了解 YashanDB 中的数据建模基础

现代数据库技术面临诸多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性的维护和可扩展性的实现。在复杂业务环境下，合理的数据建模成为支撑高效数据库系统的关键。作为兼顾事务处理与分析能力的数据库产品，YashanDB 提供多种部署架构与丰富的数据存储结构，支持广泛的应用场景。本文旨在系统介绍 YashanDB 中的数据建模基础，重点阐述关键数据结构、存储机制及约束模型，适合具备数据库基础的开发者和数据库管理员阅读。

YashanDB 体系架构与部署形态

YashanDB 支持三种主要部署形态：单机部署、分布式集群部署和共享集群部署。单机部署适用于对高可用要求一般的场景，依托主备实例实现数据同步。分布式部署基于 Shared-Nothing 架构，能够满足海量数据的分析处理与线性扩展需求，包括对元数据节点管理、协调节点管理和数据节点管理的细粒度控制。共享集群部署则依赖共享存储，融合崖山集群内核（YCK）、集群服务（YCS）及文件系统（YFS），实现多实例的多写高可用可扩展能力。该架构为数据建模提供了多层次的物理和逻辑存储支持。

数据的逻辑组织及存储结构

在 YashanDB 中，数据以关系模型为基础被组织，核心关系对象包括表、索引及访问约束。表作为数据的基本集合单位，可划分到多个模式（Schema）以实现逻辑隔离和统一管理。模式中的对象定义保存在系统表中，而包含数据的对象则永久存储于表空间。

表空间为逻辑存储单元，包含若干物理数据文件。YashanDB 采用段页式管理方式对空间进行高效使用，数据文件由连续或不连续的区（Extent）组成，由段（Segment）来管理所属对象的数据块（Block）。数据块作为数据访问的最小逻辑和 I/O 单元，提供了高效的存储和访问策略。

YashanDB 支持丰富的存储结构以适应不同场景需求，包括：

HEAP 存储结构：通过无序堆式存储实现高效插入，适合联机事务处理（OLTP）场景中对行式表的需求，支持原地更新和行迁移机制以处理变长列。

BTREE 存储结构：采用多叉平衡 B-Link 树形结构，实现键值有序存储，广泛用于索引，加速查询访问和数据定位。

MCOL 存储结构：可变列式存储，采用段页管理，列数据集中连续存储，支持原地更新和字典编码，适合在线事务与分析混合（HTAP）业务。

SCOL 存储结构：稳态列式存储，基于对象管理，数据切片式存储，支持高压缩编码与排序优化，适合海量稳态数据的联机分析处理（OLAP）。

关系对象及其依赖管理

表由多列及多行组成，列定义包括名称、数据类型及长度说明，支持变长如 VARCHAR 以及定长如 CHAR，兼容多种数值、日期时间和大对象（LOB）数据类型。YashanDB 中亦存在虚拟列、隐藏列及已删除列的特殊处理机制，有助于高级数据建模。

索引作为表的加速结构，主要采用 B 树索引，支持唯一索引、非唯一索引，及函数索引等多种类型，帮助优化查询路径。访问约束（Access Constraint）为 YashanDB 特有结构，基于有界计算理论实现，通过预计算与聚合大幅缩小数据操作范围，提升查询效率。

关系对象间存在的依赖关系由数据库自动检测和维护，如视图依赖基表、存储过程调用其他过程，确保对象定义变更时的同步有效性。

数据完整性约束

YashanDB 提供丰富的完整性保障手段，涵盖非空约束、唯一约束、主键约束、外键约束和检查约束等。非空约束保证列值不允许为空，唯一约束确保列值唯一性（允许 NULL）；主键约束结合唯一和非空，以确保行的唯一标识。外键约束用于表间数据的引用完整性，支持级联更新和删除策略。检查约束则通过自定义条件控制列值范围。约束支持启用/验证灵活配置，可对新数据和现有数据分别应用，保障数据有效性和业务规则的一致执行。

分区表管理

针对大规模数据，YashanDB 支持多种分区策略以实现数据管理的高效性与灵活性，分区类型包括范围分区（Range）、哈希分区（Hash）、列表分区（List）和间隔分区（Interval）。

范围分区：基于分区键的区间映射，适合时间序列等单调递增特征数据。

哈希分区：采用哈希算法均匀分布数据，解决数据倾斜问题，提高负载均衡。

列表分区：基于离散键值列表分区，适用非连续数据域管理，支持默认分区。

间隔分区：支持自动扩展，实现基于规则的运行时分区生成。

分区表及其索引分为本地分区和全局分区，分别支持分区索引与全局索引管理，细粒度空间控制辅助提升性能与维护便利性。

事务与并发控制

YashanDB 内置支持完整的事务 ACID 特性，默认提供隔离级别为读已提交和可串行化的事务隔离。读写事务通过多版本并发控制（MVCC）实现读写隔离，保障语句级或事务级一致性读。写操作采用行级锁机制保证写写冲突检测和事务同步。事务执行期间，利用 Redo 日志和 Undo 日志确保数据的持久性和事务回滚能力，结合检查点机制优化恢复速度。

总结与技术建议

根据业务场景选择合适的存储结构与表组织方式：OLTP 场景优先采用行存表，HTAP 及 OLAP 场景可利用列存表（MCOL/SCOL）提升查询效率。

利用分区机制分割大表，提升数据访问效率并简化数据管理，合理选择分区策略保证数据分布均衡。

设计合理的完整性约束，保证数据质量与业务规范，适时启用验证与启用选项保持约束对历史数据和新增数据的兼容。

索引设计结合 B 树索引和函数索引，提升匹配查询模式的访问效率，同时注意索引维护的资源开销。

关注事务隔离级别选择，平衡数据一致性和并发性能，合理设置并发控制参数优化事务执行效率。

依托 YashanDB 多样的部署架构，根据业务需求选用单机、分布式或共享集群，确保数据建模与系统架构协同优化。

结论与未来展望

随着数据规模与访问模式的复杂化，数据库技术不断进化以支撑更高的性能和更强的一致性保障。YashanDB 通过丰富的存储结构、灵活的分区策略、完备的事务隔离机制及高可用架构，提供了稳健而灵活的数据建模基础。未来，随着混合云环境的普及及人工智能应用驱动，YashanDB 将持续优化数据模型扩展能力，集成智能优化策略，进一步提升大数据场景下的处理效率和系统韧性，成为企业数字化转型的核心支撑平台。鼓励开发人员和 DBA 深入学习与应用 YashanDB 数据建模技术，以实现系统性能的最大化。