No dia de abertura do Oracle CloudWorld, a Oracle anunciou uma melhoria MySQL HeatWave Lakehouse com desempenho de consulta considerado 17 vezes mais rápido que o Snowflake e 6 vezes mais rápido que o Redshift com base em uma carga de trabalho de 400 TB. De acordo com a Oracle, o MySQL HeatWave Lakehouse pode carregar 400 TB de dados do armazenamento de objetos 8 vezes mais rápido que o Redshift e 2.7 vezes mais rápido que o Snowflake.
No dia de abertura do Oracle CloudWorld, a Oracle anunciou uma melhoria MySQL HeatWave Lakehouse com desempenho de consulta considerado 17 vezes mais rápido que o Snowflake e 6 vezes mais rápido que o Redshift com base em uma carga de trabalho de 400 TB. De acordo com a Oracle, o MySQL HeatWave Lakehouse pode carregar 400 TB de dados do armazenamento de objetos 8 vezes mais rápido que o Redshift e 2.7 vezes mais rápido que o Snowflake.
O MySQL HeatWave Lakehouse é a mais nova adição ao portfólio MySQL HeatWave, combinando processamento de transações, análise, aprendizado de máquina e automação baseada em aprendizado de máquina em um único banco de dados MySQL. O MySQL HeatWave Lakehouse escala para 512 nós e oferece aos clientes a capacidade de processar e consultar centenas de terabytes de dados em um armazenamento de objeto em uma variedade de formatos de arquivo, como CSV e Parquet, bem como backups Aurora e Redshift.
Alimentado pela arquitetura MySQL HeatWave massivamente paralela, o MySQL HeatWave Lakehouse oferece desempenho significativamente melhor do que os serviços de banco de dados em nuvem concorrentes para executar consultas e carregar dados, conforme demonstrado por benchmarks padrão do setor.
Em uma única consulta, os clientes podem consultar dados transacionais no banco de dados MySQL e combiná-los com dados no armazenamento de objetos usando a sintaxe padrão do MySQL. A Oracle também anunciou novos recursos do MySQL Autopilot que melhoram o desempenho e facilitam o uso. O MySQL HeatWave Lakehouse está agora disponível em Beta para os clientes experimentarem e está programado para disponibilidade geral em 1HCY23.
Os clientes que migram da AWS, Google e locais têm usado o MySQL HeatWave para um amplo conjunto de casos de uso, incluindo análises de marketing, especialmente análises em tempo real do desempenho de campanhas publicitárias e análises de dados de clientes para criar campanhas eficazes. A migração de clientes da AWS inclui líderes nos setores automotivo, de telecomunicações, varejo, alta tecnologia e saúde.
A Oracle também está publicando novos benchmarks de lakehouse e apresentando vários recursos para MySQL HeatWave Lakehouse e MySQL Autopilot. Os clientes da Oracle podem experimentar MySQL Heatwave grátis por 30 dias.
Benchmarks
Conforme demonstrado por um benchmark TPC-H de 400 TB disponível publicamente, com scripts disponíveis em GitHub, o desempenho de consulta do MySQL HeatWave Lakehouse é:
- 17 vezes mais rápido que o floco de neve
- 6X mais rápido que o Amazon Redshift
Carregar dados do armazenamento de objetos no MySQL HeatWave Lakehouse também é significativamente mais rápido. Para uma carga de trabalho TPC-H de 400 TB, o desempenho de carga do MySQL HeatWave Lakehouse é:
- 8X mais rápido que o Amazon Redshift
- 2.7 vezes mais rápido que o floco de neve
Novos recursos inovadores para MySQL HeatWave Lakehouse
Os novos recursos do MySQL HeatWave Lakehouse incluem:
- Tamanho de dados maior, sintaxe MySQL padrão: Os clientes podem consultar até 400 TB de dados com o MySQL HeatWave Lakehouse, e o cluster HeatWave pode ser dimensionado para 512 nós. Os clientes usam a sintaxe padrão do MySQL para consultar os dados.
- Desempenho e compressão idênticos: O MySQL HeatWave oferece o mesmo desempenho de consulta para dados armazenados no banco de dados MySQL ou no armazenamento de objetos, conforme demonstrado pelos benchmarks TPC-H de 10 TB e 30 TB. A quantidade de compactação alcançada e a quantidade de dados que podem ser processados por nó é a mesma em ambas as instâncias.
- Suporte para vários formatos de arquivo: Com o MySQL HeatWave Lakehouse, os clientes podem carregar e processar dados armazenados em vários formatos de arquivo, como CSV e Parquet, bem como backups Aurora e Redshift da AWS. Isso permite que os clientes aproveitem os benefícios do MySQL HeatWave mesmo quando seus dados não estão armazenados em um banco de dados MySQL. O desempenho da consulta é o mesmo, independentemente do formato do arquivo no qual os dados são armazenados.
- Capacidade de consultar dados no MySQL e combiná-los com dados no armazenamento de objetos: Com o MySQL HeatWave Lakehouse, os clientes podem consultar seus dados OLTP armazenados no banco de dados MySQL e combiná-los com os dados armazenados no armazenamento de objetos. Qualquer alteração feita nos dados OLTP é atualizada em tempo real e refletida no resultado da consulta.
Novos recursos do MySQL Autopilot
MySQL Autopilot fornece automação baseada em aprendizado de máquina para MySQL HeatWave. Os recursos existentes do MySQL Autopilot, como o provisionamento automático e a melhoria do plano de consulta automática, foram aprimorados para o MySQL HeatWave Lakehouse, reduzindo a sobrecarga de administração do banco de dados e melhorando o desempenho.
Os novos recursos do MySQL Autopilot incluem:
- Inferência automática de esquema: O piloto automático infere automaticamente o mapeamento dos dados do arquivo para tipos de dados no banco de dados. Como resultado, os clientes não precisam especificar manualmente o mapeamento para cada novo arquivo a ser consultado pelo MySQL HeatWave Lakehouse.
- Amostragem de dados adaptativos: O piloto automático faz amostras inteligentes de partes de arquivos no armazenamento de objetos, coletando estatísticas precisas com acesso mínimo aos dados. O MySQL HeatWave usa essas estatísticas para gerar e melhorar os planos de consulta, determinar o mapeamento de esquema ideal e muito mais.
- Carregamento automático: O piloto automático analisa os dados para prever o tempo de carregamento no MySQL HeatWave, determina o mapeamento dos tipos de dados e gera automaticamente os scripts de carregamento.
- Fluxo de dados adaptativo: O MySQL HeatWave Lakehouse se adapta dinamicamente ao desempenho do armazenamento de objeto subjacente. Como resultado, o MySQL HeatWave pode obter o desempenho máximo disponível da infraestrutura de nuvem subjacente, o que melhora o desempenho geral, o desempenho do preço e a disponibilidade.
Aprimoramentos adicionais para MySQL HeatWave
A Oracle anunciou uma série de outras melhorias no MySQL HeatWave, desde o aprendizado de máquina até o plug-in de código VS. Os recursos de ML no banco de dados do MySQL HeatWave foram ainda mais enriquecidos para incluir suporte para modelos de previsão. Novas técnicas de explicação de ML foram adicionadas e otimizadas para MySQL HeatWave. Os cientistas de dados agora podem influenciar vários estágios do pipeline de treinamento automatizado HeatWave ML, incluindo a escolha do algoritmo, seleção de recursos, métrica de pontuação e técnica de explicação. O HeatWave ML também foi aprimorado para permitir que os clientes importem modelos de ML para o HeatWave.
Um novo otimizador de consulta Hypergraph multimotor melhora ainda mais o desempenho de consultas complexas e elimina a necessidade de especificar a ordem de junção. O mapa da zona foi adicionado, o que acelera um conjunto mais amplo de consultas com o MySQL HeatWave. E o plug-in de código VS para MySQL foi aprimorado para oferecer suporte aos recursos do MySQL HeatWave.
Pronto para a nuvem distribuída
O MySQL HeatWave está disponível em várias nuvens, incluindo OCI, AWS e agora Microsoft Azure. Está disponível no local como parte da região dedicada da OCI para organizações que preferem não mover suas cargas de trabalho de banco de dados para a nuvem pública. Os clientes também podem replicar dados de seus aplicativos MySQL OLTP locais para o MySQL HeatWave para obter análises quase em tempo real. O MySQL HeatWave está sempre na versão mais recente do banco de dados MySQL.
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