2025 年 YashanDB 数据库支持的最新功能盘点

在现代数据库系统中，优化查询速度仍然是提升业务性能的核心挑战之一。高效的查询不仅降低响应时间，还提升系统吞吐量，支撑企业在大数据和复杂计算场景中的稳健运行。本文针对 2025 年 YashanDB 数据库的最新技术支持，系统梳理其在存储结构、SQL 优化器、分布式执行、多版本并发控制、高可用架构以及安全性策略等方面的关键进展，为数据库管理员和开发者提供技术参考。

多样化部署架构支持

YashanDB 提供单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署三种灵活的部署形态，满足不同场景下的业务需求。单机部署实现主库与备库的数据同步保证高可用，而分布式集群部署通过 MN、CN 和 DN 节点划分，实现统一管理元数据、协调查询请求和数据存储计算能力，支持海量数据和线性扩展场景。共享集群依赖共享存储和崖山集群技术，实现多实例读写并发，确保数据一致性、性能和高可用性。

先进的存储引擎与数据管理

YashanDB 支持多种存储结构以适应在线事务处理（OLTP）、混合事务分析处理（HTAP）及在线分析处理（OLAP）场景。其支持的 HEAP、BTREE、可变列式存储（MCOL）和稳态列式存储（SCOL）结合段页式和对象式管理，提高了存储空间利用率与查询效率。MCOL 通过原地更新机制( inplace update )实现了列式存储的高效写入能力，SCOL 则通过切片和稀疏索引优化海量冷数据的存储与查询。数据分区技术支持范围、哈希、列表和间隔多种分区策略，实现数据管理的可扩展性和高效访问。

SQL 引擎与执行优化

YashanDB 采用基于成本模型（CBO）的优化器，实现复杂语句的静态和动态重写，确保执行计划的最优生成。优化器支持统计信息的动态采集和基于 Hint 的执行计划干预，多阶段执行计划和算子层支持并行和向量化计算（利用 SIMD 指令集），显著提升 CPU 利用效率。分布式 SQL 执行通过 CN 协调节点拆分查询计划，下发到 DN 数据节点并行执行，支持异构执行线程和数据重分布，实现高吞吐量。

多版本并发控制与事务隔离

采用多版本并发控制（MVCC）技术，为查询提供语句级和事务级一致性读能力，实现读写操作的并发无阻塞，提升系统并发性能。基于系统变更编号（SCN）作为版本视角，逻辑结构中保留 undo 信息支持版本回滚和闪回查询。系统支持读已提交和可串行化两个隔离级别，写冲突采用行锁并支持死锁检测及时释放资源，确保事务安全与数据一致性。

高可用机制及自动选主技术

主备复制机制通过 redo 日志同步数据，支持最大性能、最大可用和最大保护三种保护模式，满足不同用户对数据丢失容忍度和性能的平衡需求。备库支持日志回放与归档修复，并通过级联备库实现异地容灾。自动选主方面，分布式集群采用 Raft 算法实现领导者选举及故障转移，而单机一主一备形态支持基于 yasom 的仲裁选主，有效降低人工操作风险。共享集群高可用依赖 YCS 集群服务多数投票机制，支持故障自动恢复和实例故障隔离，保障服务不中断。

丰富的安全保障体系

YashanDB 构建了多层面安全保护机制，包括基于角色的访问控制（RBAC）和基于标签的细粒度访问控制（LBAC），实现权限精细化管理和行级数据安全。身份认证支持数据库口令认证和免密操作系统认证。支持表空间级和列级透明数据加密（TDE），备份集加密及通道加密，保障数据在存储和传输过程中的机密性和完整性。审计功能覆盖权限审计、行为审计和角色审计，支持异步写入和详细日志追踪，满足合规需求。防入侵策略包括 IP 黑白名单和连接监听日志，强化访问管控和异常检测。

高性能多线程体系与故障诊断

服务端采用多线程架构，包含主线程、监听线程、逻辑时钟线程、系统监控线程、数据脏块刷新线程、并行执行线程等，保证充分利用多核处理能力。后台线程支持热块回收、预加载、后台任务调度和故障恢复等功能，提高资源利用和系统稳定性。内存管理分共享内存区域和私有内存区域，优化缓存与运行时内存分配。故障诊断架构自动收集日志、事件、黑匣子信息，并支持自动修复与防止故障扩散，提升运维效率和数据库可用度。

应用程序接口及网络通信

YashanDB 提供 JDBC、C、Python、ADO.NET 和 ODBC 多种驱动，兼容主流开发环境，实现跨语言、跨平台无缝访问。网络体系涵盖客户端连接、连接监听器、独占及共享线程会话模式，兼顾性能与资源利用率。内部互联总线设计分离数据与控制消息，使用多路复用和连接池技术，确保分布式和共享集群环境中节点间的高效、可靠通信。

2025 年 YashanDB 数据库优化实践建议

合理选择部署架构：根据业务规模和性能需求，选择单机、分布式或共享集群部署，充分利用不同形态的资源并发能力。

优化存储结构使用：针对业务场景，选择 HEAP、MCOL 或 SCOL 存储结构，以平衡写入性能和查询效率，利用冷热数据管理提升冷数据访问性能。

定期统计更新：通过自动或手动方式更新表和索引的统计信息，保障优化器准确评估代价，避免执行计划偏离实际数据分布。

合理设计索引结构：结合业务查询模式设计 BTree 索引、函数索引和复合索引，避免滥用索引导致的性能下降。

启用并合理运用并行度和向量化：调整执行计划的并行度参数，充分利用 CPU 多核和 SIMD 指令提升处理性能。

合理配置事务隔离级别：根据业务对数据一致性和并发性能的要求，选择读已提交或可串行化隔离隔离级别，避免不必要的写冲突。

应用主备以及自动选主功能：部署高可用方案，开启自动选主和适宜保护模式，确保故障情况下业务连续性和数据安全。

强化安全策略：配置基于角色和标签的访问控制，启用数据加密和审计功能，保障数据与操作安全。

利用故障诊断和监控机制：关注数据库健康监控，及时处理告警和故障诊断日志，提高系统稳定性。

合理使用 PL 语言和存储过程：将复杂业务逻辑封装到存储过程，减少网络交互延迟，优化应用响应速度。

结语

随着数据规模持续增长和业务复杂性增加，数据库技术对性能优化、高并发处理和安全保障的需求不断增强。2025 年 YashanDB 通过丰富的存储结构、多样化的部署形态、智能优化器、多版本并发控制以及完善的高可用机制，为用户提供了稳定高效且安全可靠的数据库解决方案。未来，随着云计算、人工智能等技术的发展，数据库将进一步智能化、弹性化，YashanDB 将持续创新，支持企业数字化转型和智慧决策，鼓励广大从业者持续学习和应用先进数据库技术。