El día de la inauguración de Oracle CloudWorld, Oracle anunció una mejora Casa del lago MySQL HeatWave con un rendimiento de consultas que se promociona como 17 veces más rápido que Snowflake y 6 veces más rápido que Redshift según una carga de trabajo de 400 TB. Según Oracle, MySQL HeatWave Lakehouse puede cargar 400 TB de datos desde el almacenamiento de objetos 8 veces más rápido que Redshift y 2.7 veces más rápido que Snowflake.
El día de la inauguración de Oracle CloudWorld, Oracle anunció una mejora Casa del lago MySQL HeatWave con un rendimiento de consultas que se promociona como 17 veces más rápido que Snowflake y 6 veces más rápido que Redshift según una carga de trabajo de 400 TB. Según Oracle, MySQL HeatWave Lakehouse puede cargar 400 TB de datos desde el almacenamiento de objetos 8 veces más rápido que Redshift y 2.7 veces más rápido que Snowflake.
MySQL HeatWave Lakehouse es la incorporación más reciente a la cartera de MySQL HeatWave que combina procesamiento de transacciones, análisis, aprendizaje automático y automatización basada en aprendizaje automático dentro de una sola base de datos MySQL. MySQL HeatWave Lakehouse se escala a 512 nodos y ofrece a los clientes la capacidad de procesar y consultar cientos de terabytes de datos en un almacén de objetos en una variedad de formatos de archivo, como CSV y Parquet, así como copias de seguridad de Aurora y Redshift.
Desarrollado por la arquitectura MySQL HeatWave escalable masivamente en paralelo, se dice que MySQL HeatWave Lakehouse ofrece un rendimiento significativamente mejor que los servicios de bases de datos en la nube de la competencia para ejecutar consultas y cargar datos, como lo demuestran los puntos de referencia estándar de la industria.
En una sola consulta, los clientes pueden consultar datos transaccionales en la base de datos MySQL y combinarlos con datos en el almacén de objetos utilizando la sintaxis estándar de MySQL. Oracle también anunció nuevas capacidades de MySQL Autopilot que mejoran el rendimiento y facilitan su uso. MySQL HeatWave Lakehouse ahora está disponible en Beta para que los clientes lo prueben y está programado para disponibilidad general en 1HCY23.
Los clientes que migran desde AWS, Google y en las instalaciones han estado utilizando MySQL HeatWave para un amplio conjunto de casos de uso que incluyen análisis de marketing, particularmente análisis en tiempo real del rendimiento de la campaña publicitaria y análisis de datos de clientes para crear campañas efectivas. Los clientes que migran a AWS incluyen líderes en las industrias automotriz, de telecomunicaciones, minorista, de alta tecnología y de atención médica.
Oracle también está publicando nuevos puntos de referencia de Lakehouse e introduciendo varias capacidades para MySQL HeatWave Lakehouse y MySQL Autopilot. Los clientes de Oracle pueden probar MySQL Heatwave gratis por 30 días.
Los puntos de referencia
Como lo demuestra un banco de pruebas TPC-H de 400 TB disponible públicamente, con scripts disponibles en GitHub, el rendimiento de consulta de MySQL HeatWave Lakehouse es:
- 17 veces más rápido que Snowflake
- 6 veces más rápido que Amazon Redshift
La carga de datos del almacén de objetos en MySQL HeatWave Lakehouse también es significativamente más rápida. Para una carga de trabajo TPC-H de 400 TB, el rendimiento de carga de MySQL HeatWave Lakehouse es:
- 8 veces más rápido que Amazon Redshift
- 2.7 veces más rápido que Snowflake
Nuevas capacidades innovadoras para MySQL HeatWave Lakehouse
Las nuevas capacidades de MySQL HeatWave Lakehouse incluyen:
- Tamaño de datos más grande, sintaxis MySQL estándar: Los clientes pueden consultar hasta 400 TB de datos con MySQL HeatWave Lakehouse, y el clúster de HeatWave escala hasta 512 nodos. Los clientes utilizan la sintaxis estándar de MySQL para consultar los datos.
- Rendimiento y compresión idénticos: MySQL HeatWave ofrece el mismo rendimiento de consulta para los datos almacenados dentro de la base de datos MySQL o en el almacén de objetos, como lo demuestran los puntos de referencia TPC-H de 10 TB y 30 TB. La cantidad de compresión lograda y la cantidad de datos que se pueden procesar por nodo es la misma en ambos casos.
- Soporte para múltiples formatos de archivo: Con MySQL HeatWave Lakehouse, los clientes pueden cargar y procesar datos almacenados en una variedad de formatos de archivo, como CSV y Parquet, así como copias de seguridad de Aurora y Redshift de AWS. Esto permite a los clientes aprovechar los beneficios de MySQL HeatWave incluso cuando sus datos no están almacenados dentro de una base de datos MySQL. El rendimiento de la consulta es el mismo independientemente del formato de archivo en el que se almacenan los datos.
- Capacidad para consultar datos en MySQL y combinarlos con datos en el almacén de objetos: Con MySQL HeatWave Lakehouse, los clientes pueden consultar sus datos OLTP almacenados dentro de la base de datos MySQL y combinarlos con los datos almacenados en el almacén de objetos. Cualquier cambio realizado en los datos de OLTP se actualiza en tiempo real y se refleja en el resultado de la consulta.
Nuevas capacidades de MySQL Autopilot
MySQL Autopilot proporciona automatización basada en aprendizaje automático para MySQL HeatWave. Las capacidades existentes de MySQL Autopilot, como el aprovisionamiento automático y la mejora del plan de consulta automática, se han mejorado para MySQL HeatWave Lakehouse, lo que reduce la sobrecarga de administración de la base de datos y mejora el rendimiento.
Las nuevas capacidades de MySQL Autopilot incluyen:
- Inferencia de esquema automático: Autopilot infiere automáticamente la asignación de los datos del archivo a los tipos de datos en la base de datos. Como resultado, los clientes no necesitan especificar manualmente la asignación para que MySQL HeatWave Lakehouse consulte cada nuevo archivo.
- Muestreo adaptativo de datos: Autopilot toma muestras de forma inteligente de porciones de archivos en el almacenamiento de objetos, recopilando estadísticas precisas con un acceso mínimo a los datos. MySQL HeatWave utiliza estas estadísticas para generar y mejorar los planes de consulta, determinar el mapeo de esquema óptimo y más.
- Carga automática: Autopilot analiza los datos para predecir el tiempo de carga en MySQL HeatWave, determina el mapeo de los tipos de datos y genera automáticamente los scripts de carga.
- Flujo de datos adaptativo: MySQL HeatWave Lakehouse se adapta dinámicamente al rendimiento del almacén de objetos subyacente. Como resultado, MySQL HeatWave puede obtener el máximo rendimiento disponible de la infraestructura de nube subyacente, lo que mejora el rendimiento general, el precio y la disponibilidad.
Mejoras adicionales a MySQL HeatWave
Oracle anunció una serie de otras mejoras a MySQL HeatWave que van desde el aprendizaje automático hasta el complemento de código VS. Las capacidades de ML en la base de datos de MySQL HeatWave se han enriquecido aún más para incluir soporte para modelos de pronóstico. Se han agregado nuevas técnicas de explicación de ML que se han optimizado para MySQL HeatWave. Los científicos de datos ahora pueden influir en varias etapas de la canalización de capacitación automatizada de HeatWave ML, incluida la elección del algoritmo, la selección de características, la métrica de puntuación y la técnica de explicación. HeatWave ML también se ha mejorado para permitir a los clientes importar modelos ML a HeatWave.
Un nuevo optimizador de consultas Hypergraph multimotor mejora aún más el rendimiento de las consultas complejas y elimina la necesidad de especificar el orden de unión. Se ha agregado el mapa de zonas, lo que acelera un conjunto más amplio de consultas con MySQL HeatWave. Y el complemento de código VS para MySQL se ha mejorado para admitir las capacidades de MySQL HeatWave.
Listo para la nube distribuida
MySQL HeatWave está disponible en múltiples nubes, incluidas OCI, AWS y ahora Microsoft Azure. Está disponible en las instalaciones como parte de la región dedicada de OCI para las organizaciones que prefieren no trasladar las cargas de trabajo de sus bases de datos a la nube pública. Los clientes también pueden replicar datos de sus aplicaciones MySQL OLTP locales a MySQL HeatWave para obtener análisis casi en tiempo real. MySQL HeatWave siempre está en la última versión de la base de datos MySQL.
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