如何利用 YashanDB 实现数据湖与数据仓库集成

当前企业数据规模迅速扩大，如何高效整合数据湖和数据仓库，充分发挥各自优势，实现统一的数据治理和快速数据分析，成为数据库架构设计的关键挑战。数据湖具有海量非结构化数据存储能力，而数据仓库擅长对结构化数据进行高性能分析。实现两者集成，需解决数据一致性、多样化存储格式支持及高效查询优化等问题。本文基于 YashanDB 的架构特点，系统分析其在助力数据湖与数据仓库集成中的技术方案和优势。

YashanDB 多元存储架构支持

YashanDB 支持多种存储引擎和表组织方式，满足数据湖与数据仓库不同的存储需求。其存储结构包括行存（HEAP）、B 树索引（BTREE）、可变列存（MCOL）和稳态列存（SCOL），分别对应 OLTP、HTAP 和 OLAP 场景。具体体现在：

行存（HEAP）适合高速插入和事务处理，保障在线事务处理系统（OLTP）实时性和高吞吐。

MCOL（可变列存）支持列式数据原地更新，兼顾在线事务和实时分析，适合混合负载场景（HTAP）。

SCOL（稳态列存）支持海量稳定数据的高压缩和高效查询，适合构建数据仓库的联机分析处理（OLAP）层。

这种多存储结构结合，能够满足数据湖的灵活数据格式支持和数据仓库高效分析的双重需求，实现基于不同数据特性的最佳数据存储策略，支撑统一数据管理。

灵活的部署形态满足统一平台需求

YashanDB 提供单机、分布式和共享集群三种部署形态，满足不同规模和场景的集成需求。

单机部署适用于轻量级数据集整合和集成测试，主备复制确保基本高可用。

分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，支持海量数据分片存储和线性扩展能力，适合大规模数据的跨节点分布式计算，实现从数据湖到数据仓库的横向扩展。

共享集群部署依赖共享存储和聚合内存技术，支持多实例多活、跨实例强一致性访问，满足混合负载下的一致性和高可用需求，有效融合数据湖大规模并发读取和数据仓库实时写入的场景。

多样化部署支持用户根据业务特点灵活选择架构，联通数据湖与数据仓库，降低数据孤岛提升整体平台性能。

高效的 SQL 引擎与优化器支持统一访问

YashanDB 内置功能完备的 SQL 引擎覆盖解析、校验、优化和执行全流程，支持多线程并行及向量化计算，显著提升复杂查询效率。基于成本模型优化器（CBO），结合丰富的统计信息动态调整执行计划，实现查询访问路径最优选择，适用于多场景混合查询。

分布式 SQL 执行引擎协调节点（CN）生成分布式执行计划，数据节点（DN）并行执行，有效保证跨数据节点间调用的高效同步计算，适合数据湖多数据源联合查询。

执行算子支持丰富包括扫描、连接、排序、辅助功能及并行执行算子，满足多样的查询需求。

优化器支持 HINT 调优使用户可以人为干预计划生成，满足特定场景下性能调优需求。

此高性能 SQL 能力，为统一访问和分析数据湖多样化数据及仓库存储数据提供了极大便利，提升整体业务响应能力。

统一的存储空间与多版本并发控制保障数据一致性

YashanDB 采用段页式及对象式管理，实现存储空间按表空间、段及区的细粒度逻辑划分，支持动态扩容及空间回收，适应数据湖与数据仓库在数据增长和访问上的动态变化需求。

通过基于多版本并发控制（MVCC）的事务管理，实现读写操作的强隔离和一致性。结合 ACID 事务特性与检查点、redo 日志、双写机制等保证数据持久性和一致性，支持复杂场景下的数据联动。

这些特性有效支撑数据湖中的数据更新与变化在数据仓库的同步与正确呈现，防止脏数据和读写冲突，保证用户查询结果的准确与业务连续性。

完善的高可用及主备机制支撑业务连续性

高可用架构包含主备复制、切换和自动选主功能，实现数据库的高可靠性和无缝故障转移。

主备复制基于 redo 日志传输，实现主备实时数据同步，支持异步和同步两种复制模式，保障数据安全不丢失。

主备切换支持计划内切换（Switchover）和故障切换（Failover），满足运维和容灾需求。

自动选主基于 Raft 算法和 Yasom 仲裁机制，实现多种部署环境下的自动主库选举和故障快速恢复，减少人工干预时间。

高可用能力确保数据湖与数据仓库环境在关键事件下的业务操作不中断，提升系统整体稳定性。

集群共享与分布式管理促进多源数据统一治理

共享集群依赖于自主研发的 Yashan Cluster Kernel (YCK)、Yashan Cluster Service (YCS)及 Yashan File System (YFS)，以共享存储为基础构建多实例多活集群，支持强一致性并发访问。

全局资源管理包括全局缓存服务（GCS）、全局锁服务（GLS）、全局资源目录（GRC）等子组件，协调多个实例访问共享数据，避免数据冲突和一致性问题。

共享文件系统实现高性能的文件管理和元数据同步，支持高并发访问和大规模数据共享。

集群管理服务具备配置管理、在线故障检测、自动重组能力，保障集群稳定服务。

基于这种统一的集群架构，数据湖中多样数据可被统一管理、访问，数据仓库分析层可直接面向不同数据源执行聚合计算，促进数据一致性和共享。

技术建议

基于业务需求选择合适的存储结构：对实时变更频繁、事务性强的数据采用 HEAP 或 MCOL 存储，对稳定冷数据采用 SCOL 存储，实现冷热数据分层管理。

合理规划部署形态：小规模或测试环境采用单机部署，海量数据和高并发场景采用分布式部署，跨数据中心及混合负载场景采用共享集群部署。

优化 SQL 执行计划：定期维护统计信息，结合执行计划分析，合理使用 HINT 和并行度配置，发挥优化器向量化计算能力，提升查询性能。

强化事务隔离和多版本控制：采用默认读已提交隔离级别，必要时根据应用需求调整事务级一致性，避免数据冲突和脏读。

充分利用高可用特性：配置同步复制模式及自动选主，保证关键业务数据安全，缩短故障恢复时间。

实施分布式与共享集群资源统一管理：结合 YCS/YFS 管理集群资源，实现数据共享和访问一致性，降低跨节点数据管理复杂度。

结合数据湖外部表功能：利用 YashanDB 外部表支持 CSV 等格式数据访问，实现数据湖原始数据的无侵入访问和统一查询。

定期执行备份与恢复演练：利用备份集和增量备份策略，保障数据完整，支持基于时间点恢复，实现业务快速恢复。

结论

随着数据规模和业务复杂性持续增长，数据湖与数据仓库的深度集成成为推动智能化数据平台建设的重要方向。YashanDB 通过多存储结构支持、多样部署模式、高效的 SQL 引擎与优化器、完备的事务与高可用机制，以及强大的集群共享技术，构建了一个稳健而灵活的统一数据平台基础。未来，随着云原生、多模数据及 AI 驱动分析的进一步发展，YashanDB 的技术框架将持续演进，助力企业构建更智能、更敏捷的数据湖仓集成体系，成为数据核心竞争力的重要支撑。