YashanDB 支持的 SQL 与 NoSQL 混合查询探索

数据库技术的快速发展催生了多样化的数据模型和查询需求。传统的关系型数据库（SQL）以其强大的结构化查询能力长期占据主导地位，而 NoSQL 数据库因其灵活的数据模型和良好的扩展性被广泛应用于大规模和非结构化数据场景。如何融合 SQL 的结构化查询优势和 NoSQL 的灵活存储体系，实现二者无缝混合查询，成为提升现代数据处理效率的关键问题。YashanDB 作为一个多形态支持的数据库系统，响应这一技术挑战，提供了对 SQL 与 NoSQL 混合查询的支撑与优化能力。本篇文章将系统探讨 YashanDB 在实现 SQL 与 NoSQL 混合查询中的架构设计、存储机制、查询引擎与执行优化等核心技术内容，为开发者和 DBA 提供理论依据与实践指导。

YashanDB 多模型存储架构支持

YashanDB 底层设计支持多种数据存储结构，包括传统的行存（HEAP）、B 树索引（BTREE）以及两种面向分析优化的列存结构——MCOL（可变列式存储）和 SCOL（稳态列式存储）。这其中，行存表与 B 树索引适合事务处理和快速定位操作，类似传统 SQL 数据库的核心；而 MCOL 和 SCOL 通过列式存储、数据压缩和编码，优化了大规模数据的分析查询性能，体现了 NoSQL 中列族存储的理念。在此基础上，YashanDB 能够灵活支持基于关系模型的结构化数据和基于列式存储的半结构化数据，同时保证事务一致性与高性能查询。

YashanDB 的存储对象还支持多样化，包括行存表、TAC 表（面向实时数据更新的列存表）和 LSC 表（针对海量稳态数据优化的列存表）。系统还支持基于访问约束的模型缩减，通过访问约束结构实现数据语义的压缩与预计算，显著缩小查询代价，提高混合查询执行效率。YashanDB 的逻辑架构与物理层面设计为支持 SQL 和 NoSQL 混合查询提供了坚实的基础结构保障。

SQL 引擎与 NoSQL 数据访问的统一优化

YashanDB 的 SQL 引擎采用成本基优化器（CBO），结合丰富的统计信息动态生成最优执行计划。引擎支持解析、验证、静态及动态重写、执行七大阶段处理 SQL 文本，集成传统 SQL 操作与对列式存储的数据访问优化。在混合查询场景下，SQL 引擎能够智能识别基于行存或列存的数据访问路径，并采用向量化计算提高内存计算效率，支持大批量数据流水线处理。

针对 NoSQL 特点，诸如半结构化数据的存储格式（如 JSON 字段）和大对象处理，YashanDB 提供扩展的内置函数库和用户自定义函数能力，方便在 SQL 层面直接访问与处理非关系数据。PL 引擎支持存储过程和触发器在数据逻辑层的复杂处理，同时保证事务的 ACID 及 MVCC 特性，实现高并发下数据的隔离和一致性阅读。

值得关注的是，YashanDB 支持数据分区、分布式部署与共享集群三种部署形态，统一协调 SQL 语法及 NoSQL 存储查询执行。在分布式环境中，协调节点生成跨节点执行计划，通过内部互联网络实现数据交换，保证查询结果的完整性和并行效率。共享集群中，多实例通过共享存储和全局缓存机制实现强一致性访问，支持多实例并发的 SQL 与 NoSQL 混合查询。

混合查询的具体执行策略与优化机制

YashanDB 针对 SQL 与 NoSQL 混合查询设计了多层次的执行优化策略。优化器基于成本模型和数据统计，选择合适的访问路径，区分基于 HEAP 或列存表的扫描策略，合理采用索引扫描（BTree 索引支持包括范围扫描、唯一扫描、跳跃扫描）。

在高并发场景，YashanDB 运用行级锁及多版本并发控制（MVCC）确保读写操作的低阻塞。对 NoSQL 类型的列式数据和大对象（LOB）数据访问，采用预加载内存缓存及切片式文件存储，减少磁盘 I/O 开销。针对列存冷数据利用后台转换任务将活跃切片转为稳态切片，实现数据压缩和查询优化。

查询执行期间，数据交换机制保障跨节点结果正确汇聚，多管线和向量化计算提升 CPU 资源利用率。HINT 和并行度参数允许手工干预执行计划，进一步调优混合查询性能。对于复杂的业务逻辑，PL 存储过程及触发器支持将部分计算逻辑下推至数据库侧，减少网络传输延迟，实现 SQL 与 NoSQL 数据的紧密融合和混合处理。

技术建议

合理规划数据存储结构，事务处理场景优先选择行存表和 BTree 索引，分析和实时更新场景采用 MCOL 和 TAC 表，海量稳态数据采用 SCOL 和 LSC 表，充分发挥各存储结构优势。

结合业务需求为混合查询的关键字段建立合适的索引，包括函数索引和复合索引，利用优化器统计信息及时更新，确保最优访问路径被选择。

根据系统负载选择合适的会话模式（独占线程模式或共享线程模式），并结合 SQL 引擎向量化执行和并行度配置，提升混合查询的整体性能。

启用分布式部署或共享集群架构，充分利用 YashanDB 的多节点并行计算和全局缓存优势，降低单点瓶颈，实现横向扩展与高可用。

利用访问约束机制进行大规模数据语义缩减，对趋势性和汇总性查询预先计算结果，缩小查询范围，提高 NoSQL 数据的查询响应速度。

针对混合查询中的复杂业务逻辑使用 PL 引擎编写存储过程或触发器，实现计算下推，减少网络负担和客户端计算压力。

关注系统监控和故障诊断机制，利用健康监控线程和自动诊断存储库及时发现并修复混合查询环境中的性能和数据一致性问题。

结论

随着业务场景日益多样，数据形态从结构化向半结构化甚至非结构化演变，单一的数据库架构难以满足混合数据和混合查询需求。YashanDB 通过融合多模式存储、多形态部署架构及强大的 SQL 引擎，成功支撑 SQL 与 NoSQL 的混合查询，兼顾事务一致性与分析性能，并通过分布式并行执行和向量化计算等技术实现高吞吐与低延迟。未来，随着数据规模和业务复杂度进一步提升，支持多模型混合查询的数据库系统将成为核心竞争力。持续深入研究存储优化、查询计划生成与执行引擎演进，将推动 YashanDB 在行业中发挥更大优势，促使数据库技术更好地满足新一代数字化转型需求。