10 个 YashanDB 数据库性能评估标准

数据库系统性能是衡量其满足业务需求和承载能力的重要指标。在实际应用中，性能瓶颈、并发处理能力、数据一致性与系统稳定性等均影响整体表现。作为新一代自主研发的关系型数据库，YashanDB 结合多种先进技术，包括多部署形态支持、丰富的存储结构、多版本并发控制及高可用架构，具备高性能数据库系统的基础。本文将围绕 YashanDB 的核心架构和技术，系统地阐释其数据库性能评估的关键标准。目标读者为数据库架构师、系统管理员及专业技术人员，旨在通过技术性指标的解读，助力性能诊断和优化。

1. 响应时间与吞吐量

响应时间反映数据库处理单个请求所需的时间，是衡量用户体验的重要指标。吞吐量指单位时间内数据库能处理的事务数或请求数，体现系统整体处理能力。YashanDB 采用多线程架构和向量化计算，利用 SIMD 技术批量处理数据，极大缩短响应时间。同时支持多级并行执行，包括节点间和节点内并行，最大化利用多核计算资源，提高 SQL 执行效率。分布式部署通过 MPP 架构分散数据和计算负载，在数据规模和请求量激增时，能保持高吞吐量。

2. 并发处理能力

并发性能衡量数据库在多用户或多事务场景下的处理能力。YashanDB 基于多版本并发控制（MVCC），实现查询与修改操作的非阻塞，保障读写并发下的事务隔离。通过锁机制细粒度地控制写写冲突，同时引入事务隔离级别设置，实现写冲突检测和事务调度。共享集群通过聚合内存及全局资源管理，并行协调实例间的数据访问和锁竞争，维护强一致性，为多实例并发写场景提供支持。线程池机制和共享线程会话模式提升工作线程的利用率，降低资源消耗。

3. 存储结构效率

存储结构直接影响数据读写效率与资源利用率。YashanDB 支持多种存储格式：HEAP（行存）适应高效事务写入，MCOL（可变列式）兼顾即时写入与分析性能，SCOL（稳态列式）针对冷数据支持压缩及编码。从组织结构看，采用段页式及对象式管理空间，多级单位（块、区、段、表空间）使存储分配灵活且高效。双写机制解决半写问题，结合 Checkpoint 和日志机制保障数据持久性与一致性，优化落盘性能。切片文件和数据桶支持云端与本地存储拓展。

4. 优化器与执行计划质量

针对 SQL 语句的解析、校验、重写和优化，YashanDB 内置基于代价模型的 CBO 优化器，有效估算执行计划成本。采用丰富统计信息（表行数、列信息、索引层次）、支持动态采样，提升计划选择精度。优化器支持静态和动态重写，连接顺序计算、访问路径选择，并允许 Hint 干预。优化器结合向量化和并行算子执行策略生成的执行计划准确、性能优越，减少全表扫描与不必要 IO。

5. 缓存机制与内存管理

数据缓存作为减少磁盘 IO 的重要组件，分为数据缓存（行/列数据）、内存共享池（存储 SQL 缓存、数据字典）、有界加速缓存（缓冲小对象）。YashanDB 通过 LRU 算法动态淘汰不常访问数据块，配合热块回收线程降低热点数据对缓存资源的独占。虚拟内存架构支持物化及超过内存容量的数据交互。私有内存区分隔不同会话的数据使用，防止资源冲突。合理的缓存策略极大降低响应时间并提升系统负载承载力。

6. 事务处理与一致性保障

事务支持 ACID 特性，YashanDB 通过 MVCC 以及基于 SCN 的版本控制实现一致性读。语句级和事务级一致性读满足不同场景需求。写一致性中通过锁冲突管理和事务重启机制保障串行化范围。支持读已提交和可串行化两种事务隔离级别，平衡隔离强度与性能。自治事务允许嵌套独立事务执行，提高业务逻辑灵活性。事务恢复通过 Redo 日志和 Undo 回滚保证异常关闭后数据完整性和一致性，快速恢复至一致状态。

7. 高可用架构与故障恢复

YashanDB 支持多样部署形态的高可用机制，包括单机主备、分布式集群和共享集群。主备复制依赖 Redo 物理日志同步，支持同步和异步复制模式，结合日志回放和归档修复确保备库数据完整。切换操作（Switchover，Failover）支持计划内和故障转移，保障业务连续性。自动选主机制采用 Raft 算法或基于运维服务（yasom）开展仲裁降低运维复杂度。共享集群内置崖山集群服务（YCS）和文件系统（YFS），通过心跳及投票实现快速故障探测与选主，保障多实例环境高可用。

8. 索引设计及访问性能

数据库索引是加速数据访问的关键，YashanDB 主要采用 BTree 结构索引，保证索引数据有序存储。支持多种索引扫描方式，包括全索引扫描、范围扫描、唯一扫描和跳跃扫描。支持唯一与非唯一索引，索引可见性与可用性状态的灵活调整。函数索引结合 SQL 表达式，支持复杂查询的优化。索引聚集因子反映索引与数据物理顺序的一致性，影响 IO 效率。反向索引消除插入热点，支持列的升序和降序定制，对组合索引中各列顺序可分别设置。

9. SQL 执行效率

YashanDB 支持 SQL 语句的软解析、语法解析、语义校验、重写、优化和执行多个阶段。支持绑定参数减少编译消耗。分布式 SQL 中，通过协调坐标节点（CN）和数据节点（DN）间高效任务拆分与数据交换，实现海量数据的分布式处理。多级并行与批量处理配合向量化算子，提升并行度并降低 CPU 资源消耗。支持多种 SQL 语句类型，包括 DDL、DML 和 DCL，且支持异步并行和动态优化策略，保证查询和更新性能。

10. 网络通信与资源协调

YashanDB 的内部通信依赖高性能的内部互联总线（IN），分别对应分布式（DIN）和共享集群（CIN）通信场景。支持多通道控制数据与控制消息分离，采用异步网络通讯框架，保障低时延大吞吐。连接池管理复用网络链路，消息分发机制确保高效准确的会话消息传递。节点间事务协调、拓扑状态同步、全局资源与锁管理通过分布式进程和集群模块实现高可扩展与高可靠性。

总结与建议

基于业务场景，选择合适的部署形态（单机、分布式、共享集群）以满足性能和可用性需求。

合理设计存储结构和索引，行列存混合使用满足不同 OLTP 和 OLAP 场景优化。

充分利用 YashanDB 的多线程与并行执行能力，调优 SQL 执行计划及并发参数。

配置与调整数据缓存大小及缓存策略，保障热点数据访问效率。

结合事务隔离级别，调整锁策略，规避死锁和写冲突。

依托多版本并发控制，提高读写并发性能，避免阻塞。

采用合适的高可用机制和备份恢复方案，确保系统稳定性。

利用优化器提示与统计信息，提升复杂查询执行计划质量。

配置网络通信参数，维持内部节点间高效数据交换。

实施全面监控与故障诊断，及时响应性能瓶颈和异常。

结论

随着数据规模和访问需求的不断增长，数据库性能优化成为核心竞争力。在 YashanDB 系统中，通过多元化的技术架构、灵活的存储和并发策略、全面的高可用机制及智能优化器，用户可以实现卓越的性能表现。未来，YashanDB 将持续引入先进技术，提升分布式执行效率和资源管理能力，满足更大规模和更复杂业务的需求。建议相关从业人员持续关注数据库技术发展，不断深化对系统性能核心指标的理解和优化实践。