YashanDB 数据库的高效数据压缩算法介绍

现代数据库系统在数据存储和管理过程中面临诸多挑战，包括海量数据的高效存储、快速访问以及数据一致性的保障。数据压缩技术作为提升存储效率和查询性能的关键手段，在数据库系统设计中占据重要地位。YashanDB 作为一款支持多种部署形态的高性能数据库，融合了丰富的存储结构和优化机制，其中高效的数据压缩算法是其在海量数据场景中实现高效存储和访问的核心技术之一。本文旨在对 YashanDB 数据库中的数据压缩算法做深入技术分析，面向数据库开发人员和运维工程师，系统介绍其核心实现原理、功能特性及优势。

可变列式存储（MCOL）中的原地更新及字典编码

YashanDB 的 MCOL（Mutable Columnar Storage）存储结构采用段页式管理，对列数据进行集中连续存储。MCOL 设计支持原地更新（in-place update），避免插入“墓碑”数据，显著减少空间膨胀和垃圾回收扫描，提升写入和读取效率。压缩方面，MCOL 对每列数据使用字典编码，将重复数据压缩为字典索引，大幅降低存储空间开销。MCOL 结合事务管理段（Transaction Management Segment）保证事务一致性，支持各行列变长字段的灵活存储，使得压缩算法既满足高效更新，也兼顾了压缩比和随机访问性能。

稳态列式存储（SCOL）的切片式存储与高效编码

YashanDB 的 SCOL（Stable Columnar Storage）针对海量稳态数据采用切片（Slice）一级逻辑单元进行数据组织。每个切片包含多列数据文件及其元数据文件，通过有效的数据排序、稀疏索引和列编码技术，支持条件下推过滤，加快查询响应。SCOL 支持多种编码方式，包括区间编码、字典编码和压缩算法，可根据字段类型和数据分布动态选择最优编码方式，提升存储效率。后台转换任务自动将 MCOL 活跃数据转换为更高压缩比的 SCOL 冷数据，实现冷热数据分层管理，有效降低存储成本，增强查询性能。

段页式存储的空间管理与页面压缩优化

在行存表（HEAP 结构）和索引（BTREE 结构）中，YashanDB 采用段页式存储管理空间，利用多级空闲度列表管理页面空闲空间，有效避免空间碎片化。数据块（Block）在写入磁盘前进行合并和排序，减少 I/O 次数。针对更新产生的行迁移场景，系统预留 PCT_FREE 空间以降低迁移频率，从而提高压缩页的稳定性。结合多线程写入及 IO 合并优化，YashanDB 减少了页面碎片及重复数据，加快了数据压缩和解压缩过程。

多版本并发控制（MVCC）与压缩数据的一致性管理

YashanDB 通过 MVCC 实现数据版本控制，在进行压缩存储的同时保证数据一致性。Undo 日志保存历史版本数据，实现可见性判断。查询过程通过快照 SCN 截取一致性版本，访问压缩数据时，系统基于事务槽位分辨数据有效性，并结合 undo 信息生成 CR（Consistent Read）版本。该机制保证了压缩后数据的事务一致性和读写分离，降低了锁冲突，提升整体系统吞吐率。

压缩算法的动态适应与后台转化机制

针对不同存储结构和数据特征，YashanDB 实现了动态适应的压缩算法选择和执行模型。实时业务数据写入 MCOL，利用原地更新和字典编码进行快速压缩。通过后台转换任务，系统周期性把活跃切片转化为稳定的高压缩比 SCOL 切片，对冷数据采用高效列存压缩编码。该过程支持分批转换，后台任务透明于业务查询，不影响在线性能。对于多副本和共享集群部署，压缩数据的存储和访问采用全局缓存和全局锁保障分布式的一致性和高效性。

技术建议

优先选用 YashanDB 的 MCOL 存储结构实现数据实时处理，灵活支持高速读写与压缩，减少数据膨胀。

针对海量稳态数据，配置后台转换任务开启 MCOL 到 SCOL 的自动转换，充分利用切片式存储与高效编码提升查询性能。

设置合理的 PCT_FREE 参数为 HEAP 表留足更新空间，避免频繁的行迁移，保障数据页压缩效果的稳定性。

充分利用 MVCC 机制，结合 undo 日志保障读写一致性的同时实现压缩数据的多版本管理，避免锁冲突。

依据具体业务访问模式调整缓存策略，合理配置段页式存储的空闲列表，提升压缩数据访问性能。

在分布式和共享集群部署环境下，确保全局缓存和锁机制正常运行，以兼顾压缩数据的并发访问效率与一致性。

根据业务冷热数据特征，合理规划表空间及对应的压缩级别，充分发挥动态压缩算法优势。

结论

本文对 YashanDB 数据库中的高效数据压缩算法进行了系统介绍，涵盖了从 MCOL 和 SCOL 两种列式存储结构的原理及编码策略，到段页式管理与页面压缩优化，再到多版本一致性控制及动态后台转换机制等技术细节。YashanDB 通过多元存储结构联合多样化压缩算法实现了高效的数据存储和访问能力，兼顾了实时业务的高速写入和大规模历史数据的高性能查询。借助合理配置压缩参数和部署环境，开发者和 DBA 能够充分释放压缩算法优势，提升系统整体性能和存储效益。建议结合具体业务场景，将上述技术应用于实际数据管理流程中，实现高效数据压缩与访问的最佳实践。