YashanDB 数据库支持的数据模型及其应用指南

随着业务系统对数据处理能力的要求不断提升，数据库系统面临着性能瓶颈、数据一致性难以保障以及复杂数据模型支持不足等挑战。现代数据库需要支持多样化数据模型，以适应 OLTP、HTAP 以及 OLAP 等不同业务场景的需求。本文将系统分析 YashanDB 数据库支持的主要数据模型，深入探讨其存储结构、访问机制及在实际业务中的应用要点，旨在为具备数据库基础的开发人员和 DBA 提供技术参考和实践指导。

YashanDB 支持的主要数据模型及存储结构

堆式存储模型（HEAP）

YashanDB 中的堆式存储模型采用无序组织方式，数据行以连续的列格式存储，不保证任何特定顺序。堆存表采用 HEAP 存储结构，适合在线事务处理（OLTP）场景，支持快速插入操作。堆存储维护空闲空间管理结构，插入时能快速定位到合适的物理存储位置，避免全表重组开销。

堆存储支持变长字段的原地更新（In-place update），根据变长列变更的大小调整行的存储位置，当所在页空闲空间不足时，会发生行迁移或行链接机制，保障数据的物理完整性。数据块通过高水位线（HWM）和低水位线（LWM）管理已使用空间和空闲空间，优化数据扫描和插入效率。堆式存储聚焦事务完整性和低延迟，常见于频繁数据更新的业务。

B 树索引模型（BTREE）

B 树索引是 YashanDB 数据库默认的索引类型，用于加速基于键列的查询。B 树结构包含分支块与叶子块，叶子块存储索引键值及对应的行标识（ROWID），分支块存储子节点指针和区间信息，实现平衡树的快速定位能力。B 树保证索引高度较小，能在 O(log n)时间内完成数据定位。

索引支持多种扫描方式，包括全索引扫描、快速全索引扫描、范围扫描、唯一扫描以及跳跃扫描。YashanDB 还支持唯一索引及非唯一索引，并可创建基于函数的索引，用于表达式索引加速。索引维护遵循写时删除插入原理，保持数据有序，支持反向索引和升降序索引，满足多样化的查询优化需求。

可变列式存储模型（MCOL）

可变列式存储以段页式管理为基础，将列数据按批次（Batch）连续存储，支持原地更新，与传统列式存储主要采取追加方式不同。MCOL 存储结构包括元数据管理段、事务管理段、定长及变长列段。

该模型适合在线事务与分析处理（HTAP）场景，兼顾插入/更新性能和列式查询性能。MCOL 通过 Xslot 管理事务信息，实现事务的一致性保障；同时支持字典编码、批量访问以及事务回滚。相比行存储，MCOL 在投影操作上显著提升查询效率，同时避免空间膨胀及垃圾扫描问题。

稳态列式存储模型（SCOL）

稳态列式存储采用对象式管理，数据按列切片（Slice）管理，冷数据通过编码压缩和稀疏索引实现高效存储与访问，适合联机分析处理（OLAP）场景。每个切片包含多列元数据文件和数据文件，YashanDB 支持自动将 MCOL 活跃切片转为 SCOL 稳态切片，提升查询性能。

SCOL 切片支持列级别的压缩编码及排序，物理文件连续存储，极大降低 I/O 开销。数据的冷热分层存储机制，通过后台转换任务透明实现冷热数据的自动迁移，确保冷数据读取的效能最优化。该存储模型具备高扩展能力，满足海量业务分析需求。

外部表模型

YashanDB 支持外部表结构，存储于数据库外部文件系统或云存储，数据库仅存储表定义和元数据。支持 CSV 格式外部数据访问驱动，实现对外部大文件的灵活访问。

外部表允许直接读取外部数据，无需导入数据库，显著缩短数据入库时间及节省存储资源。通过外部表访问，数据库能将分析业务下的数据预处理与查询解耦，增强系统对非结构化或半结构化数据的支持，适应分布式及大规模数据处理需求。

YashanDB 数据模型应用指南

匹配业务需求选择数据模型

针对高度事务性业务，优先选择行存表（HEAP）模型，保证事务的低延迟和高并发写入能力。对于需要面向实时分析的混合场景，推荐使用可变列式存储（MCOL），兼顾分析查询与事务更新性能。海量历史数据分析则采用稳态列式存储（SCOL），发挥其高压缩和快速访问优势。

复杂计算或大数据聚合可适用访问约束（Access Constraint）模型，通过预计算缩减计算范围，提升查询效率。需要跨节点分布数据，则结合分布式部署架构，通过数据分片与分区策略合理分布数据，确保线性扩展能力。

合理设计存储及分区策略

根据数据访问的热点及更新频率，科学配置 MCOL TTL 参数，动态平衡冷热数据比例。设计表空间时，明确分区方案，如范围分区、哈希分区、列表分区或复合分区，便于数据定位和管理。合理使用 PCTFREE 参数规避行迁移，提高块内空间利用率。

在高并发场景下，可结合 BTree 索引设计和反向索引技术，缓解索引热点问题。定期维护统计信息，保持优化器对数据分布的准确感知，确保执行计划最优。

事务与一致性控制建议

根据业务并发需求，合理选用读已提交和可串行化隔离级别，权衡性能与数据一致性。应用多版本并发控制技术，实现读写不阻塞，提高系统吞吐能力。务必开启事务日志（redo）机制保障灾难恢复能力。

对关键业务操作，可使用写一致性语义，避免数据遗漏。利用事务保存点（SAVEPOINT）和自治事务机制实现复杂业务逻辑编排，提升数据处理的灵活性。

安全与高可用性配置

基于角色的访问控制（RBAC）和基于标签的访问控制（LBAC）结合使用，实现细粒度数据保护。严格管理系统特权，建议采用三权分立权限体系，降低安全风险。

部署主备复制与自动选主机制，结合最大保护、最大可用或最大性能保护模式，保障业务连续性与数据一致性。共享集群场景下，利用崖山集群内核调度和共享存储文件系统确保多实例并发访问的强一致性。

总结

本文详细解析了 YashanDB 支持的多种关系模型，包括堆式存储、B 树索引、可变和稳态列式存储以及外部表，系统介绍其设计原理及适用场景。通过合理匹配业务需求选择存储模型、优化存储和分区策略、并结合事务控制和安全管理，用户可充分发挥 YashanDB 的技术优势，提升系统性能及可用性。建议数据库开发和运维人员深入学习相关机制，在实际项目中有针对性地应用并调优，以实现高效、稳定、可靠的数据服务能力。