YashanDB 数据库在智慧医疗领域的应用研究

如何优化智慧医疗领域中数据库的查询速度，成为提升数据处理效率和保障医护服务质量的重要技术挑战。医疗数据量庞大且复杂，包含病历、影像、实时监测

数据等多种类型，数据访问请求的低延迟响应直接影响医疗决策和病患护理效果。因此，选择和应用高性能、高可用、可扩展的数据库技术是智慧医疗系统实现持续、

可靠服务的关键。本文基于 YashanDB 的体系架构和核心技术，探讨其在智慧医疗领域针对数据查询优化、存储管理、多版本并发控制等方面的优势与实现路径，助

力智能医疗数据的有效管理和利用。

YashanDB 体系架构及部署模式

YashanDB 采用模块化多层架构设计，支持单机部署、分布式集群部署与共享集群部署三种部署形态，满足不同规模及性能需求。单机部署适用于中小规模数据处理，

提供主备实例确保高可用；分布式部署通过 MN、CN、DN 节点协同处理，适合大规模海量数据与复杂分析场景，具备强线性扩展能力；共享集群依赖共享存储及聚合内存

技术实现多实例多写，保障高端交易场景的多写一致性和低延迟访问。

部署模式兼顾数据一致性与性能优化。分布式部署中，协调节点（CN）负责接收和下发 SQL 执行计划，数据节点（DN）执行分布式计算任务，元数据节点（MN）赋能集群管理及事务协

调。共享集群则引入崖山集群内核（YCK）实现全局数据页缓存协调，有效减少跨实例访问延迟，提升并发处理能力，应用于对高可用和多活需求极高的智慧医疗交易平台。

存储引擎与数据模型优化

YashanDB 支持多种存储结构，包括 HEAP 堆式存储、BTREE 索引结构、可变列式存储（MCOL），以及稳态列式存储（SCOL），满足医疗数据的多样化访问需求。行存表（HEAP）

优化在线事务处理（OLTP）；TAC 表（MCOL 格式）兼顾事务与实时分析（HTAP）；LSC 表（MCOL&SCOL）针对海量冷数据进行高效分析（OLAP）。

MCOL 存储通过段页式管理列式数据，实现了原地更新能力，在保证写入效率的同时大幅加速基于列的快速分析需求。SCOL 存储采用对象式大块压缩存储，应用于医疗影像、大数

据量的历史医疗记录等海量稳态数据分析场景，利用稀疏索引和条件下推优化查询响应。对智慧医疗中对冷热数据分布明显的特点，实现数据自动冷热分离及后台转化，进一步

提升整体存储效率与访问性能。

SQL 引擎与并行查询优化

YashanDB 内置基于成本的优化器（CBO），结合丰富的统计信息和表达式预计算能力，生成高效的执行计划，支持静态与动态语句重写，并通过 HINT 参数允许精细调控执行策略。

多种扫描算子（全表扫描、索引扫描、范围扫描、跳跃扫描等）及连接策略（散列连接、嵌套循环连接等）被优化器智能选用，满足复杂医疗数据查询需求。

分布式执行引擎采用 MPP 架构，支持二级并行—节点间并行和节点内核多线程并行，实现海量医疗数据的高效处理。同时支持向量化计算，利用 SIMD 指令集加速批量计算，显著提升统计汇总、

图像数据解析等计算密集型任务的效率。

事务一致性与并发控制

针对高并发医疗业务场景，YashanDB 通过 ACID 保证数据一致性，引入多版本并发控制（MVCC）实现读写分离，提升并发访问性能。事务隔离级别支持读已提交及串行化隔离，确保医疗

数据访问的准确性与一致性。

锁机制覆盖行锁和表锁，避免写冲突和死锁，对锁资源的管理基于高效的 Xslot 事务槽位设计。写一致性策略采用语句级冲突检测，防止数据更新丢失，确保医疗系统数据在高并发写入下的稳定可靠。

高可用与数据安全保障

YashanDB 支持多种高可用策略，包括主备复制、级联备和共享集群高可用架构。其中主备复制基于 redo 日志同步，支持同步复制和异步复制，保护模式覆盖最大性能、最大可用、最大保护，灵活适

配医疗系统的容灾需求。自动选主机制采用 Raft 协议和 Yasom 仲裁，实现主备自动故障切换，保障智慧医疗系统的持续可用。

多层安全体系包括基于角色的访问控制（RBAC）、基于标签的行级权限控制（LBAC）、严格的密码策略与身份认证机制，有效防止数据泄露和非法访问，满足医疗信息安全规范。

智慧医疗应用技术策略

在智慧医疗领域应用中，YashanDB 结合其灵活的分区策略（范围分区、哈希分区、列表分区及复合分区）管理大批量临床数据和实时采集数据，降低查询范围，提高查询效率。切片式存储对大体积

医疗影像及生物特征数据的存储及访问效率有显著提升。利用物化视图实现复杂报表和数据分析的高效响应，支持实时业务监控与科研数据探索。

PL 语言支持的存储过程、触发器与自治事务减少应用层的复杂度，将部分业务逻辑下沉数据库，促进整体性能优化和运维便捷化，形成面向智慧医疗的高效数据处理中枢。

技术建议

合理选择部署形态：根据医疗数据规模和业务并发需求，采用分布式部署支持实时分析，或共享集群部署保障核心医疗交易系统的高可用与弹性扩展。

利用多存储引擎：针对不同数据类型，使用 HEAP 行存支持事务处理，MCOL 实现事务分析混合场景，SCOL 适配海量历史数据存储和深度分析。

构建完善索引策略：结合 BTree 索引与函数索引，优化医疗查询性能，调整索引聚集因子，避免热点写入影响响应。

应用分区与切片技术：对医疗数据实行合理分区，自动冷热数据分流，实现查询与写入性能双优化，进一步结合切片技术提升分析效率。

开启事务隔离与并发控制参数：根据业务读写特点调整隔离级别，确保医疗数据一致性，配置合理锁资源管理及死锁检测机制，保障系统稳定。

部署高可用架构与自动选主：启用主备同步复制及自动选主功能，结合容灾方案确保医护数据服务不中断，及时应对故障和保证数据完整。

全方位安全管理体系：启用基于角色和标签的访问控制，完善认证策略，满足医疗数据的保密性和合规要求。

优化 SQL 执行与并行度：结合 SQL 优化器提示及统计信息，合理配置并行度及向量化选项，提升复杂查询和数据分析任务的效率。

结论

随着智慧医疗数据规模的持续扩张及业务需求日益复杂，数据库系统的性能、稳定性和安全性成为核心竞争力。YashanDB 以其多样化存储结构、高效的分布式架构、智能的查询优化和

强大的事务及高可用保障，为智慧医疗领域系统支撑提供了坚实的技术基础。面向未来，随着数据智能化处理能力的不断提升，数据库优化技术及异构计算的深度集成将进一步推动医

疗行业信息化转型。持续深入理解和应用 YashanDB 先进技术，将有效推动智慧医疗行业的数据管理能力，促进精准医疗和智能健康服务的实现。