探索 YashanDB 数据库在机器学习中的应用

数据库在机器学习系统中的应用面临诸多挑战，其中既包括对大规模数据的高效存储与访问，

也涉及数据的一致性保障和实时性问题。传统数据库在应对高并发访问和数据一致性时，往往会遇到性能瓶颈，

尤其当数据量和查询复杂度升级时，更加显著。YashanDB 作为一款支持多种部署架构（单机部署、分布式集群部署和共享集群部署）的数据库，

凭借其高度灵活的存储结构、多版本并发控制和先进的查询优化机制，在机器学习场景中展现出独特的技术优势。

本文面向具备数据库基础的开发人员和 DBA，结合 YashanDB 的体系架构与技术特性，深入分析其在机器学习场景中的应用价值，并提出具体的技术实践建议。

YashanDB 核心技术及其对机器学习的适用性

多样化部署架构支持大规模机器学习数据处理

YashanDB 支持单机部署、分布式部署以及共享集群部署三种形态，适配不同规模与复杂度的机器学习任务需求。

单机部署适用于快速实验及小规模数据处理，提升开发迭代效率；

分布式部署通过 MN、CN 和 DN 节点分工，支撑海量数据存储和复杂查询，满足机器学习训练过程中的高吞吐与线性扩展需求；

共享集群部署基于共享存储引擎与内存多实例聚合技术，实现多实例并发强一致访问，针对机器学习在线服务及实时推理提供高可用和低延迟保障。

多样的部署形式允许机器学习团队灵活选择架构，结合业务需求实现高效资源利用和性能调优。

灵活存储引擎与列式存储优化机器学习数据访问

YashanDB 提供堆式(HEAP)、B 树(BTREE)、可变列式(MCOL)和稳态列式(SCOL)四种存储结构，分别适配联机事务处理(OLTP)与联机分析处理(OLAP)及混合场景(HTAP)。

对于机器学习中的大规模特征数据，列式存储模式通过数据压缩、编码和稀疏索引支持快速投影查询，极大提升了模型训练特征提取和数据预处理效率。

MCOL 的原地更新机制有利于实时数据流处理，支持增量学习场景，而 SCOL 的高压缩比和排序能力适合批量离线特征存储与统计分析。

索引机制中的 BTree 索引为机器学习模型的元数据、高频访问表提供高速访问路径，减低 I/O 延迟。

这种针对性强的存储引擎设计帮助机器学习系统实现性能和存储利用率的最佳平衡。

强事务支持与多版本并发控制提升机器学习系统数据一致性

机器学习应用中，数据一致性和事务性对于确保训练数据准确性、训练过程稳定性至关重要。

YashanDB 的事务具备完整的 ACID 特性，采用多版本并发控制(MVCC)，支持一致性读和闪回查询，保证查询操作不因并发修改受到阻塞。

这一机制保证机器学习训练任务中数据读取的一致性，避免读写冲突导致的脏读或更新覆盖，提升模型训练的稳定性。

结合事务隔离级别，可根据任务需要灵活设置读已提交和可串行化隔离级别，实现不同粒度的数据隔离保护。

同时，细粒度的行锁与表锁机制减少了锁冲突，提高了并发数据访问效率，适应大规模并发机器学习训练环境。

分布式 SQL 和向量化计算加速机器学习数据查询处理

机器学习数据源往往分布于多节点，YashanDB 分布式 SQL 引擎采用 MPP 架构，将复杂查询拆分为多个并行阶段，在协调节点(CN)和数据节点(DN)多级并行执行。

结合内置的成本基优化器(CBO)，优化访问路径和连接顺序，有效降低大规模机器学习特征查询的响应时延。

向量化执行支持 SIMD 指令的批量数据处理，减少循环和函数调用开销，提升聚合、过滤以及连接算子的执行性能。

支持 HINT 提示和并行度调节，允许针对机器学习工作负载进行 SQL 执行计划微调，提高系统吞吐率和响应速度，满足动态图谱查询等复杂机器学习任务需求。

流程化的 PL 引擎支持复杂机器学习逻辑封装和高效执行

机器学习应用中往往包含复杂的数据处理逻辑和多步骤预处理流程，YashanDB 提供完备的 PL 语言引擎，

支持存储过程、函数、触发器和高级过程包，实现业务逻辑与数据处理的近数据计算。

PL 机制将复杂逻辑封装为可复用的模块，减少客户端交互频繁，提升系统整体性能。

定时任务支持批量数据处理、模型训练定时调度，保障机器学习业务流程自动化执行。

自定义高级包和自定义数据类型支持扩展计算模型和复杂数据操作，满足机器学习场景中多样数据结构及频繁逻辑变更的需求。

针对机器学习场景的 YashanDB 优化建议

合理选择部署架构：根据机器学习任务的数据规模和实时性要求，灵活选择单机、分布式或共享集群部署，提高系统扩展性和容错能力。

利用列式存储特性：对机器学习特征数据采用 MCOL 或 SCOL 存储结构，开启数据压缩和编码功能，实现查询加速和存储节约。

充分利用索引机制：为训练和推理中常用的过滤条件和连接列建立 BTree 索引，结合函数索引优化特征计算表达式的查询效率。

调整事务隔离级别：根据数据一致性需求选择“读已提交”或“可串行化”，保障训练数据的准确读取及写操作的正确执行。

开启向量化和并行执行：启用向量化计算和调整 SQL 并行度，实现资源利用最大化，加快特征提取及大规模离线训练查询速度。

利用 PL 引擎封装复杂业务逻辑：将数据预处理、特征转换、训练调度等封装成存储过程或高级包减少网络开销，提升应用响应速度。

部署主备模式保障数据安全：结合自动选主和主备切换机制，确保机器学习业务高可用和数据零丢失。

合理规划表空间加密和备份策略：提升机器学习数据安全性，同时保障备份恢复的高效性和可靠性。

结论

随着机器学习技术的普及和应用深度的增加，对数据库系统的性能、一致性及扩展性提出了更高的要求。YashanDB 通过灵活多样的部署架构、

丰富的存储引擎设计、先进的多版本并发控制和高效的查询执行机制，为机器学习系统提供了坚实的数据管理基础。

未来，随着数据规模进一步增长和实时机器学习需求提升，优化存储架构、提升计算效率和保障数据安全将成为数据库的核心竞争力。持续深入理解和应用 YashanDB 的架构与技术，有助于实现机器学习系统的高效、稳定运行。