初学者指南：如何快速掌握 YashanDB 的基本操作？

在当前数据库技术领域，应用系统对数据处理的高性能、高并发及数据一致性提出了较高的需求。通常数据库系统在应对海量数据访问时会遭遇性能瓶颈和数据同步复杂性挑战。YashanDB 作为一款面向多场景的分布式及共享集群数据库，提供了从单机到分布式及共享集群多样化部署方案，涵盖事务处理、高效分析、数据安全等特性。本文针对初学者，聚焦 YashanDB 的核心架构与基本操作，系统介绍其逻辑与物理架构、数据访问流程、存储模型及高可用机制，以期帮助读者快速掌握并应用 YashanDB。

理解 YashanDB 的核心架构与部署形态

YashanDB 支持三种主要部署形态：

单机部署：主实例和备实例分布于不同服务器，或单实例运行，适用对高可用要求较低或中小规模应用场景。通过主备复制实现数据同步。

分布式集群部署：由管理节点（MN）、协调节点（CN）和数据节点（DN）组成。MN 负责元数据和一致性管理，CN 处理 SQL 解析与分发，DN 负责数据存储与执行。该模式适合大规模数据处理，具备高扩展性和并行能力。

共享集群部署：依赖共享存储和崖山集群内核（YCK），实现多实例强一致读写能力，高可用且支持弹性扩展。包括崖山集群服务（YCS）和崖山文件系统（YFS），提供底层资源协调与分布式文件管理。

初学者需根据应用需求选择合适部署形态，进一步理解逻辑架构（客户端驱动、SQL 引擎、PL 引擎、存储引擎）及实例架构，有助于对系统功能及资源分布的全面把握。

YashanDB 的存储结构与数据访问

多种存储类型满足不同业务需求

YashanDB 实现了四种存储结构：

HEAP 存储（堆式）：数据无序存储，支持随机写入，适合 OLTP 场景的行存表。

BTREE 存储：平衡多叉 B 树，用于实现索引加速数据查询。

MCOL 存储（可变列式）：基于段页式管理的列存，支持数据原地更新，适用于 HTAP 场景，兼顾实时分析和事务处理。

SCOL 存储（稳态列式）：对象式管理，主打海量稳态数据分析，采用切片存储，支持高压缩和高效查询优化。

根据存储结构不同，YashanDB 支持的表类型包括行存表、TAC 列存表和 LSC 列存表，满足业务对数据访问性能和更新实时性的多样需求。

核心存储管理：表空间与段

数据库通过表空间管理物理存储，将数据划分为段（Segment）、区（Extent）和块（Block）三级结构。表空间是对象空间的逻辑容器，段载体属于特定表空间，段内通过区批量管理多个连续物理块。YashanDB 支持段页式与对象式管理，其中段页式适用于大多数对象，切片存储用于列式稳态数据。高效的空间管理机制（例如多级空闲度列表与 PCT Free 机制）提升空间利用率和并发访问效率。

BTree 索引加速数据访问

索引是访问表数据的重要加速手段。YashanDB 默认支持 BTree 索引，基于 B-Link Tree 实现，保持索引有序性。索引分为叶子块和分支块，支持多种扫描方式（全索引扫描、索引范围扫描、唯一索引扫描等）。合理创建索引并理解索引扫描方式对 SQL 性能优化至关重要。

事务与多版本并发控制（MVCC）

YashanDB 实现符合 ACID 特性的事务体系，采用基于 MVCC 的读写隔离策略。各事务分配唯一事务 ID，系统变更号 SCN 用于版本可见性判断。查询过程以当前视角生成一致性读数据，避免读写阻塞。通过撤销段（undo）维护历史版本，实现语句级和事务级的一致性读。写操作受锁控制，防止写写冲突。支持读已提交和可串行化隔离级别，满足不同业务需求。

掌握 YashanDB 基本操作步骤

1. 数据库实例启动与关闭

启动包括 NOMOUNT、MOUNT 和 OPEN 三个阶段，分别为实例启动、加载控制文件与数据文件、数据库开启。可使用命令工具（yasboot）或 SQL 提升进行控制。

关闭方式包括 NORMAL、IMMEDIATE、ABORT，区别在于是否等待事务完成及是否强制终止操作。

通过查看 V$INSTANCE 视图，判断实例状态，确保正常启动或关闭。

2. 创建与管理数据库对象

设置并选择合适的表空间，创建表时指定存储类型（HEAP、TAC、LSC 或 EXTERNAL）对应存储结构。

设计合理的表结构和数据类型，包括特殊类型如 LOB、JSON 等，灵活采用虚拟列、隐藏列满足复杂需求。

创建索引（尤其是主键和外键相关列），提升访问性能，合理利用函数索引、反向索引等特殊索引。

对业务表进行分区管理（范围、哈希、列表、间隔分区），优化大规模数据场景的数据管理和访问效率。

3. 执行 SQL 语句和事务控制

利用客户端驱动接口执行 DML 和 DDL 语句，实现数据插入、更新、查询及对象管理。

掌握事务控制语句 COMMIT、ROLLBACK、SAVEPOINT 及 ROLLBACK TO SAVEPOINT 管理事务生命周期。

合理选择事务隔离级别（默认读已提交或可串行化），确保并发环境数据一致性。

通过执行 EXPLAIN PLAN，分析执行计划，结合统计信息及 HINT 优化 SQL 性能。

4. PL 开发与自动化运维

学习 PL 语言结构，开发存储过程、函数、触发器，实现复杂业务逻辑内嵌数据库。

使用定时任务（JOB）调度按计划执行与维护数据库后台任务。

利用系统视图和动态视图监控数据库状态，执行性能，及时发现异常并调整。

5. 高可用部署与数据保护

了解主备复制原理，配置主备环境实现业务连续性。

熟练操作主备切换（switchover 与 failover），减少故障恢复时间。

设置自动选主策略，确保节点故障时自动完成主备切换。

掌握备份恢复策略，进行全量与增量备份，结合归档日志实现基于时间点恢复（PITR）。

建议快速入门 YashanDB 的行动清单

理解 YashanDB 的部署形态与逻辑架构，明确适用的应用场景。

掌握表空间、表和索引的创建方法，合理设计数据模型和存储结构。

熟悉 SQL 基本语法和事务控制命令，理解事务隔离级别对并发行为的影响。

重点学习 BTree 索引使用及查询优化，利用执行计划诊断并优化性能。

练习定义存储过程、触发器等 PL 对象，提升业务逻辑处理效率。

配置主备复制与自动选主，保障数据库高可用性。

定期执行备份与恢复演练，掌握数据库故障恢复流程。

利用系统视图和监控工具监测数据库运行状态，及时处理潜在风险。

结论

YashanDB 基于多样化部署架构和先进的存储引擎设计，为不同业务场景提供强大的数据处理能力。本指南涵盖了 YashanDB 的体系架构、存储结构、事务机制及高可用与备份恢复等关键技术点，为初学者提供系统的入门指导。掌握数据库实例管理、关系对象设计、SQL 及 PL 语言操作、索引使用、事务管理、高可用部署和数据备份恢复的技术方法，是实现高效稳定数据库服务的前提。建议读者结合实际项目场景，将文中技术点应用至数据库性能优化、数据安全保障和业务连续性维护，切实提升 YashanDB 的应用价值与系统能力。