5 个策略帮助企业充分利用 YashanDB 数据库

在当前数据驱动的业务环境中，企业面临着数据库系统性能瓶颈、数据一致性保障和高可用性需求等共性挑战。随着数据量和并发访问的增长，数据库的存储管理、事务处理和查询优化能力成为影响业务效率的关键因素。YashanDB 作为一款支持单机、分布式及共享集群部署的先进数据库系统，提供了多种创新技术以应对这些挑战。本文针对 YashanDB 的架构与功能，从技术原理出发，提出五大策略，旨在帮助开发人员及数据库管理员优化系统性能，实现数据管理的高效与安全。

策略一：合理选择和配置部署架构以匹配业务需求

YashanDB 支持单机主备部署、分布式集群部署及共享集群部署三种架构形态。单机部署适合资源有限、负载中低的场景，具备简易的主备复制机制，实现基础的高可用。分布式部署通过区分 MN 组、CN 组和 DN 组提供强大的线性扩展能力，适用于海量数据分析和分片存储需求。共享集群依赖共享存储和崖山文件系统，利用崖山集群内核的聚合内存技术实现多实例多活读写，适用于对高性能、高可用性和强一致性有严格要求的核心业务。针对不同业务特性，合理选型并配置网络、实例数量及硬件资源，能显著提升数据库整体处理能力和稳定性，同时降低运维复杂度。

策略二：基于存储引擎特性优化数据模型和索引设计

YashanDB 提供 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 多种存储结构，分别对应不同的应用场景。联机事务处理优先采用 HEAP 存储的行存表，支持高效的行级操作和多版本并发控制（MVCC）。对混合事务分析场景，TAC 表（基于 MCOL）通过原地更新列式数据，实现查询效率和写入性能的平衡。海量稳态数据则利用 LSC 表的 MCOL 和 SCOL 存储结构，借助数据切片、压缩编码和稀疏索引技术，实现高性能分析查询。结合 BTree 索引的多种扫描策略（如范围扫描、唯一扫描和跳跃扫描），设计合理的索引结构和字段顺序，有效减少 I/O 瓶颈，提升查询响应速度。

策略三：充分利用 YashanDB 的多版本并发控制与事务隔离机制保障数据一致性

YashanDB 实现了基于系统变更号（SCN）的多版本并发控制，支持语句级和事务级一致性读。该机制通过维护 UNDO 段，实现对数据的历史版本控制，确保读写操作无阻塞，提升并发处理能力。系统支持读已提交和可串行化两种事务隔离级别，结合行级排他锁机制，实现写写冲突有效检测和防止死锁。利用事务保存点和自治事务能力，支持复杂事务和业务逻辑的高效执行。合理设置事务隔离级别，结合业务需求权衡性能与数据准确性，是保障系统稳定运行的关键。

策略四：优化 SQL 执行和调优，提升查询性能与资源利用效率

YashanDB 的 SQL 引擎基于解析、验证、优化和执行四阶段流程，通过成本基优化器（CBO）和丰富的统计信息，生成最优的执行计划。支持静态和动态重写、条件下推、连接顺序优化及多种执行算子，包括向量化计算，实现批量数据处理和 SIMD 并行加速。结合 HINT 提示，用户可干预执行计划以适配特殊需求。分布式环境中通过 CN 协调节点和 DN 数据节点多级并行，实现 MPP 架构的高效数据处理。合理分析执行计划，及时更新统计信息，并善用索引与并行执行配置，可最大化利用计算资源，满足复杂查询的低延时需求。

策略五：完善运维机制和高可用方案保障数据库稳定运行

YashanDB 具备全面的运维体系，包括自动诊断存储库及故障检测、监听日志和健康监控线程，助力异常预警与快速定位。主备复制利用 redo 日志传输与回放实现数据同步，支持同步及异步复制模式及级联备库配置，满足多层灾备需求。主备切换分为计划内 Switchover 和故障 Failover，结合自动选主和 Yasom 仲裁选主保证业务连续性。共享集群通过投票仲裁和心跳机制实现多实例故障自动容错。结合定时任务、备份恢复功能和分布式任务调度，提升系统可用性与数据安全水平，保障企业核心业务持续稳定运行。

总结与建议

YashanDB 凭借其灵活的部署架构、多样化的存储引擎、先进的事务隔离和优化机制、完善的高可用管理能力，为企业提供了坚实的数据管理基础。具体实践中，建议：

根据业务负载合理选型部署架构及实例配置，确保系统扩展性与高可用性。

结合业务特点选用适合的存储结构和索引类型，优化数据模型设计。

合理设置事务隔离级别和使用保存点机制，保障数据一致性和并发性能。

关注统计信息及时更新，利用优化器提示和向量化执行提升 SQL 性能。

依托主备复制与共享集群高可用机制，结合自动诊断和备份恢复，确保业务连续性。

通过落实以上策略，企业可更有效利用 YashanDB 的技术优势，提升数据库系统性能和稳定性，支持业务创新与发展。