YashanDB 的更新日志：跟踪最新功能

数据库系统作为现代信息技术基础设施的重要组成部分，面临着性能瓶颈、数据一致性保障、并发控制和高可用需求等多重挑战。随着大数据、云计算与分布式系统的普及，数据库技术也在不断进化，以满足海量数据处理和复杂业务场景的需求。本文聚焦于 YashanDB 的最新更新内容，旨在为具备一定数据库基础的读者（如开发工程师、数据库管理员等）提供一份结构化的技术指导，帮助其深入理解 YashanDB 体系架构的核心技术演进及优化空间。接下来的章节将详细介绍 YashanDB 在部署形态、存储结构、事务机制及安全策略等关键模块的技术进展，助力读者掌握其技术优势与最佳实践。

多样化部署架构支持与优化

YashanDB 支持单机（主备）、分布式集群和共享集群三种部署形态，满足不同业务的可用性、性能及扩展性需求。单机部署负责低成本和简单高可用需求，采用主备复制机制保障服务连续性，备库实时回放 redo 日志，实现故障恢复。分布式部署中引入 MN（管理节点）、CN（协调节点）、DN（数据节点）三个不同角色分工，采用 Shared-Nothing 架构，有效实现线性扩展和高吞吐量。共享集群部署依托共享存储和崖山集群内核（YCK）技术，实现了多实例对数据页的强一致访问以及集群中的资源协调，通过全局资源目录（GRC）、全局缓存服务（GCS）和全局锁服务（GLS）三大模块保障集群高性能和一致性。集群管理由崖山集群服务（YCS）完成，维护集群拓扑和高可用。新的共享文件系统 YFS 提供高可靠的存储管理和并行访问能力，为多实例提供了一致的数据访问基础。

先进的存储引擎与智能空间管理

存储引擎多样化是 YashanDB 适应复杂应用场景的基础。其支持 HEAP（堆存）、BTREE（B 树）、MCOL（可变列式存储）及 SCOL（稳态列式存储）四种存储结构，分别面向 OLTP、HTAP 和 OLAP 场景优化。

HEAP 存储优化大批量快速写入，支持行链接避免大行溢出带来的重组开销，通过分层空闲度管理和 PCT FREE 预留空间机制，减少行迁移数量。

BTREE 索引用于高效索引访问，采用 B-Link Tree 实现，支持多种索引扫描策略（全索引扫描、范围扫描、跳跃扫描等），并可建立唯一性约束确保完整性。

MCOL 采用段页式列存结构，支持原地更新及字典编码以提升高频更新的列存性能，减小空间膨胀和垃圾扫描开销，变长列可混合使用列式加行式存储。

SCOL 采用对象式管理的切片存储，对冷数据进行压缩编码，支持智能合并与标记删除，适合超大数据量分析场景。YashanDB 通过后台转换任务支持 MCOL 格式数据向 SCOL 格式的无缝过度。

表空间采用段页式或对象式空间管理，逻辑结构与物理文件解耦，支持动态扩展数据文件和增加新文件。多级空间管理策略能高效管理空闲空间，提升存储和 IO 效率。

高性能事务管理及多版本并发控制

YashanDB 事务以 ACID 属性保障数据一致性，其中通过多版本并发控制（MVCC）框架支持读写事务的无锁隔离和一致性读。

查询操作基于一个特定的系统变更号（SCN）进行读一致性视角的快照读取，读取数据时结合 undo 日志回滚不可见版本确保一致性。支持语句级一致性和事务级一致性读模式。

写一致性通过事务锁机制防止写写冲突，行锁基于事务槽位（Xslot）登记，粒度细，实现高并发写操作。

支持两种隔离级别：读已提交和可串行化，分别平衡性能与事务一致性要求。读已提交隔离防止脏读但允许不可重复读；可串行化采用快照隔离和冲突检测避免幻读。

死锁检测线程自动检测并解除表锁和行锁死锁，保障事务执行连续性。

对事务控制通过隐式启动、系统分配全局唯一事务 ID，实现细粒度的事务资源管理，支持保存点与回滚至保存点，满足复杂事务场景需求。支持嵌套自主事务，实现业务独立处理逻辑。

丰富的 SQL 与 PL 编程支持及优化机制

YashanDB 提供完整的 SQL 支持，包括 DDL、DML 和 DCL 语法，支持标准 SQL92、SQL99 及 ISO/IEC9075:2023，并实现丰富的扩展功能满足复杂应用。

SQL 执行流程分软解析、解析、语义验证、静态重写、优化、动态重写及执行六大阶段，优化器基于成本模型（CBO）进行选择，支持统计信息自动采集、并行执行、向量化计算等性能优化。

支持多种执行算子实现投影、过滤、连接、排序等操作，支持 Hint 调优以及多种索引扫描类型。

分布式 SQL 执行通过协调实例 CN 调度，数据实例 DN 存储和执行，MN 管理元数据保证事务和调度一致性。

PL 语言提供强大的过程式扩展能力，包括存储过程、函数、触发器和高级包，支持静态与动态 SQL，异常处理和复杂控制流。执行采用栈式调用和上下文切换技术，提升执行效率。

支持外置 UDF（C/Java）通过安全隔离技术保障数据库稳定。

定时任务调度机制基于数据库内部 JOB，支持复杂的执行时间及频率控制。

全面的安全保障与高可用设计

安全性方面，YashanDB 采用基于角色的访问控制体系（RBAC）和基于标签的强访问控制（LBAC），支持细粒度行级数据访问控制。

身份认证结合密码强度控制和操作系统认证机制，支撑多层次安全访问。

支持表空间级及表级透明数据加密（TDE），备份集加密和安全网络传输（TLS/SSL），并支持 PL 源码加密保护核心业务逻辑。

审计系统具备权限审计、行为审计和角色审计能力，采用异步审计减少性能影响。

入侵防护通过 IP 黑/白名单和连接监听机制，与保留连接保障运维管理权限的可用性。

高可用方面，支持主备复制（物理复制）和主备切换，具备多种保护模式满足不同业务对数据丢失和实时性的权衡。支持同步与异步复制以及基于 Quorum 的多备库同步。

备库实施日志回放、归档日志修复和级联备份提升容灾能力。自动选主涵盖 Raft 算法和基于仲裁的自动选主，保证系统故障时的自动恢复。

共享集群通过崖山集群服务（YCS）与崖山文件系统（YFS）实现多实例共享存储和全局资源管理，提供多活并发读写、高可靠性及弹性伸缩能力。

技术实施建议

根据实际业务需求选择合适的部署形态，单机部署适用中小规模应用，分布式部署适合海量数据分析，共享集群适用于核心交易高并发场景。

针对应用场景选择合适存储结构，事务性业务推荐采用 HEAP 行式存储，实时分析场景推荐选用 MCOL 列式存储，海量冷数据可使用 SCOL 格式优化查询性能。

合理设计索引策略，使用 BTree 索引提高查询性能，必要时结合函数索引辅助复杂查询，关注索引的可用性和可见性以支持高效维护。

选择合适的事务隔离级别，保证数据一致性的同时兼顾性能需求，启用死锁检测机制定期检查及优化事务逻辑。

充分利用 PL 编程能力实现复杂业务逻辑，采用存储过程和触发器提升数据库端计算效率，合理规划自治事务及定时任务。

启用安全功能模块，如基于角色的访问控制、数据加密与审计，增强数据安全与合规能力。

配置主备复制和自动选主功能，提高数据库的高可用性，严肃对待主备保护模式策略选择以避免数据丢失风险。

定期进行备份，结合增量及归档日志备份实施基于时间点的恢复策略以保障数据安全。

持续关注共享集群服务和文件系统的健康状态，合理配置磁盘组和故障组，保障集群稳定运行。

利用优化器提示、统计信息收集和执行计划分析工具不断调优 SQL，提升整体系统响应效率。

结论

本文围绕 YashanDB 的最新架构演进和性能优化技术，深入剖析了其在部署架构、存储引擎、事务机制、SQL 执行与编程能力、高可用与安全体系等方面的技术细节与优势。合理选用对应技术组件及参数配置，结合最佳实践策略，可实现数据库环境的稳定且高效运行。建议数据库管理员与开发人员持续关注实践中出现的性能瓶颈和安全风险，借助 YashanDB 丰富的体系架构和功能模块不断精细化管理与调整，实现企业数据资产的最大价值保障和可靠服务保障。