YashanDB 数据库提升数据访问速度的关键技术

如何优化数据库查询速度是提升信息系统整体性能的关键问题。数据访问效率直接影响关键业务的响应时间和用户体验，成为企业数字化转型的核心考量。本文聚焦 YashanDB 数据库，通过分析其系统架构与技术特点，深入探讨其提升数据访问速度的关键技术方案，从存储结构、SQL 执行优化、并行计算到高可用架构，系统总结 YashanDB 在行业内提供的技术优势。

高效的存储引擎设计

YashanDB 支持多种存储结构以匹配不同业务场景，实现访问速度与系统吞吐量的平衡，主要包括堆式存储（HEAP）、B 树（BTREE）、可变列式存储（MCOL）以及稳态列式存储（SCOL）。

HEAP 存储采用无序空间管理，插入操作无需维护数据顺序，适合事务型 OLTP 场景下高频数据写入以及快速随机访问。YashanDB 为 Heap 存储引入了段页式空间管理与多级空闲度列表，精准匹配数据插入和更新所需空间，减少数据迁移和锁争用。

B 树结构支持高效的索引检索，构建平衡多叉 B-Link 树，保证查找、插入、删除操作的时间复杂度为对数级。叶子节点存储行标识，内部节点承载路由信息，确保索引遍历优化和极低的 I/O 次数。

MCOL 可变列式存储采用段页式和列分区，列数据集中存储并支持原地更新(in-place update)，显著优化列投影查询效率，同时兼顾实时写入和更新需求，适合 HTAP 混合负载。

SCOL 稳态列式存储基于对象式文件管理，采用大颗粒度切片存储，支持高效压缩、编码及多级索引。数据冷热分区机制实现访问性能的动态优化，为大规模分析提供极速查询能力。

综合运用多样存储类型，实现冷热数据分离、空间局部性优化和存储致密化，显著缩短数据访问路径和减少物理 IO。

多层存储空间管理与缓存优化

YashanDB 实现了段页式和对象式存储双管理模式，统筹块、区、段和表空间四层逻辑，实现灵活高效的空间分配与回收。表空间隔离保证数据块的结构清晰和高速定位。

高效缓存体系包括：

数据缓存采用多级 LRU 算法管理，区分行式和列式数据缓存，针对不同访问模式优化缓存命中率，降低磁盘访问频次。

内存共享池缓存 SQL 解析树、执行计划和数据字典，实现软解析复用，避免硬解析开销，提高 SQL 执行效率。

有界加速缓存（AC BUFFER）精准缓存经常访问的列存对象，缓解热点数据访问压力，优化批量访问性能。

虚拟内存支持占用物理内存即将溢出的查询操作数据物化与换出，保障大型查询作业的稳定执行。

多维度的内存分区与异步后台清理线程协作，避免热点阻塞与长时 IO 延迟，提高整体缓存系统响应速度和并行处理能力。

基于成本模型的 SQL 优化器与执行引擎

YashanDB SQL 引擎集解析器、验证器和优化器于一体，核心采用成本基优化器（CBO），基于实时统计信息动态评估执行路径代价，实现最优计划的生成。

关键技术包括：

统计信息的精细采集与动态调整涵盖表、列和索引基数、数据分布和直方图，支持采样统计、多线程和并行统计，确保优化器输入的准确性。

丰富的执行算子库涵盖扫描、连接、排序、过滤等功能，支持多级嵌套和并行算子组合。

向量化计算框架利用 SIMD 技术批量处理数据向量，批量传递减少函数调用成本，算子间支持并行执行，提升 CPU 缓存利用率和浮点运算效率。

优化器提示（HINT）支持用户按需干预执行计划，包括扫描类型、连接顺序和并行度设置，提升执行计划调优灵活性。

SQL 执行分为软解析、语义校验、静态和动态重写、计划生成及执行，确保各阶段性能优化和准确性。

分布式与共享集群高并发执行架构

YashanDB 支持传统单机部署、分布式集群和共享集群三种架构，针对不同业务规模和响应需求设计针对性优化：

分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，分离计算与存储节点。协调节点（CN）负责接收请求、生成执行计划，数据节点（DN）负责执行并行查询。基于 MPP 架构的两级并行执行，支持水平与垂直切分，最大化 CPU 多核利用率。

共享集群基于 Shared-Disk 架构，依赖崖山文件系统与崖山集群服务实现多实例多活。通过聚合内存技术（Cohesive Memory），实现全局缓存和全局锁的协调管理，保证多实例并发读写下的数据强一致性。

数据交换机制用于多节点间的数据重分布，支持跨节点 Shuffle 和合并，保证分布式执行的效率与一致性。

上述架构充分释放系统并行处理潜力，实现高吞吐与低延迟查询。

事务隔离与并发控制

YashanDB 采用多版本并发控制（MVCC）技术保障读写之间的隔离性，保证语句级和事务级一致性读。

事务隔离级别支持读已提交和可串行化，写冲突自动检测与重启机制保证数据一致性和防止脏写。

锁机制包括行锁与表锁，支持防止死锁的自动检测与快速恢复策略，提升并发写入的稳定性。

事务管理采用原子性、持久性、隔离性和一致性（ACID）四大属性设计，结合合理的锁粒度和多版本读，实现高性能事务执行。

主备复制与高可用自动选主技术

通过 redo 日志物理同步，YashanDB 实现主备库零数据丢失的高可用方案，支持同步、异步和级联复制模式，满足多样部署需求。

自动选主采用 Raft 算法及仲裁机制，提供快速故障感知与自动切换能力，保障集群稳定性与业务连续性。

共享集群内部通过 YCS 与 YFS 保障共享存储访问一致性和节点状态高可用，支持网络心跳和磁盘心跳双心跳机制实现故障快速定位及恢复。

结论与展望

YashanDB 通过多样存储结构设计、先进的缓存管理、高效的 SQL 优化和执行引擎、灵活的分布式及共享集群架构以及完善的事务与高可用机制，全方位提升数据访问速度，为大规模数据处理和复杂业务查询提供强大支持。随着数据规模的持续增长和应用多样化，YashanDB 优化技术将持续演进，成为企业数据库系统的核心竞争力。未来，持续关注存储压缩技术、自动化调优算法及多模数据处理，将进一步推动数据库访问效率的提升。