10 个关键问题让你彻底了解 YashanDB

数据库系统面临诸多共性挑战，包括性能瓶颈、数据一致性和事务管理的复杂性，以及在海量数据和分布式环境中的可扩展性和高可用性问题。YashanDB 作为一款面向企业级应用设计的关系数据库管理系统，通过多样的部署架构、先进的存储引擎和高效的执行引擎，旨在满足在线事务处理（OLTP）、实时分析（HTAP）和海量数据分析（OLAP）等场景的性能及一致性需求。本文围绕 10 个技术关键问题，深入解析 YashanDB 的体系架构、存储机制、事务模型、SQL 优化与执行、以及高可用与安全策略，旨在为数据库管理员、开发人员和技术专家提供系统而全面的技术认知，助力其掌握 YashanDB 的核心技术优势和应用价值。

1. YashanDB 的部署架构有哪些？各自适用场景如何？

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。

单机部署通过主备复制实现数据冗余，主实例和备实例在不同服务器间同步，适合对高可用要求较低的常规场景，支持快速恢复和数据一致性保障。

分布式集群部署采用 Shared-Nothing 架构，包含管理节点（MN）、协调节点（CN）和数据节点（DN），具备强线性扩展能力，适合海量数据分析和复杂计算业务，支持分布式事务和负载均衡。

共享集群部署基于 Shared-Disk 架构，依赖自研的崖山文件系统（YFS）和崖山集群核心（YCK）实现全局缓存一致性和并发控制，支持多实例多写并保持数据强一致性，主要应用于高性能、强可用、多写、多实例并发访问的核心交易场景。

通过多种部署模式，YashanDB 覆盖了不同业务对性能、可用及可扩展性的差异化需求。

2. YashanDB 的存储引擎及存储结构有哪些？如何适应多样化业务？

存储引擎是数据库系统的核心，YashanDB 支持 HEAP、BTREE、MCOL 以及 SCOL 四种存储结构，适配不同业务场景。

HEAP 为无序堆式存储，适合事务型行存表，提供快速随机写入能力，支持原地更新、行迁移及链接机制以保持数据完整。BTREE 存储用于构建索引，采用多叉平衡 B-Link 树，保证索引数据有序，有效加速数据定位。

MCOL（可变列式存储）采用段页式存储，支持在线事务与分析混合场景，能够原地更新变长列数据，减少空间膨胀，提高查询效率。SCOL（稳态列式存储）采用切片式对象存储，支持大规模数据的压缩编码和稀疏索引，适合海量稳定分析工作负载。

基于这些存储结构，YashanDB 实现了行存表、列存表（TAC 适合 HTAP，LSC 适合 OLAP）和 BTree 索引的多样化存储对象，能够根据业务特征实现存储和访问的最佳平衡。

3. YashanDB 如何设计事务机制及并发控制保障数据一致性？

YashanDB 的事务机制全面支持 ACID 特性，采用多版本并发控制（MVCC）技术确保读写并发时数据一致性和免阻塞查询。

系统以 SCN（系统变更号）作为全局时间戳，实现语句级和事务级一致性快照读取，确保查询语义的稳定性。写操作通过锁机制避免写写冲突，行锁在锁定数据粒度保持高并发。

系统支持读已提交和可串行化两种事务隔离级别，其中串行化隔离引入写冲突检测以杜绝幻读和不可重复读。YashanDB 提供写一致性语义，保证跨分区数据修改的逻辑正确。

事务管理中引入隐式启动、保存点（SAVEPOINT）、自治事务等灵活机制，满足复杂事务控制需求，保障系统稳定并发访问的同时保证数据可靠性。

4. YashanDB 的 SQL 引擎设计核心是什么？如何实现高性能 SQL 执行？

YashanDB 的 SQL 引擎采用典型的编译执行架构，包含解析、语义校验、静态重写、优化、动态重写及执行阶段。

优化器采用代价基优化（CBO）模型，通过收集表、索引、列的统计信息，估算访问代价，择优生成执行计划，支持连接顺序优化、访问路径选择和并行度调节。

支持 Hints 提示用户干预执行计划以及向量化计算框架，通过通用表达式构建和算子流水线并行执行，实现对 CPU SIMD 指令集的批量数据处理能力提升。

分布式环境中，协调节点负责分布式执行计划生成和任务分发，数据节点执行并行查询，内置高效异步网络通信组件确保数据交换及多节点并行执行。

5. YashanDB 的存储管理与逻辑存储结构如何支撑高效数据访问？

存储管理分别从物理存储与逻辑存储两方面入手。物理存储包含数据文件、切片文件、控制文件、redo 日志等文件，支持 Linux 主流文件系统及自研 YFS。

逻辑存储结构采用段页式管理，块（Block）、区（Extent）和段（Segment）构成层次管理体系，表空间为逻辑容器隔离不同对象存储，通过空闲度列表、PCTFREE 预留空间避免行迁移，提升并发插入性能。

切片式表设计将大数据集分解成切片存储，支持冷热分离和后台数据转换，优化海量数据访问性能。段页式与对象式管理结合，为不同业务提供灵活存储模型支持。

6. YashanDB 如何实现高可用和主备自动切换？

YashanDB 通过主备复制实现高可用，采用物理 redo 日志传输，支持同步和异步复制模式以权衡性能和数据安全。

采用级联备库支持多层备份与异地灾备。备库持续回放 redo 日志实现与主库数据一致。出现通信中断时备库通过归档修复快速追赶主库进度。

支持计划内切换（Switchover）保证数据零丢失、故障切换（Failover）快速恢复业务。自动选主功能基于 Raft 算法（多主备及分布式形态）或 Yasom 仲裁（单主备形态），实现故障自动检测及无缝主备切换。

7. YashanDB 的共享集群架构有哪些核心技术？如何保障多实例并发一致性？

共享集群基于 Shared-Disk 架构，核心组件包括崖山集群内核（YCK）、崖山集群服务（YCS）和崖山文件系统（YFS）。

YCK 采用聚合内存技术，实现全局资源管理（GRC）、全局缓存服务（GCS）和全局锁服务（GLS），协调实例并发访问数据页及非数据资源。

YCS 负责集群资源管理、故障检测和仲裁，确保高可用性和资源拓扑一致。YFS 为集群定制分布式并行文件系统，实现数据存储和元数据强一致性。

多实例间通过共享缓存和锁保证读写强一致性，同时支持在线故障切换和自动恢复，保障业务连续性。

8. YashanDB 如何支持丰富的 SQL 编程和扩展？

YashanDB 提供完善的 PL 语言平台，支持存储过程、函数、触发器、自定义数据类型和高级包。

PL 语言支持强大的过程化编程结构，包括条件分支、循环、异常处理，并提供绑定参数实现静态 SQL 及动态 SQL 编译执行。

支持自治事务，实现子事务独立提交，方便复杂业务逻辑拆分。支持 C/Java 等外置语言扩展函数，基于沙箱隔离保障稳定性和安全。

高级包机制支持模块化封装过程和函数，优化执行效率，便于权限管理和代码复用。

9. YashanDB 的安全架构包含哪些主要机制？如何保障数据和系统安全？

YashanDB 构筑了多层次安全体系，包括用户管理、身份认证、访问控制、加密、审计和反入侵措施。

支持基于角色的权限管理（RBAC），实现三权分立权限划分。支持基于行级标签的强访问控制（LBAC），精细控制数据访问权限。

加密方面，支持表空间和表级透明数据加密（TDE）、备份加密和网络传输加密（SSL/TLS），保障数据在存储与传输过程安全。

认证支持数据库密码认证和操作系统认证，集成密码策略，支持密码复杂度、锁定机制及生命周期管理。支持审计功能对权限、行为和角色进行全方位监控。

10. YashanDB 如何实现高效的备份恢复机制？

YashanDB 提供物理备份方案，支持全库和增量备份。备份集包含控制文件、数据文件、redo 及归档日志，保障备份完整性。

支持差异增量和累积增量备份，用户可根据存储空间和恢复时间要求选择合适策略。

恢复支持全量恢复和基于时间点的恢复（PITR），结合归档日志实现任意时间点回滚，满足业务连续性要求。

备份目的地支持本地磁盘和远程流式备份，提升灵活性与灾备能力。备份集加密机制保障备份数据安全。

总结与建议

深入理解 YashanDB 多形态部署架构，结合业务场景科学选择合适架构方案。

结合业务对存储模型需求，选择对应存储引擎和表组织方式，实现性能和容量的优化。

合理设计事务隔离级别和并发控制策略，保障数据一致性与高并发性能。

利用优化器统计和 Hints 精细调优 SQL，提升执行效率。

关注表空间与存储管理，做好空闲空间及水位线配置，减少行迁移。

配置高可用主备复制和自动选主，保障业务连续性。

充分应用共享集群核心技术，实现集群多实例高效协同。

灵活使用 PL 语言及存储过程、触发器扩展业务逻辑。

实施严格安全策略，集成身份认证、访问控制、加密和审计。

制定合理备份恢复策略，实现数据保护和高效灾备。

结论

随着数据规模持续增长与业务对数据库性能和可靠性需求的升级，YashanDB 通过其灵活多样的部署架构、先进的存储机制、多版本事务模型及高度优化的 SQL 执行引擎，有效应对现代数据库系统面临的挑战。共享集群和分布式部署提供了强大的扩展与容错能力，结合完善的安全机制和自动化运维支持，显著提升了企业级数据库系统的整体竞争力。未来，随着技术演进和应用场景的不断丰富，YashanDB 必将持续深化性能优化和智能化能力，为用户提供更高效、更安全、更可靠的数据库服务。技术人员应不断深化对 YashanDB 核心原理和功能的理解，推动数据库系统在实际业务中的应用创新与价值最大化。