻读。

加强安全管理，实施角色权限分离和访问控制，结合密码策略和审计日志提升系统安全防护。

充分利用 YashanDB 的异步日志复制、自动选主及故障自动恢复功能，降低运维复杂度，提高系统稳定性。

结论

随着数据规模和应用复杂度的持续增长，数据库系统面对的性能和可靠性挑战日益严峻。YashanDB 通过具备多种部署形态、灵活的存储结构、高效的事务处理机制及完善的高可用和安全体系，为企业级应用提供了强大的支撑。未来，随着内存计算、智能优化及云原生技术的深入融合，数据库的查询优化、分布式协作与自动化运维能力将进一步提升，成为核心竞争力。持续深入掌握 YashanDB 的技术细节和应用实践，将为用户在数据驱动的业务发展中释放更大价值奠定坚实基础。