YashanDB 的结构设计原则：如何优化数据存储？

在现代数据库系统中，如何优化数据存储以提高查询性能和系统吞吐量是一项核心技术挑战。YashanDB 作为一款支持多种部署形态的数据库，面临数据规模增长和多样化业务场景的压力，合理设计存储结构并优化数据访问路径，对于数据库的高效运行具有决定性影响。本文将围绕 YashanDB 的体系架构和存储设计，从多种存储结构、逻辑与物理存储管理、索引优化及数据访问机制等方面进行详细阐述，帮助技术人员掌握其优化数据存储的原则和方法。

多样化存储结构设计

YashanDB 支持 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种主要存储结构，分别针对不同业务场景进行优化。

HEAP 存储结构

HEAP 存储结构采用无序的行存储方式，数据以行格式顺序存放。插入时依据空闲空间随机分配，提高写入性能。此结构最适用于 OLTP 场景，支持变长字段的原地更新（in-place update）、行迁移及链接机制，保证高效写入同时减少性能下降。空闲空间管理配合 PCT Free 参数，避免频繁行迁移，优化性能。

BTREE 存储结构

BTREE 为有序的 B 树索引存储结构，采用 B-Link Tree 设计，分支块存储路由信息，叶子块存储索引列及行标识。通过层级化结构保证平衡，支持高效范围查询、唯一索引扫描及索引跳跃扫描。YashanDB 支持升序、降序索引及函数索引，满足多样化查询需求，同时索引聚集因子衡量数据有序程度，影响查询效率。

MCOL 可变列式存储结构

MCOL 采用段页式管理的列存储结构，适合 HTAP 混合处理场景，实现高效查询能力和平衡的更新性能。它按列批量组织数据，支持字典编码和原地更新，避免了传统列式存储的“墓碑”问题，减小存储空间膨胀。同时，MCOL 管理事务信息，保证事务的一致性。

SCOL 稳态列式存储结构

SCOL 针对海量稳态数据分析（OLAP）场景，采用切片式对象管理存储，为每个列分配连续文件，使用高效的压缩与编码技术，实现数据排序和过滤下推。通过后台转换任务将 MCOL 活跃切片转换为 SCOL 稳态切片，提高查询性能。支持冷热数据分层管理，优化存储空间和性能平衡。

逻辑与物理存储空间管理

YashanDB 通过逻辑存储结构屏蔽物理存储细节，提升存储管理灵活性和效率。

段页式逻辑结构模型

逻辑结构包括块（Block）、区（Extent）和段（Segment）。块为最小 I/O 单元，支持多种用途（表、索引、UNDO 等）；区由连续块组成，提升空间分配效率；段对应数据库对象，包含多个区，可跨数据文件但不能跨表空间。水位线（HWM、LWM）帮助控制扫描范围，段空间管理以多级空闲度列表提高并发插入性能，匹配不同存储结构的空闲定义。

表空间管理

表空间作为逻辑存储容器隔离不同数据库对象，分为持久化表空间和临时表空间。持久化表空间存储非临时对象，支持灵活增加、删除数据文件和调整大小。临时表空间支持临时表和交换表空间，数据重启丢失，不产生 redo 日志。数据文件使用预留空间和并行技术加速创建，文件大小和块大小匹配操作系统以优化性能。

切片及对象式存储

切片用于 LSC 表稳态数据存储，文件按列组织，包含数据文件和元数据文件。Databucket 管理多个切片目录，支持本地或云存储。对象式管理确保列数据的连续存储，利于预加载和高效压缩，配合后台转换任务实现冷热数据自动转换。

高效索引设计与管理

索引设计围绕提高查询访问速度和降低 I/O 代价展开。

BTree 索引

YashanDB 采用 BLink Tree 实现默认索引类型，支持唯一和非唯一索引，分支块负责导航，叶子块保存有序索引项。优化器基于统计信息，自动选择索引访问路径。支持多种扫描方式，包括全索引扫描、快速全索引扫描、范围扫描、唯一扫描及跳跃扫描。函数索引及升降序索引扩展索引的适用场景。

分区索引

根据索引与表分区策略是否一致，分为本地分区索引和全局索引。本地索引与表分区一一对应，方便维护和同步。全局索引分区独立于表分区，支持更灵活的索引策略。

索引维护与优化

索引随数据变动自动维护，插入、删除针对索引行操作，更新索引列则删除老索引插入新索引以保持有序。维护不可用和不可见索引的机制支持批量导入及性能调优。

事务与并发控制支持

优化数据存储不仅在于数据组织，也需保证多并发访问下的数据一致性和性能。

多版本并发控制（MVCC）

YashanDB 采用 MVCC 保障读写不阻塞，利用 UNDO 段存储历史版本，查询基于事务 SCN 实现语句或事务级别的一致性读。通过 CR 块和 Xslot 实现事务内版本还原，支持闪回查询和事务快照隔离。

事务隔离级别及写一致性

支持读已提交和可串行化两种隔离级别。读已提交隔离避免脏读，允许不可重复读；可串行化隔离通过写冲突检测防止幻读，保证严格一致性。写一致性机制避免因跨分区更新引起的数据漏更新。

锁机制与死锁检测

提供表级共享锁与排他锁、以及行级排他锁，行锁基于 Xslot 实现。系统自动死锁检测，有效解除表锁和行锁死锁，保障并发性能和系统稳定。

优化数据访问路径和执行

YashanDB 的 SQL 引擎结合优化器和多线程执行，提升存储访问效率。

基于成本的优化器（CBO）

优化器结合统计信息、提示（Hint）等信息多维度评估执行计划，选择最优路径。包括条件补充移动、查询改写、连接顺序调整、并行度控制及向量化计算支持。

向量化计算和并行执行

支持批量数据处理，利用 SIMD 技术提升 CPU 利用率。分布式环境下，CN 负责协调、多节点并行执行、数据交换等，配合多线程执行算子，优化大数据环境中的访问效率。

分布式存储与访问

分布式部署通过分片机制将数据横向分布到多个节点，各节点独立存储与处理，提高系统的线性扩展能力。共享集群通过共享存储和聚合内存实现多实例并发读写，保证强一致性。

技术建议总结

针对不同业务，合理选择存储结构：OLTP 优先使用 HEAP 行存，HTAP 场景采用 MCOL 列存，OLAP 大规模分析宜用 SCOL 稳态列存。

合理设计表空间和数据文件，利用段页式管理，有效分配空闲空间，并调优 PCT Free 参数避免行迁移。

在高并发场景下，建立适当的 BTree 索引，利用函数索引及升降序索引，结合分区索引提高查询性能，避免全表扫描。

启用并配置 MVCC 和事务隔离级别，保障读写并发一致性，同时启用死锁检测降低阻塞风险。

优化 SQL 执行计划，引入向量化和多线程并行执行技术，充分利用硬件资源，缩短查询响应时间。

分布式部署结合数据分片策略，平衡负载和存储，利用共享集群实现多实例并发访问，提高系统吞吐能力和可用性。

结论

YashanDB 通过多样化且切合实际的存储结构设计、完善的逻辑与物理存储管理、强大的索引策略及严格的事务并发控制，实现了对数据存储的优化。基于成本优化的执行计划和先进的向量化计算更进一步提升了数据访问性能。部署形态的多样化保障了不同应用场景下的可用性与扩展性。实际项目中，结合 YashanDB 核心技术原理和最佳实践，合理设计与优化数据存储结构，是实现高性能数据库系统的关键路径。