7 个方法优化 YashanDB 数据库的存储性能

随着数据量的迅猛增长和应用场景的多样化，数据库的存储性能成为影响系统整体效率的关键因素。YashanDB 作为一款支持单机、分布式及共享集群多种部署形态的数据库，面临着性能瓶颈、数据一致性保障和存储资源优化等多重挑战。针对这些普遍存在的问题，本文将基于 YashanDB 体系架构及存储技术，深入探讨 7 种优化存储性能的有效方法。文章旨在为数据库管理员及架构师提供详尽技术指导，提升系统整体响应速度与稳定性。

1. 选择合适的存储引擎与表存储结构

YashanDB 支持多种存储结构，包括 HEAP 堆式存储、BTREE 有序索引存储、MCOL 可变列式存储及 SCOL 稳态列式存储。针对不同业务场景，应合理选择：

HEAP 存储结构适合事务负载高的 OLTP 场景，数据写入快速且随机。

MCOL 存储通过段页式管理和原地更新，兼顾实时分析与事务处理，适合 HTAP 场景，能减少存储空间膨胀并提高更新效率。

SCOL 存储采用对象式管理实现数据压缩、编码及切片式存储，支持海量稳态数据高效查询，适合 OLAP 场景。

因而，对业务负载类型和数据特性进行准确评估，合理选用存储结构，能够显著优化数据的读写速度和存储效率。

2. 优化数据块与区的配置，利用段页式管理优势

YashanDB 采用段页式空间管理，通过数据块（Block）、区（Extent）及段（Segment）三级结构实现灵活的存储管理。优化数据块大小（默认 8KB，可根据存储介质和 I/O 特性调整为 16KB 或 32KB）可减少 I/O 次数，提升读写效率。合理设置表空间的区管理策略（自动分配或统一分配）针对不同写入特性，减少空间碎片，降低空间扩展频率。通过调整配置参数 PCT FREE，预留更新空间，降低因行迁移导致的额外 IO 和锁竞争，提升并发性能。

3. 利用表空间加密与缓存机制减少 I/O 负担

在保障数据安全性的前提下，表空间级加密通过硬件及算法优化实现透明加密操作，避免应用侧负担。结合 YashanDB 的内存共享池（SHARE POOL）、数据缓存（DATA BUFFER）和有界加速缓存（AC BUFFER）优化缓存命中率，减少磁盘 I/O 次数。合理调配数据缓存与有界缓存容量，根据访问热点调整缓存策略，利用热块回收机制（HOT_CACHE_RECYC 线程）缓解缓存压力。采用虚拟内存存储 SQL 物化结果，避免频繁磁盘访问，优化内存使用效率。

4. 针对 LSC 表冷热数据实施切片管理和后台压缩

LSC 表针对分析型场景，将数据划分为热数据的活跃切片和冷数据的稳态切片。活跃切片支持 MCOL 原地更新，利于高频数据变更；稳态切片采用 SCOL 格式，支持压缩、编码及稀疏索引等技术，加速海量数据查询。通过后台转换任务（XFMR 线程）实现活跃切片向稳态切片的自动异步转化，提升查询性能的同时保证更新实时性。合理设置 SCOL_SLICE_ROWS 参数控制切片大小，平衡单次加载和查询效率。

5. 合理配置和使用索引结构提升访问效率

YashanDB 默认支持高效的 BTree 索引，优化存储为 B-Link Tree 结构保证访问路径均衡。为表中频繁用于查询条件的列建立索引，减少全表扫描，降低 I/O。采用合适的索引扫描策略如范围扫描、唯一扫描或跳跃扫描，提升执行计划效率。函数索引支持基于表达式的索引，扩展灵活查询能力。针对表数据分布特性关注索引聚集因子，避免频繁的回表和无效 I/O，提升查询性能。

6. 合理使用多版本并发控制与写一致性机制

YashanDB 通过 MVCC 机制，实现读写操作不阻塞，提升并发访问性能。内部通过 UNDO 存储历史版本，查询时基于 SCN 生成一致性视图，避免重复读和脏读。写操作时启用写一致性，限制数据跨区搬迁时产生的更新遗漏，维护数据完整性和访问效率。通过选择合理的事务隔离级别（默认读已提交，支持可串行化）平衡性能与一致性需求，降低锁冲突和死锁概率。

7. 优化物理存储与集群协同的数据访问路径

YashanDB 物理存储包括数据文件、切片文件及双写文件。采用预分配和并行化初始化提升数据文件创建效率，避免运行时扩展延迟。借助双写机制避免因文件系统缓存导致的数据半写问题，增强存储一致性。在共享集群部署中，充分利用崖山文件系统（YFS）及崖山集群内核（YCK）聚合内存技术，实现共享缓存和全局锁的高效管理，减少跨节点数据访问延迟，提高多实例共写场景下的并发性能。

技术建议总结

针对应用场景精准选择 HEAP、MCOL 或 SCOL 存储结构，兼顾写入与查询性能。

调整数据块与区大小，合理配置 PCT FREE 以减少行迁移产生的性能瓶颈。

充分利用表空间加密与缓存机制，通过热块回收及虚拟内存技术降低磁盘 I/O。

基于 LSC 表冷热数据特征优化切片管理和后台异步数据压缩转化。

合理建索引，使用 BTree 索引扫描方式匹配查询特征，减少回表和多余 I/O。

结合事务隔离级别，配置 MVCC 和写一致性保留数据完整性及高并发性能。

优化底层物理存储资源，利用集群共享功能降低跨节点访问延迟。

结论

存储性能优化是数据库性能管理的关键环节，直接影响业务系统的响应速度和可靠性。通过深入理解 YashanDB 的存储引擎结构、缓存机制、事务控制与索引管理等核心技术原理，并结合分布式及共享集群环境的协同架构设计，可以有针对性地调整配置与架构方案，最大化提升数据访问效率和系统吞吐能力。建议数据库管理员在实际项目中结合本文方法，系统性规划存储设计与调优策略，确保数据库在高并发、大数据量场景下稳定、高效运行。