如何实现 YashanDB 数据库的高效数据共享？

在当前数据库技术领域，如何实现数据的高效共享是一项重要挑战。随着业务对数据访问性能和一致性要求的提升，传统数据库在多实例并发访问、一致性维护、数据同步和资源管理等方面面临诸多瓶颈。YashanDB 作为自主研发的关系型数据库产品，设计了多种部署架构与核心技术，支持单机、分布式和共享集群等多种部署形态，内置丰富的存储结构与并发控制机制。本文旨在深入分析 YashanDB 如何通过体系架构设计、内存管理、协调机制以及复合存储引擎技术，实现高效、可靠的数据共享，供数据库开发人员和运维工程师参考。

YashanDB 数据共享的部署架构解读

YashanDB 支持三种主要部署形态：单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署，每种形态针对不同的使用场景提供数据共享能力。

单机主备部署

单机部署一般包含一主一备实例，主实例负责业务操作，备实例通过主备复制保持数据同步。该模式实现了主库写入操作的同步复制，保障数据的高可靠性和一定程度的共享，但针对读写分离和多并发实例访问的支持有限，适合高可用场景。

分布式集群部署

分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，划分 MN（元数据管理）、CN（协调节点）和 DN（数据节点）。CN 负责生成分布式执行计划并协调 DN 执行，实现跨节点的数据并发访问和查询。通过分区和数据切片技术，数据在不同节点间分布存储，借助内置分布式事务协调与异步数据交换机制，实现大规模数据的线性扩展及并发共享访问。

共享集群部署

共享集群依托于共享存储设备和崖山集群内核（YCK），多实例依靠全局缓存（GCS）、全局资源协调（GRC）及全局锁管理（GLS）实现跨实例的数据页级资源共享和访问一致性。所有实例均具备读写能力，多个实例协同管理数据页读写和锁，实现强一致性的并发数据访问。该架构适用于对多写、高可用和性能要求极高的核心交易场景。

核心技术支撑高效数据共享

多级存储结构及优化

YashanDB 支持 HEAP（堆式行存）、BTREE 索引、MCOL（可变列式存储）以及 SCOL（稳态列式存储）等多种存储结构，满足表、索引和列式数据的不同访问需求。MCOL 通过原地更新支持实时在线事务与分析；SCOL 具备高压缩、高性能的海量数据分析能力。数据冷热分离和后台转换机制有效优化数据访问，提升共享访问效率。

全局缓存和资源管理机制

共享集群内部采用 YCK 聚合内存技术提供全局缓存和全局资源管理，包含 GRC、GCS 和 GLS 模块，确保多个实例间数据页和锁资源的强一致性。GRC 负责全局资源状态维护，GCS 实现跨实例数据块缓存调度，GLS 管理非数据类锁资源，有效协调多实例并发访问，避免冲突与死锁，提升访问吞吐量。

高效网络通信和数据交换

分布式及共享架构均采用高性能的内部互联总线，支持多路复用和异步通讯，保障分布式 SQL 执行中节点间的数据交换和消息分发。分布式执行计划通过协调节点将任务分发到数据节点，节点间通过专门的 PX 并行算子完成数据重分布，实现高效数据共享和并行执行。

多版本并发控制（MVCC）和事务隔离

YashanDB 实施多版本并发控制，通过维护数据的多个版本支持读写事务隔离，避免读与写线程的阻塞。以 SCN 为版本号维持语句级和事务级一致性视图，支持可串行化与读已提交隔离级别。写入时通过行锁机制控制并发更新，有效防止写冲突，实现高可用环境中数据的正确共享与同步。

强一致性保障机制

主备复制借助 WAL 和 redo 日志实现数据的异步与同步复制，备库可及时恢复主库数据。共享集群采用心跳检测与投票仲裁确保节点故障自动切换，实现持续高可用。自动选主机制基于 Raft 协议或 yasom 仲裁服务，高效管理故障恢复和节点主备状态转移，保证多实例数据视图的一致性和连续性。

高效数据共享的具体实现建议

合理选择部署形态：根据业务访问模式及性能要求选择单机、分布式或共享集群，以满足读写并发和容灾需求。

优化存储结构选择：采用 MCOL 存储热数据，利用后台转换自动迁移为 SCOL 冷数据，利用列式压缩与稀疏索引加速分析型查询。

增强缓存配置：根据负载调优共享内存池和数据缓存参数，确保全局缓存资源高效协调，减少跨实例数据访问延时。

维持完备的统计信息：定期收集表、列、索引统计数据，配合成本驱动优化器生成高效执行计划，提升多节点共享查询性能。

配置合理的并行度与 Hint：基于业务场景调整 SQL 并行参数，合理使用 Hint 提示控制访问路径，实现查询的高效并发调度。

完善事务隔离及锁管理：根据数据一致性和并发冲突情况，合理设置隔离级别及行锁策略，避免死锁，提升多事务数据共享效率。

实施自动故障检测与切换：启用主备自动选主及共享集群自动仲裁机制，保障故障快速恢复与数据一致性，提升整体服务可用性。

合理规划表空间与数据分区：利用范围、哈希与列表分区，提升大规模数据分布及访问的效率，实现存储层面数据隔离和共享的平衡。

加强安全和访问控制：通过角色管理、基于标签的访问控制实现数据的安全共享，防止越权访问，保障多用户环境下数据的规范共享。

结论

随着业务规模和数据量的持续增长，YashanDB 通过其灵活多样的部署形态和完备的存储体系，结合全局缓存管理、高效网络通信、多版本并发控制及智能事务隔离，实现在多实例环境中数据的高效共享与一致性保障。面向未来，随着云原生架构、自动化运维及智能优化技术的发展，数据库的数据共享能力将进一步提升，成为数据库系统核心竞争力。建议持续关注 YashanDB 产品能力演进，结合具体业务场景合理部署配置，实现高性能、稳定可靠的数据共享解决方案。