如何使用 YashanDB 进行实时数据分析

在数据库技术领域，实时数据分析面临着性能瓶颈、数据一致性和高并发处理的挑战。传统数据库系统往往无法满足海量数据的快速处理和低延迟查询需求。YashanDB 作为一款面向实时分析和混合事务与分析处理（HTAP)的数据库系统，提供了多种技术手段以支持高效的实时数据分析。本文旨在深入解析 YashanDB 的核心技术架构和功能，帮助技术专业人士理解并应用 YashanDB 实现高性能的实时数据分析。

YashanDB 体系架构及部署形态

YashanDB 支持单机部署、分布式集群部署和共享集群部署三种部署形态。单机部署适用于大多数场景，满足基础的实时分析需求。分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，包含元数据节点管理（MN 组）、协调节点管理（CN 组）和数据节点管理（DN 组），适用于海量数据分析业务，支持强线性扩展。共享集群部署基于共享存储和聚合内存技术，实现多实例多写和强一致性的并发访问，满足高端核心交易及实时分析的性能和高可用需求。

存储引擎与数据结构支持

YashanDB 通过支持多种存储结构，实现了事务处理和实时分析的有机结合：

HEAP（堆式存储）: 适合行存表，支持高速随机写入和事务处理。

BTREE（B 树存储）: 用于索引，支持快速有序访问，提高复杂查询效率。

MCOL（可变列式存储）: 关键于实时业务的列存结构，支持原地更新和字典编码，兼顾写性能和分析查询性能。

SCOL（稳态列式存储）: 针对海量稳定数据的列式存储，支持压缩和过滤，加速大规模分析查询。

列存表的设计分为 TAC 表（适合 HTAP 场景）和 LSC 表（适合 OLAP 场景），支持冷热数据分离管理，活跃切片存储可变数据，稳态切片存储冷数据，实现高效的数据访问和存储优化。

高性能 SQL 引擎和优化器

YashanDB 的 SQL 引擎具备解析、验证、优化和执行四个阶段，采用基于成本模型（CBO）的优化器，根据统计信息动态选择最优执行计划。支持向量化计算，利用 SIMD 技术实现多数据并行处理，显著提升批量数据计算效率。SQL 引擎支持多种执行算子，包括扫描、连接、排序和并行执行算子，支持 Hint 提示干预优化过程，实现针对业务需求的精细调优。分布式 SQL 执行通过协调实例（CN）和数据实例（DN）协同工作，利用多级并行架构，实现跨节点的查询计划拆分与执行，保障大规模实时分析的低延迟响应。

事务和一致性保障机制

实时分析环境中数据一致性至关重要。YashanDB 的事务管理支持 ACID 属性，采用多版本并发控制（MVCC）实现读写并发不阻塞，保障语句级和事务级的一致性读。采用写一致性机制处理跨分区数据的事务修改。支持读已提交和可串行化两种隔离级别，满足不同场景对并发和数据一致性的需求。基于锁机制的细粒度控制（表锁与行锁），结合死锁检测和故障诊断机制，保障数据访问的并发性与稳定性。

数据高可用与容灾能力

实时数据分析系统对可用性要求较高。YashanDB 支持主备复制架构，通过 redo 日志的同步和异步复制机制实现数据的实时同步和备份。支持多种保护模式（最大性能、最大可用与最大保护），平衡主库性能与数据安全。支持自动选主与故障切换，实现主库异常时备库快速接管。分布式和共享集群环境下的节点自动选主及故障恢复保障业务连续性。

优化建议

选择适合业务场景的部署形态：小规模实时分析适用单机部署，海量数据实时分析建议采用分布式部署，高并发多写混合分析场景采用共享集群部署。

合理设计表结构，结合 HEAP、MCOL 和 SCOL 存储引擎，实现冷热数据分层管理，优化写入性能与查询效率。

充分利用 YashanDB 优化器和 Hint 机制，结合统计信息定期更新，动态优化查询计划。

根据业务隔离需求设置事务隔离级别，确保数据一致性同时兼顾并发性能。

搭建健全的主备复制和自动选主机制，确保业务系统在出现意外故障时高可用不中断。

开启向量化计算和并行执行，提高复杂查询和分析任务的执行效率。

结合定时任务和 PL 引擎实现数据预处理和业务逻辑的近数据端处理，减轻客户端负担。

结论

YashanDB 具备多样化的部署模式、多引擎混合存储、先进的 SQL 引擎和优化器、完善的事务隔离和高可用机制，构建了一个面向实时数据分析的高性能数据库平台。通过合理架构设计和配置，可实现对海量数据的低延迟、高并发、高一致性分析，为业务决策和实时响应提供坚实支撑。建议技术团队结合 YashanDB 的存储引擎特性、SQL 优化策略和高可用部署实践，推动实时数据分析项目落地并持续优化。