YashanDB 入门教程：从零开始掌握数据库核心功能

引言：如何优化查询速度？

数据库查询速度直接影响业务响应和系统性能，尤其在大规模数据处理和复杂计算中，低效的查询会造成资源浪费和用户体验下降。优化查询速度涉及数据库的数据存储、索引设计、执行计划以及并行处理等多方面技术。本文将深入剖析 YashanDB 的核心技术架构及功能模块，基于系统设计和技术实现，系统性介绍 YashanDB 优化查询性能的关键路径，帮助技术人员理解和掌握其数据库核心能力，实现高效数据访问和管理。

YashanDB 部署架构及实例架构

YashanDB 支持三种主要的部署形态：单机（主备）部署、分布式集群部署和共享集群部署。每种形态均针对不同的业务规模和需求，具备差异化的架构特点，以满足性能、扩展性和高可用性的要求。

单机部署

单机部署通常包含一主一备实例或单实例模式，基于主备复制实现数据同步，为大多数业务场景提供可靠数据存储。该形态侧重于高可用和稳定，配置简单，适合中小规模应用。

分布式集群部署

分布式部署包括管理节点（MN 组）、协调节点（CN 组）和数据节点（DN 组），支持复杂的大规模数据分析和处理。采用 Shared-Nothing 架构，通过分布式事务协调和节点并行执行，实现高吞吐和弹性扩展。

共享集群部署

共享集群基于 Shared-Disk 架构，依赖共享存储及崖山文件系统（YFS），并采用聚合内存技术（Cohesive Memory）实现多实例间缓存数据的协同访问。通过崖山集群服务（YCS）完成集群资源管理和高可用服务，支持多实例并发读写和强一致性，是面向核心高性能交易场景的数据库解决方案。

存储引擎与存储结构

存储引擎是数据库核心组件，YashanDB 基于不同场景支持多种存储结构，包括堆式存储（HEAP）、B 树存储（BTREE）、可变列式存储（MCOL）和稳态列式存储（SCOL）。

堆式存储（HEAP）

HEAP 存储为无序行存结构，支持快速随机写入。特别适用于事务型业务，减少插入延迟。支持 in-place update 及行迁移策略优化变长字段更新，结合空闲空间管理高效分配空间，减少行迁移带来的扫描和更新性能损耗。

B 树存储（BTREE）

BTREE 是有序多叉平衡树结构，广泛应用于索引实现。通过分支块和叶子块结构，保证索引数据的有序存储及快速查找。B 树索引支持唯一和非唯一索引，可实现索引范围扫描、快速全扫描、跳跃扫描等多种扫描策略，极大地提升查询访问效率，尤其支持关联列顺序的升序和降序设置。

可变列式存储（MCOL）

MCOL 存储采用段页式管理，按列存储数据集合，支持原地更新和字典编码，兼具列存查询高速和数据写入的灵活性。元数据、事务管理等多段协同，实现数据的一致写入和并发控制。适合在线事务混合分析（HTAP）场景。

稳态列式存储（SCOL）

SCOL 采用对象式管理，数据以切片为单位存储，支持高压缩和编码，适合海量稳态数据的分析场景。配合后台转换任务自动压缩及冷热数据迁移机制，提升海量数据存储效率和查询性能，同时支持异构存储介质如本地磁盘及云端。

SQL 引擎与执行优化

SQL 引擎是 YashanDB 解析、优化和执行 SQL 的核心模块，内含解析器、优化器和执行器，实现高效数据访问。

解析与验证

SQL 语句首先经历词法、语法和语义解析，生成抽象语法树。随后进行权限校验、对象存在验证和语法检查，为后续优化做准备。

成本基优化器（CBO）

基于统计信息，优化器评估不同执行计划的代价，选择最优执行计划。统计信息涵盖表行数、列分布、索引层数等动态和静态数据。优化器支持静态和动态转换、条件下推、连接重排序及多种连接算法，确保执行效率。

执行策略与向量化计算

执行引擎采用火山模型，按算子迭代处理数据。基于 SIMD 指令的向量化计算框架能批量处理数据，降低计算时延。支持并行计算和多阶段数据传输，在分布式环境下显著提升查询响应速度。

事务与并发管理

YashanDB 保障事务的 ACID 特性，通过多版本并发控制（MVCC）和锁机制保障数据一致性与并发性能。

多版本并发控制（MVCC）

采用系统版本号 SCN 实现读一致性，使读写不阻塞互不干扰。读时基于事务快照访问版本数据，通过 UNDO 信息恢复不可见数据，实现语句级和事务级一致性读。

事务隔离级别

支持读已提交和可串行化两种隔离级别。读已提交隔离防止脏读，实现语句级读一致性读场景；可串行化隔离采用事务快照读配合写写冲突检测，避免幻读和不可重复读，保障强一致性。

锁管理与死锁检测

支持表锁和行锁，保障并发写操作安全，表锁管理 DDL 和写操作的协调，行锁具体锁定修改的行。系统自动检测表锁和行锁死锁，确保死锁快速识别和释放，避免业务阻塞。

高可用与主备复制机制

YashanDB 采用主备复制实现数据容灾和可用性保障。备库通过实时接收主库 redo 日志，结合日志回放和归档修复，保证主备数据一致。

多模式主备保护

支持最大性能、最大可用和最大保护三种保护模式。最大性能下异步复制提高性能，最大保护和最大可用模式保障数据零丢失，实现严格事务提交控制，并支持 Quorum 配置确保复制一致性。

主备切换和自动选主

提供手动和自动切换机制。自动选主基于 Raft 协议实现，在多备库环境中自主进行主备角色选举，保证高可用不中断。共享集群以投票仲裁确保故障快速定位和故障恢复。

SQL 开发与 PL 语言编程

YashanDB 支持标准 SQL 数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）和数据控制语言（DCL）。同时提供功能强大的过程语言 PL，支持存储过程、函数、自定义类型、触发器和定时任务。

PL 语言特性

具备完整的流程控制语句、异常处理和 SQL 集成能力。支持编译缓存，提升多次调用效率。丰富的 PL 对象包括匿名块、存储过程、自定义函数和高级包，允许复杂业务逻辑在数据库内实现，减少网络开销。

触发器与自治事务

触发器支持行级、语句级、前触发和后触发，细粒度拦截数据变动，支持复杂校验和业务实时处理。自治事务提供独立事务执行能力，确保某些子任务独立提交，提升业务一致性。

索引系统及访问约束

YashanDB 主索引结构为 BTree，支持唯一、非唯一、函数索引和升降序排列，满足多样化查询优化需求。支持索引跳跃扫描、范围扫描和快速全扫描等访问模式，提升索引利用率。

访问约束为 YashanDB 独有的特性，基于有界计算理论实现，通过语义关联缩小计算范围，显著减少数据存储和计算量，加速查询响应。

实操建议

选择合适的部署架构（单机、分布式或共享集群），根据业务负载和高可用需求配置。

根据业务场景，采用适配存储结构。事务型业务优先使用 HEAP 存储，分析型应用推荐使用 MCOL 或 SCOL 列式存储。

合理设计索引，避免滥用索引带来的空间及 DML 性能开销。充分利用函数索引和升降序设置，提升查询多样化性能。

及时收集和更新统计信息，辅助优化器生成最优执行计划，结合 HINT 微调重点 SQL。

合理设置事务隔离级别和锁管理策略，防止死锁，保障数据一致与高并发并存。

利用主备复制及多模式保护策略，结合自动选主功能，保障数据库高可用不中断。

利用 PL 语言将复杂业务逻辑推向数据库侧，减少网络延迟和客户端负载。

采用访问约束特性，通过预计算和数据压缩优化大型查询，有效控制计算代价。

开启表空间或表级透明加密，保护数据安全，配合网络加密保障通信安全。

坚持定期备份恢复策略，结合归档日志和时间点恢复，实现灾难恢复和历时数据保护。

结论

本文详细梳理了 YashanDB 从部署架构、存储引擎、SQL 执行、事务管理、索引优化到高可用设计的核心技术原理与实践方式。理解存储结构选择及索引设计对查询性能的深远影响，掌握优化器利用成本模型选择最优执行计划的机制，合理配置并发控制保证数据一致性，以及搭建完善的高可用主备环境，都是构建可靠高性能数据库系统的关键。建议读者将上述技术洞见应用于实际项目中，在数据库层面打造稳定高效的数据服务能力，提升整体业务的响应体验与运营保障。