深入了解 YashanDB 数据库的功能与模块

现代数据库系统面临诸多挑战，包括高性能需求、数据一致性保障和灵活的部署架构。为应对这些挑战，YashanDB 设计了一套全面的体系架构，涵盖单机、多实例共享集群以及分布式集群等不同部署形态。本文旨在通过详细剖析 YashanDB 的核心功能模块和技术原理，帮助数据库管理员、架构师及开发人员深化对产品的技术理解，并探讨其在高可用、高性能和灵活管理方面的应用潜力。

部署架构详解

YashanDB 支持三种部署模式：单机部署、共享集群部署和分布式部署。单机部署基于主备复制实现数据同步，适合多数常规业务场景，保障基础的高可用性。共享集群依赖共享存储及崖山集群内核，通过全局缓存实现多实例并发强一致访问，适用于高性能核心交易系统。分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，划分元数据节点（MN）、协调节点（CN）及数据节点（DN），满足海量数据处理及线性扩展需求。各部署模式结合实际业务需要，保证灵活性与性能的平衡。

存储引擎与数据存储结构

存储引擎是 YashanDB 的核心组件，支持多种存储结构以适配不同业务场景：

HEAP：无序的堆式存储，适用于高速写入场景，主要支持行存表，优化在线事务处理（OLTP）。

BTREE：维护索引的有序结构，采用 B-Link Tree 实现快速检索。

MCOL：可变列式存储，支持数据的原地更新和字典编码，结合段页式管理，适合实时在线事务与分析混合处理（HTAP）。

SCOL：稳态列式存储，采用切片式文件存储，支持数据压缩和稀疏索引，优化海量数据的联机分析处理（OLAP）。

表类型以存储结构区分包括行存表、TAC 表（基于 MCOL，适用实时业务）及 LSC 表（支持冷热数据分区，加强查询性能）。切片、数据桶及对象式存储机制进一步提升数据访问效率和存储管理灵活性。

逻辑架构与核心子系统

YashanDB 构建于多层逻辑架构之上，包含多关键子系统：

客户端驱动：涵盖多种语言接口（JDBC、C、Python、ADO.NET、ODBC），支持跨平台和跨语言的统一访问能力。

SQL 引擎：集成解析器、优化器、执行器，采用基于成本的优化器（CBO），利用统计信息驱动执行计划生成，支持向量化计算和并行执行以提升处理性能。

PL 引擎：提供过程式编程能力，支持存储过程、函数、触发器及自定义包，提升数据逻辑的封装性及执行效率。

存储引擎：负责存储空间和事务管理，实现多版本并发控制（MVCC）及一致性访问，支持事务的提交和回滚操作。

高可用模块：通过主备复制链路实现自动故障切换，支持手动和自动选主策略（Raft 与仲裁机制），保障系统连续性和容灾能力。

共享集群核心组件：崖山集群内核（YCK）、集群服务（YCS）及文件系统（YFS），实现多实例数据页级强一致访问及集群协调。

事务机制与并发控制

YashanDB 严格遵循 ACID 原则，事务管理具备如下特点：

多版本并发控制（MVCC）：支持读一致性，利用 Undo 数据恢复历史版本，实现非阻塞的读写并发访问。

事务隔离级别：默认支持读已提交和可串行化隔离级别，区分语句级和事务级一致性读，完善写冲突检测与处理。

锁机制：提供行级排他锁和表级共享/排他锁，支持死锁检测和自动解除，保障高并发场景下数据正确性。

事务控制语句：支持显式提交（COMMIT）、回滚（ROLLBACK）、保存点（SAVEPOINT）及自治事务，实现灵活的事务管理和逻辑分支。

优化器与 SQL 执行

YashanDB 采用 Cost-Based Optimizer（CBO）实现复杂 SQL 语句的高效执行，优化过程涵盖：

语法解析及语义验证，确保 SQL 正确性。

静态和动态语句重写，扩展执行路径。

基于统计信息的成本评估，选择最优访问路径和连接顺序。

支持 Hint 提示和并行度控制，利用多核 CPU 和向量化技术加速计算。

分布式 SQL 执行采用多阶段多节点并行，协调实例（CN）负责整体计划，数据实例（DN）进行并行处理和数据存储。

安全与高可用保障

安全方面，YashanDB 集成了多层防护机制：

基于角色的访问控制与三权分立，确保职责明晰和权限管理。

数据访问控制引入标签机制，实现行级安全隔离。

支持数据透明加密（TDE）、备份加密及网络传输加密保障数据机密性。

身份验证支持数据库口令及操作系统双模式。

审计系统全面记录权限使用及操作行为，助力合规审查。

入侵防御包括 IP 黑白名单及连接监听日志。

高可用层面，YashanDB 提供多样化备份与恢复能力，涵盖全库及增量备份、归档日志备份和基于时间点的恢复（PITR）。主备复制与切换可实现零数据丢失容灾，结合自动选主与脑裂修复等机制，最大程度保障业务持续稳定运行。

技术建议

根据业务规模和性能需求，合理选择单机、共享集群或分布式部署架构，保障资源利用与可扩展性。

针对不同场景优化存储引擎配置，结合 HEAP、MCOL 与 SCOL 存储结构，提升事务与分析效率。

充分利用 YashanDB 优化器提供的统计信息和 Hint 机制，调优 SQL 执行计划，提升查询效率。

合理设置事务隔离级别和锁粒度，兼顾系统并发性能与数据一致性。

规划安全策略，完善角色分工、访问控制及数据加密，满足企业安全合规要求。

建立科学备份策略，定期执行全量及增量备份，配置主备复制和自动选主，提高系统容灾能力。

充分利用 PL 语言扩展数据库业务逻辑，封装复杂业务，减少客户端与数据库交互，提高整体性能。

结论

本文全面解析了 YashanDB 数据库的部署架构、存储引擎、核心模块、事务机制、优化器执行机制以及安全高可用特性。通过合理配置和应用这些技术模块，用户能够在提升数据库性能、保障数据一致性和增强系统可靠性方面获得显著优势。建议读者结合实际项目需求，充分利用 YashanDB 丰富的技术特性，优化数据库设计与运维管理，实现业务持续高效发展。