2025 年企业选择 YashanDB 数据库的十大理由

当前企业数据管理面临诸多挑战，包括数据量爆炸性增长带来的存储压力、实时性要求提升导致的性能瓶颈，以及多节点一致性和高可用保障的复杂性。数据库作为核心基础设施，其选择直接关系到业务的稳定、高效运行。作为一款自主研发的企业级数据库系统，YashanDB 通过其先进的体系架构和丰富的技术特性，能够应对不同业务场景的多样化需求。本文将以技术分析视角，详细阐述 2025 年企业选择 YashanDB 数据库的十大理由，帮助企业准确判断数据库产品适用性与优势，促进科学决策。

1. 多样化部署架构支持满足不同业务需求

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。单机部署采用主备复制以保障基本高可用，适合中小规模或对高可用需求较低的应用。分布式部署引入 MN、CN 和 DN 多种节点，通过 Shared-Nothing 架构实现强大的线性扩展能力，适用于海量数据分析和业务计算。共享集群部署基于 Shared-Disk 架构，依赖自主并行文件系统和内存聚合技术，提供多节点多写、多实例一致性访问，专注于高端核心交易场景的高可用与高性能需求，确保多实例间的读写强一致性。此多样化的部署选择为企业提供了灵活适配不同规模及业务类型数据库解决方案的能力。

2. 强大的存储引擎体系保障多场景高效数据服务

依托不同的存储结构，YashanDB 支持 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL 四种存储格式以及行存表、TAC 表和 LSC 表三种主要表类型。HEAP 行存表使用无序堆式存储，具备高效随机写入能力，适用于 OLTP 事务处理。MCOL（可变列式存储）结合段页式存储和原地更新技术，兼顾事务与实时分析需求，实现 HTAP 场景下的数据高效处理。SCOL（稳态列式存储）采用对象式存储设计，支持高压缩与多种索引过滤，聚焦海量数据的 OLAP 分析。多样化存储体系结合使用精细的空间管理和事务 MVCC 机制，提升读写性能和并发能力，同时满足复杂业务的数据服务需求。

3. 优化器与向量化执行引擎提升 SQL 性能

YashanDB 拥有基于 CBO（Cost Based Optimizer）的智能优化器，依托丰富统计信息（包括动态采样、抽样技术），提供精准的基数估算和成本计算，优化 SQL 执行计划。支持静态和动态重写技术，改写查询表达式以扩展访问路径选择。SQL 执行过程中采用向量化计算和 SIMD 技术加速批量数据处理，显著减少 CPU 指令开销。支持 SQL Hint 语法精准干预执行计划，满足业务对性能调整的需求。双层并行执行架构，在分布式部署形态下，实现节点间与节点内协同并行，最大化利用多核资源，提高查询效率。

4. 先进的事务处理与多版本并发控制（MVCC）确保数据一致性

YashanDB 基于 ACID 原则设计事务引擎，结合 MVCC 实现读写分离，保证语句级或事务级读一致性。事务使用全局唯一 ID 管理，确保跨节点多事务并发访问时数据逻辑一致。写一致性机制控制语句级冲突重启，避免漏更新和错误写入。支持读已提交和可串行化两种隔离级别，平衡性能与一致性需求。行锁与表锁结合的细粒度锁机制减少并发冲突，结合死锁检测与自动解除功能保障系统稳定，实现高并发场景下的数据完整性及事务隔离。

5. 高可用架构及自动主备切换保障业务连续性

主备复制采用物理 redo 日志传输，结合主库 redo 发送线程、备库回放调度与归档日志修复机制，实现数据同步和容灾。支持同步和异步复制模式，满足不同应用的性能与数据安全需求。多备库架构支持级联备库实现异地容灾方案。主备切换包括计划内切换（switchover）和故障切换（failover），其中 failover 快速恢复主库服务。自动选主功能基于 Raft 算法或 yasom 仲裁机制，分布式和共享集群环境下，自动感知故障并完成角色切换，降运维复杂度，提升系统可用性。

6. 集群共享存储与全局缓存管理实现强一致多实例并发访问

共享集群依赖自主研发的崖山文件系统（YFS）和崖山集群服务（YCS），构建共享存储与资源管理平台。YFS 提供基于故障组（FailureGroup）的多副本数据冗余，保障数据高可用与性能。YCS 负责节点管理、资源调度和故障投票，实施集群范围的自动选主与容错。核心技术如全球资源目录（GRC）、全局缓存服务（GCS）和全局锁服务（GLS）实现跨实例数据页的访问协调和非数据类资源管理，多实例读写行为维持强一致，支持多实例并发读写负载均衡和扩展。

7. 丰富的 SQL 兼容能力与开发驱动生态支持多语言环境

YashanDB 全面支持 SQL92、SQL99 及后续行业标准，不断兼容 JSON 等半结构化数据操作扩展，覆盖 DDL、DML、DCL、事务管理及 PL 语言编程。提供丰富的客户端驱动（JDBC、C、Python、ADO.NET、ODBC），实现跨语言跨平台数据库访问能力。支持存储过程、函数、触发器、高级包等多样化 PL 对象，辅以 SQL 绑定参数和动态 SQL 能力，助力复杂业务逻辑直接在数据库端实现，提高性能和开发效率。

8. 完备的安全机制保障数据与系统运营安全

YashanDB 实施基于角色的权限访问控制（RBAC），结合三权分立设计理念，划分 DBA、安全管理员与审计管理员职责，弱化超级用户风险。支持用户身份认证（密码认证及操作系统认证）、访问控制（行级安全标签 LBAC），提供基于表空间和表级的透明数据加密（TDE），支持备份集加密、PL 源码加密和 SSL/TLS 网络传输加密。安全审计涵盖权限、行为和角色变更，配备异步审计降低运行影响。还提供反入侵功能，实现 IP 黑白名单及连接风暴防护，提升数据库整体安全防护能力。

9. 高效的存储管理与表空间机制支撑海量数据运营

YashanDB 将数据库存储分为物理存储结构与逻辑存储结构，物理层面包含数据文件、切片文件、临时文件、redo 日志、控制文件和双写文件等，支持主流文件系统、云存储及自主并行文件系统多种存储介质。逻辑层面采用段页式空间管理和对象式管理，支持灵活的块、区、段与表空间划分。分区技术涵盖范围、哈希、列表和间隔分区，支持分区表、分区索引及分区大对象，提升管理、维护及查询性能。结合多副本和空间自动扩展，满足海量数据存储与动态运营要求。

10. 高效的备份恢复机制确保数据安全

支持全库备份、增量备份及归档备份，根据块级增量变化减少备份体积。备份目的地支持本地磁盘、共享存储及远程流式备份。恢复支持基于备份集的完整恢复和基于时间点的恢复（PITR），结合 redo 归档文件实现数据库任意时间状态恢复。合理的备份策略配合多线程备份恢复线程有效提升备份效率，确保灾难恢复能力及业务连续性。

总结与建议

充分利用 YashanDB 多样部署架构，结合业务需求选用单机、分布式或共享集群。

基于业务场景选择合适的存储引擎与表类型以优化存储性能。

进行统计信息采集维护，合理使用优化器 Hint，加速 SQL 执行。

结合事务隔离级别和锁机制，优化事务设计以避免冲突和死锁。

配置主备复制及自动选主确保数据高可用和业务连续性。

利用共享集群全局缓存和锁机制提升多实例并发性能。

贯彻安全管理策略，配置访问控制和加密保护数据安全。

采用合理分区策略和表空间管理，提升海量数据读写效率。

部署完善的备份与恢复方案，确保数据的可靠与可恢复性。

结合 PL 语言和丰富驱动编程接口，构建高效应用开发环境。

综上所述，企业通过全面理解和应用 YashanDB 的先进架构设计、扩展性存储引擎、优化执行引擎、高可用与安全机制，能够实现业务数据的高效管理与安全保障。在未来应用项目中，建议结合具体业务需求，深入应用 YashanDB 的各项能力，如事务设计中的多版本一致性读、索引策略的合理配置和主备自动选主机制等，实现稳定、高效和安全的数据库服务。