10 个 YashanDB 最佳实践，助力项目成功

数据库技术在现代信息系统中承担着核心的数据存储与访问任务。随着业务规模的不断扩大，数据库面临着诸多通用挑战，如性能瓶颈、数据一致性保障、可用性保障以及灵活扩展需求。YashanDB 作为先进的新一代数据库产品，凭借其独特的架构设计和丰富的功能，能够有效应对这些挑战。本文针对 YashanDB 的架构特色和技术优势，深入分析并总结了 10 个实用的最佳实践方案，旨在帮助数据库管理员(DBA)、开发人员以及系统架构师在项目中高效利用 YashanDB，实现性能优化、可靠性提升及维护简化。

1. 选择合理的部署架构

YashanDB 支持单机（主备）、分布式集群及共享集群三种主要部署形态。

单机部署：适合高可用要求一般且资源有限的场景，简单易用，通过主备复制实现最基本的容灾能力。

分布式部署：采用 Shared-Nothing 架构，支持 MN、CN、DN 多种节点分工，适合海量数据处理和强线性扩展需求的实时分析业务场景。

共享集群部署：依赖共享存储与聚合内存技术，实现单库多实例多活架构，满足高端核心交易场景对高可用性、并发读写和性能的需求。

正确选择部署形态基于业务需求、数据规模和性能预期，能够充分发挥 YashanDB 的架构优势，项目实施中建议结合实际情况合理规划架构。

2. 合理利用多存储引擎和表组织

YashanDB 支持多种存储结构，包括行存（HEAP）、B 树（BTREE）、可变列式存储（MCOL）及稳态列式存储（SCOL）。

行存表：采用 HEAP 存储，适合联机事务处理（OLTP）场景，具备高效的插入、更新能力。

TAC 表：基于 MCOL 存储，支持 HTAP 场景，兼顾在线事务和实时分析能力。

LSC 表：适合 OLAP 稳态数据，采用切片式存储，支持数据压缩、排序和稀疏索引以加速大规模分析查询。

基于业务特性，合理选择表组织和存储结构，能够有效提升数据访问效率和存储优化。

3. 优化表空间与存储管理策略

YashanDB 将数据库存储区划分为表空间，支持段页式和对象式（用于列存数据）两种空间管理方式。

合理规划表空间大小和数据文件，支持动态扩展，降低空间不足带来的风险。

正确设置 PCT FREE 参数，为数据更新预留足够的空闲空间，减少行迁移，避免影响性能。

针对海量数据分析场景，利用切片文件存储和 DataBucket 管理，实现高效冷热数据分离和存储压缩。

通过规范存储管理策略，有利于提升存储空间利用率与 IO 访问性能。

4. 精准设计索引以提升查询性能

YashanDB 支持多种索引类型，以 B 树索引为主，提供唯一索引、非唯一索引、函数索引、反向索引等。

基于查询分析创建覆盖主要过滤条件的索引，减少全表扫描。

对于多列查询，合理设计组合索引且安排正确的列顺序。

根据数据基数和分布，利用索引跳跃扫描，提升查询效率。

使用函数索引支持复杂表达式的快速查询。

为外键列创建索引能有效避免关联更新导致的锁竞争。

5. 充分利用统计信息与优化器 Hint

YashanDB 优化器采用成本模型优化(CBO)方式生成执行计划，准确的统计信息是保证优化效果的关键。

定期收集和更新表、列及索引的统计信息，支持并行和抽样采集方式提升统计效率。

监控统计信息的准确度，避免因数据分布变化造成的优化失效。

根据需要，合理使用 Hint 限制优化器选择，控制访问路径、连接顺序和执行并行度。

充分利用统计信息和 Hint 能有效避免执行计划异常，提升 SQL 语句性能。

6. 实施合理的事务及并发控制策略

YashanDB 支持 ACID 事务特性及多版本并发控制（MVCC），保障数据一致性和高并发读写能力。

默认采用读已提交隔离级别，适合大多数业务场景，减少锁等待。

可根据业务需求调整到可串行化隔离级别，保证事务间完全隔离。

合理使用显式行锁和表锁，避免死锁及资源竞争。

利用保存点(SAVEPOINT)和自治事务支持细粒度事务控制和逻辑隔离。

遵循事务原则，有效管控并发访问，提升整体系统的稳定性。

7. 配置与调整实例参数优化性能

YashanDB 支持多种实例级参数配置，涵盖内存管理、并行度、日志策略、缓存策略等。

合理配置共享池、数据缓存和有界加速缓存参数，保证内存资源充足。

调整 DBWR 线程数量以适应不同 IO 负载，提升脏块刷新效率。

设置合理的并行执行线程池参数，提高 SQL 的并行度利用率。

根据业务规律，适度调整检查点触发参数，平衡持久化压力和延迟。

及时调优实例参数是保持系统高性能的核心举措。

8. 利用备份恢复及高可用机制保障稳定运行

数据安全和业务连续性是数据库系统稳定运行的前提。

定期实施全量和增量备份，确保备份集完整、可用。

合理规划归档日志，配合备份实现基于时间点的恢复（PITR）。

采用主备复制架构，选择合适的同步或异步复制模式，保障数据一致性和性能均衡。

规划高可用切换策略，利用自动选主和仲裁避免单点故障。

灵活的备份和高可用设计，确保数据库面临故障时能快速恢复正常服务。

9. 规范安全管理与访问控制

严格安全策略是保障数据资源不被滥用和破坏的根本保障。

实行基于角色的访问控制(RBAC),合理配置系统和对象权限。

启用密码策略与身份认证，减少暴力破解风险。

采用标签级访问控制（LBAC）实现行级安全保护。

启用透明数据加密(TDE)和备份加密，确保数据静态安全。

利用审计策略监控关键操作，满足合规要求且便于故障追踪。

完善的安全体系是业务数据可信赖的基石。

10. 充分利用高级特性如 PL 引擎与共享集群技术

YashanDB 提供强大的 PL 过程语言支持及复杂的共享集群架构能力：

利用 PL 存储过程、触发器和自定义函数实现业务逻辑内置，减少网络交互，提高性能和安全性。

合理使用存储过程异常处理及自治事务，加强事务控制。

在共享集群部署形态中，利用崖山集群服务（YCS）和崖山文件系统（YFS）实现多实例多活，高并发、强一致访问。

运用共享集群内核的全局资源协调，提升数据访问性能和系统高可靠性。

深入理解和应用这些高级功能，可以使项目具备更高的业务承载能力和灵活性。

总结

随着数据规模不断扩大和业务需求多样化，数据库技术的优化与稳定成为项目成功的关键。YashanDB 凭借其完善的分布式与共享集群架构、多样化的存储引擎、多版本一致性控制和高效的 SQL 优化器，具备应对复杂商业场景的强大能力。通过上述 10 个最佳实践，充分结合项目实际需求和技术特征，能够显著提升系统性能、保障数据一致和安全、增强运维效率。未来，随着云计算、大数据和人工智能技术的发展，优化数据库系统性能和弹性扩展的能力将成为核心竞争力。期待广大技术人员不断深入学习 YashanDB 的技术特性，持续完善和创新，推动业务持续高效发展。