Oracle CloudWorldの初日、OracleはMySQL HeatWave Lakehouseの改良版を発表しました。クエリ性能は、400TBのワークロードに基づくと、Snowflakeより17倍、Redshiftより6倍高速であると謳われています。Oracleによると、MySQL HeatWave Lakehouseは、オブジェクトストレージから400TBのデータをRedshiftより8倍、Snowflakeより2.7倍高速にロードできるとのことです。
MySQL HeatWave Lakehouse は、単一の MySQL データベース内でトランザクション処理、分析、機械学習、および機械学習ベースの自動化を組み合わせた MySQL HeatWave ポートフォリオへの最新の追加製品です。 MySQL HeatWave Lakehouse は 512 ノードまで拡張でき、CSV や Parquet などのさまざまなファイル形式のオブジェクト ストア内の数百テラバイトのデータや、Aurora や Redshift のバックアップを処理およびクエリする機能を顧客に提供します。
大規模並列スケールアウト MySQL HeatWave アーキテクチャを搭載した MySQL HeatWave Lakehouse は、業界標準のベンチマークで実証されているように、クエリの実行とデータのロードにおいて、競合するクラウド データベース サービスよりも大幅に優れたパフォーマンスを提供すると言われています。
単一のクエリで、顧客は MySQL データベース内のトランザクション データをクエリし、標準の MySQL 構文を使用してオブジェクト ストア内のデータと組み合わせることができます。オラクルはまた、パフォーマンスを向上させ、使いやすくする新しい MySQL Autopilot 機能も発表しました。 MySQL HeatWave Lakehouse は現在、顧客向けにベータ版として提供されており、1 年 23 月に一般公開される予定です。
AWS、Google、オンプレミスから移行する顧客は、マーケティング分析、特に広告キャンペーンのパフォーマンスのリアルタイム分析や効果的なキャンペーンを構築するための顧客データ分析など、幅広いユースケースに MySQL HeatWave を使用しています。 AWS に移行する顧客には、自動車、電気通信、小売、ハイテク、ヘルスケア業界のリーダーが含まれます。
Oracleは、新しいLakehouseベンチマークを公開するとともに、MySQL HeatWave LakehouseとMySQL Autopilot向けにいくつかの新機能を導入します。Oracleのお客様は、MySQL Heatwaveを30日間無料でお試しいただけます。
ベンチマーク
GitHubで公開されているスクリプトを用いた400TBのTPC-Hベンチマークで実証されているように、MySQL HeatWave Lakehouseのクエリパフォーマンスは以下のとおりです。
- Snowflake よりも 17 倍高速
- Amazon Redshift よりも 6 倍高速
オブジェクト ストアから MySQL HeatWave Lakehouse へのデータのロードも大幅に高速化されています。 400 TB TPC-H ワークロードの場合、MySQL HeatWave Lakehouse の負荷パフォーマンスは次のとおりです。
- Amazon Redshift よりも 8 倍高速
- Snowflake よりも 2.7 倍高速
MySQL HeatWave Lakehouse の革新的な新機能
MySQL HeatWave Lakehouse の新機能は次のとおりです。
- より大きなデータ サイズ、標準 MySQL 構文: お客様は MySQL HeatWave Lakehouse を使用して最大 400 TB のデータをクエリでき、HeatWave クラスターは 512 ノードまで拡張できます。お客様は、データのクエリに標準の MySQL 構文を使用します。
- 同一のパフォーマンスと圧縮: MySQL HeatWave は、10TB と 30TB の TPC-H ベンチマークの両方で実証されているように、MySQL データベース内またはオブジェクト ストアに保存されているデータに対して同じクエリ パフォーマンスを提供します。達成される圧縮量とノードごとに処理できるデータ量は、どちらのインスタンスでも同じです。
- 複数のファイル形式のサポート: MySQL HeatWave Lakehouse を使用すると、CSV や Parquet などのさまざまなファイル形式で保存されたデータや、AWS からの Aurora や Redshift バックアップをロードして処理できます。これにより、お客様は、データが MySQL データベース内に保存されていない場合でも、MySQL HeatWave の利点を活用できるようになります。クエリのパフォーマンスは、データが保存されているファイル形式に関係なく同じです。
- MySQL 内のデータをクエリし、それをオブジェクト ストア内のデータと組み合わせる機能: MySQL HeatWave Lakehouse を使用すると、顧客は MySQL データベース内に保存されている OLTP データをクエリし、それをオブジェクト ストアに保存されているデータと組み合わせることができます。 OLTP データに加えられた変更はリアルタイムで更新され、クエリ結果に反映されます。
新しい MySQL オートパイロット機能
MySQL Autopilot は、MySQL HeatWave に機械学習ベースの自動化を提供します。自動プロビジョニングや自動クエリ プランの改善などの既存の MySQL Autopilot 機能が MySQL HeatWave Lakehouse 向けに強化され、データベース管理のオーバーヘッドが削減され、パフォーマンスが向上しました。
新しい MySQL Autopilot 機能には次のものが含まれます。
- 自動スキーマ推論: オートパイロットは、ファイル データとデータベース内のデータ型のマッピングを自動的に推測します。その結果、顧客は、MySQL HeatWave Lakehouse によってクエリされる新しいファイルごとにマッピングを手動で指定する必要がなくなります。
- 適応型データサンプリング: Autopilot は、オブジェクト ストレージ内のファイルの一部をインテリジェントにサンプリングし、最小限のデータ アクセスで正確な統計を収集します。 MySQL HeatWave はこれらの統計を使用してクエリ プランの生成と改善、最適なスキーマ マッピングの決定などを行います。
- 自動ロード: Autopilot はデータを分析して MySQL HeatWave へのロード時間を予測し、データ型のマッピングを決定し、ロード スクリプトを自動的に生成します。
- 適応型データ フロー: MySQL HeatWave Lakehouse は、基礎となるオブジェクト ストアのパフォーマンスに動的に適応します。その結果、MySQL HeatWave は基盤となるクラウド インフラストラクチャから最大限のパフォーマンスを得ることができ、全体的なパフォーマンス、価格パフォーマンス、および可用性が向上します。
MySQL HeatWave の追加の機能強化
Oracle は、機械学習から VS コード プラグインに至るまで、MySQL HeatWave に対する他の多くの機能強化を発表しました。 MySQL HeatWave のデータベース内 ML 機能がさらに強化され、予測モデルのサポートが追加されました。 MySQL HeatWave 用に最適化された新しい ML 説明テクニックが追加されました。データ サイエンティストは、アルゴリズムの選択、特徴の選択、スコアリング メトリック、説明手法など、自動化された HeatWave ML トレーニング パイプラインのさまざまな段階に影響を与えることができるようになりました。 HeatWave ML も強化され、顧客が ML モデルを HeatWave にインポートできるようになりました。
新しいマルチエンジン ハイパーグラフ クエリ オプティマイザーにより、複雑なクエリのパフォーマンスがさらに向上し、結合順序を指定する必要がなくなりました。ゾーン マップが追加され、MySQL HeatWave を使用してより広範なクエリ セットを高速化します。また、MySQL 用の VS コード プラグインは、MySQL HeatWave 機能をサポートするように強化されました。
分散クラウドの準備ができています
MySQL HeatWave は、OCI、AWS、そして現在は Microsoft Azure を含む複数のクラウドで利用できます。データベースのワークロードをパブリック クラウドに移行したくない組織向けに、OCI 専用リージョンの一部としてオンプレミスで利用できます。また、オンプレミスの MySQL OLTP アプリケーションから MySQL HeatWave にデータを複製して、ほぼリアルタイムの分析を取得することもできます。 MySQL HeatWave は常に最新バージョンの MySQL データベース上にあります。
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