打造高性能服务平台，YashanDB 数据库优化实践

如何有效提升数据库查询速度及整体性能，是打造高性能服务平台的核心挑战。数据库作为关键数据承载与处理组件，其响应速度和并发能力直接影响业务系统的用户体验和稳定性。面对海量数据、多并发访问以及复杂业务逻辑，优化数据库体系结构、存储引擎、查询执行及并发控制机制，成为技术架构设计中不可回避的议题。本文围绕 YashanDB 数据库的优化实践，对其部署形态、存储结构、SQL 执行引擎及事务机制进行深入剖析，旨在提供系统性的技术指导，助力构建高效、稳定的数据库服务平台。

YashanDB 部署形态及其优化价值

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形态，针对不同场景实现量身定制的性能和可用性优化。

单机部署

单机部署通过主备实例实现数据实时同步，适用于多数场景中对高可用需求较低的应用。主备复制机制保障数据一致性与容灾能力，避免单点故障导致业务中断。

分布式部署

分布式部署由管理节点（MN）、协调节点（CN）和数据节点（DN）组成，在具备扩展性和高处理能力要求下，支持线性扩展。该架构利用 MPP 并行处理及分布式查询优化，满足海量数据分析业务的高效需求。

共享集群部署

共享集群依赖共享存储及崖山集群内核(YCK)的聚合内存技术，多个实例可并发读写同一数据，保障读写强一致性。集群架构实现多实例高可用、弹性扩展及故障自动恢复，适应核心交易等高端场景。

存储引擎与数据结构优化

YashanDB 提供多样化存储结构与对象，针对不同业务特征精准选择，能够显著提升存储及查询效率。

HEAP、BTREE、MCOL 与 SCOL 存储结构

HEAP 存储：采用无序堆式存储结构，支持高速写入，适合 OLTP 场景下的行存数据。

BTREE 存储：基于 B-Link Tree 实现索引的有序存储，支持高效范围及唯一扫描，优化查询路径。

MCOL 存储：采用可变列式存储，支持原地更新和字典编码，提高 HTAP 混合业务的响应速度及存储利用率。

SCOL 存储：稳态列式存储支持高压缩率、排序和稀疏索引，专注于 OLAP 场景的海量数据分析。

冷热数据分区管理

LSC 表将数据分为活跃切片(热数据)和稳态切片(冷数据)，活跃切片支持高频更新，稳态切片经过压缩编码适合长期分析。通过后台转换任务智能迁移，有效提升整体查询性能和存储效率。

表空间与段页式管理

细粒度空间管理机制采用段、区、页三级结构，结合空闲度缓存，实现高效空间分配和回收。PCT FREE 配置预留更新空间，减少行迁移，保障数据扫描和更新性能稳定。

SQL 引擎与执行优化

SQL 引擎作为核心执行组件，负责 SQL 解析、优化、执行。YashanDB 通过成本基优化(CBO)器、向量化计算、并行执行等多维度提升查询效率。

成本基优化器(CBO)

优化器通过采集准确的统计信息（包括表、列、索引特征），计算执行路径的代价，智能选择连接顺序、访问路径及访问算子，生成最优执行计划。支持静态及动态语句重写，兼顾多种执行场景。

向量化计算框架

利用 Intel SIMD 技术构建向量化执行框架，批量传递列向量数据，提升查询算子性能。批处理与并行计算显著提升分析型查询吞吐。

分布式 SQL 执行

采用 MPP 架构，协调节点分解查询计划，下发并行任务至数据节点。节点间数据交换利用高性能异步通信服务，有效减少网络瓶颈。多级并行切分（节点间和节点内）充分发挥多核优势。

HINT 与执行调优

支持用户使用 HINT 提示精确干预执行计划，包括指定扫描类型、连接顺序及并行度，灵活调整执行策略以应对复杂业务需求。

事务与并发控制优化

事务引擎确保 ACID 属性，在高并发环境下切实保证数据完整性与一致性。

多版本并发控制(MVCC)

通过维护 undo 日志的多版本机制，实现读写不阻塞，提供语句级和事务级一致性读。基于 SCN 数字判定可见性，支持快照查询和闪回操作，内存与磁盘协同管理版本数据。

事务隔离级别支持

默认读已提交隔离，避免脏读。也支持可串行化隔离级别，实现快照级串行化及写冲突检测，平衡数据一致性和系统吞吐。

锁机制

采用表级共享/排他锁及行级排他锁控制写写冲突，行锁基于事务槽位减少粒度，降低锁竞争。死锁检测机制自动识别并解除死锁，提高系统稳定性。

写一致性保护

保证写操作在跨分区场景中的一致性，避免漏更新，确保数据准确性和事务完整。

实例架构与内存管理优化

多线程实例架构与内存体系优化提升系统响应速度及稳定性。

多线程架构

实例基于多线程模型构建，主线程管理协调，多个背景线程处理日志刷盘、回滚、检查点、备份、预读等任务。工作线程通过独占或共享线程模式支持会话并发。

共享内存缓存设计

包含 SQL 缓存、数据缓冲、数据字典缓存和有界加速缓存，基于 LRU 算法管理，提高数据访问命中率，减少磁盘 I/O 和编译成本。

私有内存独占会话资源

保证会话独立性，防止互相干扰，提高事务执行隔离性和数据安全。

运维与高可用优化实践

完善的备份恢复策略与主备复制高可用架构保障平台业务连续性。

多种备份策略支持

支持全量、增量备份及归档备份，备份集具有灵活的存储目标，支持恢复至指定时间点，满足灾难恢复需求。

主备复制与自动选主

实现同步与异步复制模式，保护模式灵活配置满足不同业务对性能与数据安全的权衡。采用 Raft 协议的自动选主机制保障故障切换迅速可靠，防止脑裂和数据不一致。

共享集群高可用

通过网络与磁盘心跳组合检测实例健康，协同投票机制推进选主，保证多实例故障时业务连续和数据强一致性。

总结与优化建议

针对业务场景选择合适部署形态，充分利用单机的简洁、高效，分布式扩展能力及共享集群的多活和高可用优势。

合理选用存储结构，OLTP 采用行存 HEAP，HTAP 利用 MCOL，OLAP 选用 SCOL，实现冷热数据分离及分层存储优化。

持续采集和更新统计信息，辅助成本基优化器选择低代价执行计划。

使用向量化和 MPP 分布式执行提升复杂查询性能，结合 HINT 微调高频 SQL。

配置合理事务隔离级别及锁策略，防止死锁，保障并发下数据一致性和性能。

完善内存缓存机制，避免频繁硬解析，提升 SQL 和数据访问效率。

加强备份恢复能力，配置容灾主备，启用自动选主确保高可用。

注重维护和监控数据库关键过程线程，提前发现性能瓶颈和故障隐患。

结论

随着业务规模和数据量持续增长，构建可靠、高效的数据库服务平台成为核心竞争力。YashanDB 通过丰富的部署形态、多样化的存储引擎、先进的 SQL 引擎及强大的事务机制，为应用系统提供了坚实的数据支撑。未来，随着数据库技术的不断进步与创新，深入理解和灵活运用这些关键技术将是提升系统性能和业务成功的必由之路。持续学习和实践优化方法，是数据库运维人员和架构师的长期任务与挑战。