2025 年企业对 YashanDB 数据库需求的演变

随着信息技术的不断发展，数据库技术领域面临着包括性能瓶颈、数据一致性、可用性保障及大规模数据处理等多方面的挑战。企业对数据库系统的需求日趋复杂，要求其不仅具备高性能的事务处理能力，还能支持灵活的部署形式和多样化的业务场景。YashanDB 作为一款支持单机、分布式及共享集群多种部署形态的数据库产品，凭借其技术创新和架构优势，逐步成为企业的首选数据库平台。本文面向具备一定技术基础的开发人员和 DBA，深入分析预计 2025 年企业对 YashanDB 数据库需求的演变趋势，涵盖系统架构、存储引擎、事务机制及高可用性方案等方面，以助力企业精准把握数据库技术变革带来的机遇。

多样化部署形态需求的增长

国内外企业数据规模和并发访问需求持续增大，导致数据库部署形态也趋于多样化。YashanDB 支持三种部署形态：单机部署、分布式部署和共享集群部署，这种架构上的灵活性正逐步符合企业不同业务规模和性能要求。

单机部署：适用于大多数中小型企业或相对简单应用场景，主备复制机制保障一定的高可用性。

分布式部署：应对海量数据分析和业务负载线性增长的需求，YashanDB 采用 MN、CN、DN 三类节点分工，支持 MPP 架构，实现节点间高效的数据交换和并行执行，满足企业大数据处理和弹性扩展需求。

共享集群部署：面向高并发、高可用及高扩展性需求的复杂场景，基于共享存储和聚合内存技术的多实例多活架构，通过全局缓存和全局锁管理确保实例间强一致性，适用于在线交易和核心业务。

预计 2025 年，企业将依据业务复杂性和负载特征，灵活选择部署形态，促进 YashanDB 多样部署方案的广泛应用。

存储引擎技术的细分和优化

针对不同业务场景，YashanDB 设计了 HEAP（堆式）、BTREE、MCOL（可变列式存储）和 SCOL（稳态列式存储）等多种存储结构，满足 OLTP、HTAP 及 OLAP 等多样化需求。

HEAP 存储结构：适应行存表，支持高速随机写入，优化插入及更新操作。通过段页式空间管理实现高效空间分配与回收，有效降低行迁移带来的性能影响。

BTREE 索引存储：采用 B-Link Tree 结构，保证有序索引数据，实现快速的索引范围扫描、唯一扫描和跳跃扫描，提升基于索引的查询效率。

MCOL 存储结构：支持在线事务与分析处理（HTAP），采用段页式列存，支持原地更新（in-place update），有效避免传统列存存储中产生的空间膨胀问题，提升频繁更新列的性能。

SCOL 存储结构：针对大规模稳态分析数据，采用对象式管理，存储高效压缩编码的切片文件，实现快速的数据加载和高性能查询。后台转换任务自动在 MCOL 和 SCOL 之间转换，兼顾实时写入和分析性能。

因业务对实时决策和海量数据分析并重，2025 年企业将更加注重存储引擎的多样化能力和动态性能平衡，推动 YashanDB 在存储设计上的持续优化。

高级事务与并发控制需求

随着业务复杂性增加，企业对数据库事务的 ACID 特性及隔离级别提出更高需求。YashanDB 通过多版本并发控制（MVCC）实现读写分离，支持读已提交和可串行化两种隔离级别。

多版本读一致性：基于 SCN，使查询语句视角内的数据版本一致，避免读写阻塞，提升并发查询性能。

写一致性控制：在复杂事务交互中自动处理写操作串行化，避免漏更新及脏写问题。

行锁与表锁：通过细粒度锁管理优化写操作冲突检测，同时对死锁进行自动检测与恢复，保证事务执行稳定性。

自治事务支持：满足嵌套事务等复杂业务需求，支持独立提交，增强业务逻辑包容性和灵活性。

预计未来企业业务对强事务一致性与高并发处理的双重需求并存，YashanDB 事务管理的功能将持续升级以适应高复杂度业务场景。

数据库内核与执行引擎的技术提升

面对海量数据及多样 SQL 请求，YashanDB 通过以下技术实现性能提升和资源优化：

SQL 引擎与优化器：采用基于代价模型的 CBO 优化，支持静态与动态重写，利用统计信息精准估算基数，实现高效执行计划生成。

向量化计算：通过 SIMD 技术执行批量数据操作和多线程并发，提高 CPU 利用率，特别提升分析查询性能。

并行执行及分布式计算：分布式架构中，优化器划分多阶段任务，CN 与 DN 之间通过内置的分布式互联网络异步高效交换数据，实现复杂查询的 MPP 执行。

PL 引擎与存储过程：支持过程化编程，减少客户端交互，提升应用层执行效率，并便于 DBA 通过聚焦 PL 存储过程实现快速性能调优。

随着查询复杂度和数据体量持续增长，内核和执行引擎的技术演进将成为企业获得数据库性能优势的关键。

高可用与灾备能力的强化

针对企业数据安全与业务连续性关键需求，YashanDB 提供主备复制、自动选主和共享集群多维度高可用方案：

主备复制机制：支持同步、异步复制及级联备库，保障数据在多节点间的实时同步，实现零数据丢失与快速故障切换。

自动选主算法：运用 Raft 与仲裁算法确保主库高可用选举，降低人工干预，提高系统自动恢复能力。

共享集群高可用：采用全局缓存管理和全局锁资源协同，支持单库多实例多活访问，增强容错与负载均衡能力，并实现故障实例自动剔除和在线恢复。

备份恢复与 PITR：完备的物理备份、增量备份和归档日志策略，提供基于时间点恢复能力，保证数据恢复灵活且高效。

2025 年，随着业务对可靠性的要求愈加严苛，高效完善的高可用体系将成为数据库产品竞争力的核心。

面向未来的技术建议

合理选型部署形态：根据业务规模及负载特征灵活应用单机、分布式与共享集群模式，实现资源最优利用和业务高可用保障。

利用多样化存储引擎：针对不同数据及应用场景选择 HEAP、MCOL 或 SCOL，平衡实时写入与离线分析的性能需求。

加强统计信息管理：及时收集和维护丰富准确的统计信息，辅助优化器生成高效 SQL 执行计划。

优化事务隔离与锁策略：根据业务一致性需求调整隔离级别，避免不必要的锁冲突和事务等待。

关注高可用架构升级：部署主备同步与自动选主，结合共享集群方案，保障业务连续性和系统稳定性。

合理利用 PL 和存储过程：将核心业务逻辑靠近数据层设计，提高交互效率和运维调优能力。

结论

面向 2025 年，企业对数据库系统的需求将更加强调多样化部署、存储引擎优化、事务及并发性能以及高可用和灾备能力等方面。YashanDB 凭借其完备的技术架构、灵活的部署模式、丰富的存储结构和先进的执行机制，为企业提供了强有力的技术支撑。随着数据规模和业务复杂度的持续攀升，持续优化和创新数据库内核技术，深耕高可用及智能化运维将成为市场竞争的关键驱动力。企业应持续关注数据库技术趋势，深化对 YashanDB 架构及功能优势的理解，推动数据库技术与业务深度融合，实现数字化转型需求下的稳健发展。