了解 YashanDB 数据库：让数据管理变得轻松

引言：如何优化数据库查询速度？

在现代信息系统中，数据库查询速度的优化是提升整体业务性能的关键因素。慢速查询不仅影响用户体验，还可能引发资源紧张和系统瓶颈。优化查询速度涉及数据库架构、存储管理、并发控制、执行计划优化等多个层面。YashanDB 数据库通过其多样化的部署形态和先进的内核设计，为数据管理提供了高效、灵活且一致性的解决方案。本文将深入剖析 YashanDB 的核心技术特色和体系结构，助力企业实现卓越的数据库性能。

多样化的部署架构

YashanDB 支持单机（主备）、分布式集群和共享集群三种主要部署形态，覆盖不同规模和性能要求的应用场景：

单机部署：包括主实例与备实例，支持主备复制保证数据同步和高可用。此形态满足大多数标准业务需求，主实例负责读写操作，备实例为只读备份。

分布式部署：由元数据节点管理（MN 组）、协调节点（CN 组）和数据节点（DN 组）组成，采用 Shared-Nothing 架构实现高处理能力和线性扩展，适合海量数据分析等高并发业务。

共享集群部署：基于共享存储，多个数据库实例通过全局缓存和资源管理实现对等强一致性读写，提供多写、多实例的高可用、高性能、高扩展的核心交易处理能力。

该多样化架构使 YashanDB 能够根据业务需求灵活选择最合适的部署方式，平衡性能与高可用性。

存储引擎及存储结构特点

YashanDB 支持四种存储结构：HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL，满足 OLTP、HTAP 及 OLAP 等场景需求：

HEAP（堆式存储）：数据以无序形式存放，适用于联机事务处理，支持高速插入和高并发事务管理，同时采用三级空间管理体系保证空间利用率和性能。

BTREE：采用平衡 B 树结构存储索引，支持多级分支快速定位，保证索引行均匀有序分布，提高查询检索速度。

MCOL（可变列式存储）：基于段页式管理，按列存储数据支持原地更新和字典编码，兼顾实时更新性能和分析查询效率，适合实时分析和在线事务处理混合场景。

SCOL（稳态列式存储）：基于对象式管理和切片存储，对冷数据进行编码压缩和排序，支持高效扫描和过滤，适用于海量稳定分析数据存储和访问。

通过结合不同存储结构，YashanDB 在不同业务场景下实现高效且一致的数据访问。

逻辑架构和 SQL 引擎

YashanDB 的逻辑架构包含客户端驱动、SQL 引擎、PL 引擎和存储引擎四大模块：

客户端驱动：提供 JDBC、C、Python、ADO.NET、ODBC 等多语言驱动，保障跨平台和多样化应用的顺畅连接。

SQL 引擎：负责 SQL 文本解析、优化和执行，采用基于代价的优化器(CBO)，支持静态与动态重写、执行算子多样化及向量化计算，提升查询效率。

PL 引擎：支持存储过程、自定义函数、触发器和高级包，为业务逻辑提供完备的过程化编程能力，减少客户端交互，提高性能和开发效率。

存储引擎：管理内存空间、事务和关系对象，支持 MVCC 多版本并发控制，实现读写一致性和高并发。

分布式部署中，协调节点负责生成分布式执行计划，数据节点负责执行，二者协同实现 MPP 并行执行。

高性能并发控制及事务支持

YashanDB 运用多版本并发控制（MVCC）实现读写并发，保证查询的一致性与并发性能：

语句级和事务级一致性读：查询基于系统变更编号（SCN）映射的可见数据快照，保证一致性视角，实现用户实时的事务隔离需求。

写一致性机制：防止数据漏更新和冲突，结合行锁及事务锁管理保持数据完整性和事务隔离，包括可串行化隔离级别的冲突检测。

可配置的事务隔离级别：支持读已提交（Read Committed）和可串行化（Serializable）隔离级别，根据业务需要权衡性能与一致性。

高效锁机制和死锁检测：采用表锁和行锁实现事务隔离，自动检测死锁并快速释放，保障数据库高并发稳定执行。

高可用及数据安全设计

YashanDB 以主备复制机制保障高可用，结合完善的备份恢复和自动选主流程：

主备复制：基于 redo 日志物理复制，实现数据的实时同步，支持同步、异步复制模式及多级级联备库，提供容灾能力。

自动选主：支持 Raft 协议的主备自动选主及 yasom 仲裁选主，保证故障时自动快速切换，减少停机时间。

备份恢复：支持全量、增量、归档备份，多级恢复和基于时间点恢复（PITR），增强数据恢复能力。

多维安全措施：支持基于角色的访问控制（RBAC）、身份认证、访问控制（基于标签访问 LBAC）、数据透明加密(TDE)及网络通信加密，保障数据机密性和完整性。

审计与入侵防护：提供系统操作和对象级行为审计，启用异步日志写入减小性能影响，配置 IP 黑白名单和监听日志，实现安全事件检测和响应。

具体技术建议

合理选择部署形态：根据业务规模和性能需求，选用单机、分布式或共享集群部署形态，充分利用架构特性提升运行效率和扩展能力。

应用合适的存储结构：结合业务场景使用 HEAP、MCOL 或 SCOL 表，兼顾事务处理和分析查询性能，合理设计索引结构提升访问速度。

充分利用 SQL 优化器和执行引擎：收集并更新统计信息，使用提示(HINT)优化执行计划，启用向量化计算加速批量数据处理。

调整事务隔离级别和锁策略：根据应用的并发和一致性需求选择隔离级别，合理配置锁等待参数和并发线程数量，减少冲突和死锁。

实施完善的备份和主备复制策略：按业务关键度制定备份计划，启用高可用主备复制和自动选主机制，确保业务连续性和数据安全。

强化安全和审计能力：为用户分配最小权限，启用访问控制和加密功能，定期审计用户操作，防范潜在安全风险。

结论与展望

通过多层面的技术创新，YashanDB 为现代数据管理提供坚实的基础，兼顾高性能、高可用和安全需求。随着数据规模持续增长与业务复杂度加深，数据库优化技术成为企业竞争的核心能力。YashanDB 丰富的部署形态、多样化存储结构和完善的事务及安全体系，为未来智能化、大数据应用提供有力支撑。持续深入掌握 YashanDB 的架构原理和优化手段，将助力企业在数字化转型浪潮中稳健前行。