Nel giorno di apertura di Oracle CloudWorld, Oracle ha annunciato un miglioramento MySQL HeatWave Lakehouse con prestazioni delle query pubblicizzate come 17 volte più veloci di Snowflake e 6 volte più veloci di Redshift sulla base di un carico di lavoro di 400 TB. Secondo Oracle, MySQL HeatWave Lakehouse può caricare 400 TB di dati dallo storage di oggetti 8 volte più velocemente di Redshift e 2.7 volte più velocemente di Snowflake.
Nel giorno di apertura di Oracle CloudWorld, Oracle ha annunciato un miglioramento MySQL HeatWave Lakehouse con prestazioni delle query pubblicizzate come 17 volte più veloci di Snowflake e 6 volte più veloci di Redshift sulla base di un carico di lavoro di 400 TB. Secondo Oracle, MySQL HeatWave Lakehouse può caricare 400 TB di dati dallo storage di oggetti 8 volte più velocemente di Redshift e 2.7 volte più velocemente di Snowflake.
MySQL HeatWave Lakehouse è l'ultima aggiunta al portafoglio MySQL HeatWave che combina elaborazione delle transazioni, analisi, apprendimento automatico e automazione basata sull'apprendimento automatico all'interno di un unico database MySQL. MySQL HeatWave Lakehouse è scalabile fino a 512 nodi e offre ai clienti la possibilità di elaborare ed eseguire query su centinaia di terabyte di dati in un archivio di oggetti in una varietà di formati di file, come CSV e Parquet, nonché backup Aurora e Redshift.
Basato sull'architettura MySQL HeatWave a scalabilità massiva parallela, MySQL HeatWave Lakehouse offre prestazioni significativamente migliori rispetto ai servizi di database cloud della concorrenza per l'esecuzione di query e il caricamento di dati, come dimostrato dai benchmark standard del settore.
In un'unica query, i clienti possono eseguire query sui dati transazionali nel database MySQL e combinarli con i dati nell'archivio oggetti utilizzando la sintassi MySQL standard. Oracle ha inoltre annunciato nuove funzionalità di MySQL Autopilot che migliorano le prestazioni e ne semplificano l'utilizzo. MySQL HeatWave Lakehouse è ora disponibile in versione Beta per la prova dei clienti e la sua disponibilità generale è prevista per l'1HCY23.
I clienti che migrano da AWS, Google e on-premise utilizzano MySQL HeatWave per un'ampia gamma di casi d'uso, tra cui analisi di marketing, in particolare analisi in tempo reale delle prestazioni delle campagne pubblicitarie e analisi dei dati dei clienti per creare campagne efficaci. Tra i clienti AWS in migrazione figurano leader nei settori automobilistico, delle telecomunicazioni, della vendita al dettaglio, dell'alta tecnologia e della sanità.
Oracle sta inoltre pubblicando nuovi benchmark Lakehouse e introducendo diverse funzionalità per MySQL HeatWave Lakehouse e MySQL Autopilot. I clienti Oracle possono provare MySQL Heatwave gratuito per 30 giorni.
Parametri di riferimento
Come dimostrato da un benchmark TPC-H da 400 TB disponibile al pubblico, con script disponibili su GitHub, le prestazioni delle query di MySQL HeatWave Lakehouse sono:
- 17 volte più veloce di Snowflake
- 6 volte più veloce di Amazon Redshift
Anche il caricamento dei dati dall'archivio oggetti in MySQL HeatWave Lakehouse è notevolmente più veloce. Per un carico di lavoro TPC-H da 400 TB, le prestazioni di carico di MySQL HeatWave Lakehouse sono:
- 8 volte più veloce di Amazon Redshift
- 2.7 volte più veloce di Snowflake
Nuove funzionalità innovative per MySQL HeatWave Lakehouse
Le nuove funzionalità di MySQL HeatWave Lakehouse includono:
- Dimensioni dei dati maggiori, sintassi MySQL standard: I clienti possono interrogare fino a 400 TB di dati con MySQL HeatWave Lakehouse e il cluster HeatWave è scalabile fino a 512 nodi. I clienti utilizzano la sintassi MySQL standard per interrogare i dati.
- Prestazioni e compressione identiche: MySQL HeatWave offre le stesse prestazioni di query per i dati archiviati nel database MySQL o nell'archivio oggetti, come dimostrato dai benchmark TPC-H da 10 TB e 30 TB. La quantità di compressione ottenuta e la quantità di dati che possono essere elaborati per nodo sono le stesse in entrambi i casi.
- Supporto per più formati di file: Con MySQL HeatWave Lakehouse, i clienti possono caricare ed elaborare i dati archiviati in una varietà di formati di file, come CSV e Parquet, nonché i backup Aurora e Redshift di AWS. Ciò consente ai clienti di sfruttare i vantaggi di MySQL HeatWave anche quando i loro dati non sono archiviati in un database MySQL. Le prestazioni della query sono le stesse indipendentemente dal formato di file in cui sono archiviati i dati.
- Possibilità di interrogare i dati in MySQL e combinarli con i dati nell'archivio oggetti: Con MySQL HeatWave Lakehouse, i clienti possono interrogare i propri dati OLTP archiviati nel database MySQL e combinarli con i dati archiviati nell'archivio oggetti. Qualsiasi modifica apportata ai dati OLTP viene aggiornata in tempo reale e riflessa nel risultato della query.
Nuove funzionalità di MySQL Autopilot
MySQL Autopilot fornisce automazione basata sul machine learning per MySQL HeatWave. Le funzionalità esistenti di MySQL Autopilot, come il provisioning automatico e il miglioramento del piano di query automatico, sono state migliorate per MySQL HeatWave Lakehouse, riducendo il sovraccarico di amministrazione del database e migliorando le prestazioni.
Le nuove funzionalità di MySQL Autopilot includono:
- Inferenza automatica dello schema: Autopilot deduce automaticamente la mappatura dei dati del file sui tipi di dati nel database. Di conseguenza, i clienti non devono specificare manualmente la mappatura per ogni nuovo file che deve essere interrogato da MySQL HeatWave Lakehouse.
- Campionamento dati adattivo: Autopilot campiona in modo intelligente porzioni di file nell'object storage, raccogliendo statistiche accurate con un accesso minimo ai dati. MySQL HeatWave utilizza queste statistiche per generare e migliorare i piani di query, determinare la mappatura ottimale dello schema e altro ancora.
- Caricamento automatico: Autopilot analizza i dati per prevedere il tempo di caricamento in MySQL HeatWave, determina la mappatura dei tipi di dati e genera automaticamente gli script di caricamento.
- Flusso di dati adattivo: MySQL HeatWave Lakehouse si adatta dinamicamente alle prestazioni dell'archivio oggetti sottostante. Di conseguenza, MySQL HeatWave può ottenere le massime prestazioni disponibili dall'infrastruttura cloud sottostante, migliorando le prestazioni complessive, il rapporto prezzo-prestazioni e la disponibilità.
Ulteriori miglioramenti a MySQL HeatWave
Oracle ha annunciato una serie di altri miglioramenti a MySQL HeatWave che vanno dal machine learning al plug-in del codice VS. Le funzionalità ML nel database di MySQL HeatWave sono state ulteriormente arricchite per includere il supporto per i modelli di previsione. Sono state aggiunte nuove tecniche di spiegazione ML ottimizzate per MySQL HeatWave. I data scientist possono ora influenzare varie fasi della pipeline di formazione automatizzata HeatWave ML, inclusa la scelta dell'algoritmo, la selezione delle funzionalità, la metrica del punteggio e la tecnica di spiegazione. HeatWave ML è stato inoltre migliorato per consentire ai clienti di importare modelli ML in HeatWave.
Un nuovo ottimizzatore di query Hypergraph multi-motore migliora ulteriormente le prestazioni di query complesse ed elimina la necessità di specificare l'ordine di unione. È stata aggiunta la mappa delle zone, che accelera una serie più ampia di query con MySQL HeatWave. Inoltre, il plug-in VS Code per MySQL è stato migliorato per supportare le funzionalità di MySQL HeatWave.
Pronto per il cloud distribuito
MySQL HeatWave è disponibile in più cloud tra cui OCI, AWS e ora Microsoft Azure. È disponibile on-premise come parte della regione dedicata OCI per le organizzazioni che preferiscono non spostare i carichi di lavoro dei database sul cloud pubblico. I clienti possono anche replicare i dati dalle loro applicazioni MySQL OLTP locali a MySQL HeatWave per ottenere analisi quasi in tempo reale. MySQL HeatWave è sempre aggiornato alla versione più recente del database MySQL.
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