YashanDB 支持的存储压缩技术及效果评估

如何实现海量数据存储与访问的高效兼容，是数据库系统在数据爆炸时代面临的核心挑战之一。存储压缩技术作为缓解存储压力、优化 IO 性能的重要手段，其有效性直接影响数据库系统的性能表现和成本投入。本文将围绕 YashanDB 所支持的存储压缩技术展开，剖析其技术原理与实现方式，并基于系统架构和存储结构评估其应用效果和适用场景，帮助数据库设计与运维人员科学决策。

YashanDB 存储结构概述与压缩技术基础

YashanDB 支持 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种存储结构，分别面向不同应用需求与访问特点。存储压缩技术主要应用于 MCOL（可变列式存储）和 SCOL（稳态列式存储）两类列存结构。

MCOL 存储结构：采用段页式管理，数据以段和页为单位排列，每列数据局部连续，支持原地更新和字典编码。其设计重点是兼顾实时业务的写入及更新性能，压缩技术以字典编码减少重复数据存储，提升空间利用率。

SCOL 存储结构：基于对象式管理，切片为最小数据单位，存储稳定的冷数据，每个切片对应物理文件，支持多样的编码和压缩算法。通过较大数据粒度的压缩与编码优化，实现极致的数据尺寸削减及查询性能提升。

压缩算法与编码方式

YashanDB 在列存存储中支持多种压缩与编码策略，可针对不同数据特征选择最优方案：

字典编码：尤其适用于低基数或重复数据较多的列，通过维护码表映射将原始数据转换为短码，减小存储空间。

位图编码：用于布尔型或状态字段，压缩效率高且便于快速查询条件判断。

前缀压缩：对字符串列共享前缀的多行数据进行存储压缩，减少冗余的字符存储。

数据排序和稀疏索引：稳态切片通过对数据排序后构建稀疏索引，优化压缩效果及查询条件下推，降低扫描开销。

多种轻量级压缩算法：针对不同的数值与字符串列采用适合的压缩技术（如差分编码、游程编码），提升压缩比与解压速度。

数据冷热分层与压缩转换机制

YashanDB 根据数据访问特征将列存数据区分为活跃切片（热数据）和稳态切片（冷数据）：

活跃切片（MCOL 格式）：适用于高频更新和写入，保持良好的更新性能。压缩采用字典编码等轻量级方式，兼顾实时性与压缩效果。

稳态切片（SCOL 格式）：适合冷数据存储，积极采用高效压缩与编码，支持数据排序和压缩合并，降低存储成本，提升查询性能。

系统通过后台转换任务自动将活跃切片中的数据批量转为稳态切片格式，该过程对业务查询透明，保证一致性并持续优化存储与访问效率。

压缩技术的系统实现细节

YashanDB 实现存储压缩的关键技术包括：

对象式管理：稳态切片采用对象式管理，将数据划分为多个物理文件，便于单独压缩与维护，加快合并和压缩任务执行效率。

切片式分布：将大规模数据横向切片，支持分布式调度后台压缩任务，增强系统扩展性与资源利用率。

全局缓存与内存计算优化：结合崖山集群内核（YCK）实现多实例共享缓存，缩减数据解压与合并过程的内存开销，支持高性能并行压缩处理。

后台转换调度线程（XFMR）：专门负责管理压缩转换任务，实现任务按优先级调度与并发度控制，防止对业务产生明显性能影响。

向量化计算支持：压缩与编码过程中利用向量化计算加速数据处理，减少单条记录的 CPU 开销。

压缩效果评估

基于 YashanDB 的存储结构与压缩机制，压缩效果表现如下：

技术指标 MCOL 压缩 SCOL 压缩

空间节约率 20%~60%，依据数据重复度和列类型变化 50%~90%，结合高效编码与合并

查询性能提升提升投影查询性能，减少 I/O，原地更新保障响应时延加速范围扫描及聚合查询，缩减访问数据量

写性能影响轻微影响，字典编码与原地更新协同降低开销写入通过后台转换异步处理，实时写性能无明显损耗

查询响应稳定性适合实时交互查询，保证低延迟针对批量分析类查询，响应时延显著优化

存储升级适应性自动后台转换，支持存储冷热分层动态调整支持数据合并和整理，降低碎片化

综上所述，YashanDB 的压缩技术充分利用列存数据的稠密和低基数特性，通过灵活的编码和智能的数据冷热分层机制，实现优异的存储节约与访问效率平衡，适应 OLTP 与 OLAP 的混合场景。

技术建议

选择合适的存储结构：对于写负载偏高且更新频繁的数据，优先使用 MCOL 格式存储以确保事务性能，同时开启字典编码。

对较为稳定及分析型数据，采用 LSC 表的 SCOL 格式，以充分发挥高效压缩与索引过滤优势。

合理配置后台转换任务并发度与优先级，避免压缩转换影响业务峰值性能。

监控数据冷热分布情况，针对热点数据动态调整 MCOL TTL 参数，优化数据转为稳态切片的时机。

基于压缩效果评估结果，结合具体业务特点规划表空间加密与备份策略，兼顾安全性与存储利用率。

结论

YashanDB 集成的存储压缩技术通过细粒度的列式存储结构设计、智能的数据冷热分层机制和多样的压缩编码算法，在显著提升存储空间利用率的同时，有效保障了实时写入和查询性能。合理应用 YashanDB 的压缩功能，结合系统配置与业务需求，能有效降本增效，支持复杂场景下的海量数据处理。数据库设计与运维人员应充分理解压缩机理和应用方法，配合系统监控优化，实现高效、低成本的数据库服务交付。