YashanDB 的存储引擎架构及优势

在现代数据库技术领域，性能瓶颈和数据一致性问题是普遍存在的挑战。如何在保证高并发处理能力的同时实现数据的强一致性，是数据库系统设计的关键。本文聚焦于 YashanDB 存储引擎的架构设计，针对其多种部署模式、存储结构和事务控制机制进行深入技术剖析，旨在为数据库研发者和系统架构师提供技术参考，促进对 YashanDB 技术优势的理解和应用。后续内容将详细拆解 YashanDB 的存储模型、数据管理、事务控制与持久化机制，并总结具体技术建议。

存储架构及部署形态

YashanDB 支持三种主要部署形态：单机（主备）部署、分布式集群部署和共享集群部署，每种形态的存储引擎针对不同的业务场景做了优化：

单机部署采用主实例和备实例两台服务器实现，通过主备复制保障数据同步与高可用，适合对性能和高可用需求适中场景。

分布式部署具备管理节点（MN），协调节点（CN）和数据节点（DN）等多种程序类型，同一服务器可部署多种程序类型，支持海量数据处理与线性扩展，适用于大规模在线分析和复杂查询业务。

共享集群部署依赖共享存储和崖山文件系统，采用集群内核实现多实例聚合内存管理及全局缓存协调，支持多个实例并发对同一数据进行读写操作，保证强一致性，满足高端核心交易的多活读写需求。

这种多样化部署架构保证了 YashanDB 能灵活适配不同业务规模与性能需求，同时在存储资源分配和访问效率上显著提升。

多样化存储结构设计

YashanDB 通过 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种存储结构满足多样的数据访问模式：

HEAP 存储采用无序堆结构，随机写入高效，适用于在线事务处理（OLTP）的行存表，支持变长列原地更新和复杂行迁移机制，实现高插入和更新性能。

BTREE 存储基于 B-Link 树结构，保持索引有序，支持高效的唯一/非唯一索引访问，兼顾写入和查询性能，减少数据库访问的物理 IO。

MCOL（可变列式存储）采用段页式管理，列数据集中存储，并支持原地更新与字典编码，平衡了事务处理和实时分析的性能，适用于 HTAP 场景。

SCOL（稳态列式存储）采用切片式对象存储，支持高级压缩和编码优化，以提高大型数据量下的查询性能，特别适合大规模的联机分析处理（OLAP）场景。

支持面向不同应用场景的行存表和多类型列存表，及其索引结构，使系统在事务处理与分析工作负载中均保持高效。

逻辑与物理空间管理

表空间划分与空间管理策略提升了存储灵活性和性能：

表空间划分为逻辑容器，支持段页式和对象式管理，分层空间分配包括数据块（Block）、数据区（Extent）、和段（Segment），有效管理存储资源。

段页式表空间通过多级空闲度列表动态管理空间，降低并发写入冲突，提高多会话的空间分配效率，并通过预留空闲区（PCT Free）减少行迁移。

对象式表空间以文件为单位进行数据存储，便于支持切片文件和列式数据的高效读写。

YashanDB 通过细化和分层的空间管理，实现了数据存储的高效性与灵活性，有效支持海量数据和复杂操作。

事务机制与持久化保障

YashanDB 实现了全面的事务 ACID 特性，结合多版本并发控制（MVCC）和细粒度锁机制保障数据一致性：

MVCC 机制使得读写操作之间不互阻塞，通过撤销日志记录历史版本，实现语句级和事务级一致性读，提升并发查询的吞吐。

锁机制提供表级和行级排他锁，对写写冲突的事务进行有效控制，内建死锁检测释放机制，避免并发死锁。

基于系统变更序号（SCN）进行事务可见性判定，精准控制版本访问，结合读已提交和可串行化两种隔离级别，满足多样的事务隔离需求。

持久化机制采用写前日志（WAL）策略，redo 日志优先写入，后台多线程异步批量写盘，双写设计规避半写页风险，配合检查点机制定期刷新数据，确保数据完整性。

结合高效的资源管理和多线程异步处理，YashanDB 在保障数据安全的同时，显著优化事务性能。

存储优化与性能提升技术

YashanDB 集成了多项存储与运行时优化技术支撑系统高性能：

双写机制通过先写入双写区实现数据块写入原子性，降低系统崩溃导致断裂页的风险。

多线程写入与 IO 合并、排序提升磁盘写入性能，减少 I/O 开销。

存储的冷热数据分区 LSC 表采用活跃与稳态切片分别存储热数据与冷数据，利用后台转换任务动态移动数据状态，实现冷热数据分离优化冷热负载。

向量化计算利用 SIMD 技术将多条数据批量并行计算，提升算子执行效率，优化查询响应时间。

成熟的统计信息体系与基于代价模型优化器（CBO）动态收集数据分布信息，支持静态与动态 SQL 改写，提高执行计划质量。

这些技术为 YashanDB 提供高效的存储 I/O 性能和智能查询优化，使其具备优秀的在线事务和实时分析能力。

具体技术建议

合理选择部署形态。根据业务规模和一致性要求，选择单机、分布式或共享集群部署，确保系统资源利用和性能最优化。

基于业务类型选择存储结构。OLTP 场景优先使用 HEAP 行存表，HTAP 场景推荐 MCOL 列存表，OLAP 场景使用 SCOL 稳态列存表以提升分析查询效率。

精准划分表空间和分区。利用分区表和分区索引减少扫描范围，提高大数据量下的访问性能和管理灵活性。

配置合理的事务隔离级别。默认读已提交满足多数场景，关键业务可设置可串行化隔离避免幻读和写冲突，结合锁机制避免死锁。

开启双写与日志异步处理。确保数据持久化完整性，同时提升磁盘访问效率，降低写入延迟。

定期收集统计信息。保持优化器的成本估算准确，从而持续获得最优 SQL 执行计划。

使用向量化计算和并行执行。合理配置相关参数，提高复杂查询的并发处理能力和执行效率。

实现冷热数据分离。利用 LSC 表的活跃和稳态切片机制，优化热数据更新与冷数据查询性能。

应用多版本并发控制提升并发查询吞吐，避免读写阻塞。

合理运用索引，包括唯一索引、函数索引及分区索引，加速数据定位和检索。

结论

随着数据规模持续增长，数据库系统需兼顾高并发事务处理与海量数据分析的性能需求。YashanDB 通过其多样化部署形态和灵活多存储结构设计，结合高效的事务控制、多线程异步持久化和智能优化器，实现了高性能与强一致性的平衡。面向未来，随着计算技术和存储技术的持续演进，YashanDB 存储引擎的持续优化将进一步增强其在复杂业务场景中的核心竞争力。建议技术人员持续关注数据库领域的发展动态，深入理解存储引擎设计，以实现系统架构和应用的协同优化。