環球播報:甲骨文宣布推出MySQL HeatWave Lakehouse

2022-10-20 15:51:01來源：中關村在線

北京時間10月20日消息，甲骨文公司宣布推出 MySQL HeatWave Lakehouse，這款產品能夠幫助客戶處理和查詢對象存儲中數百 TB 量級的數據，支持各種文件格式，包括 CSV、Parquet 以及 Aurora 和 Redshift 備份格式。MySQL HeatWave Lakehouse 是 MySQL HeatWave 產品組合的新產品，能夠將事務處理、分析、機器學習和基于機器學習的自動化結合在單一 MySQL 數據庫中。

MySQL HeatWave Lakehouse 可擴展至 512 個節點，能夠處理對象存儲中多種文件格式的數百 TB 數據，包括 Aurora 和 Redshift 備份格式

MySQL HeatWave Lakehouse 采用大規模并行橫向擴展 MySQL HeatWave 架構，根據行業標準基準測試的結果，在運行查詢和加載數據性能方面表現出色。此外，客戶可以通過單個查詢在 MySQL 數據庫中查詢事務處理數據，并使用標準 MySQL 語法將其與對象存儲中的數據組合。甲骨文還宣布推出新的 MySQL Autopilot 功能，可提高性能并讓 MySQL HeatWave Lakehouse 方便易用。MySQL HeatWave 現推出了 Lakehouse 的 Beta 版供客戶試用，正式版將于 2023 上半年發布。

【資料圖】

客戶從AWS、Google 和本地環境遷移到 MySQLHeatWave 之后，已經在各種場景中使用該產品，包括營銷分析，特別是廣告營銷活動效果的實時分析與客戶數據分析，從而構建有效的營銷活動。還有其他一些客戶也從 AWS 遷移到這款產品上，包括汽車、電信、零售、高科技和醫療保健行業的佼佼者。

甲骨文公司首席企業架構師 Edward Screven 表示：“MySQL HeatWave 是多年研究和開發的成果，我們正在將其轉化為突破性創新，以應對MySQL 客戶面臨的更大挑戰。事實上，MySQL HeatWave Lakehouse是我們今年就 MySQL HeatWave 的第三個重大發布。存儲在數據庫之外的數據急劇增長，借助 MySQL HeatWave Lakehouse，客戶可以利用 HeatWave 在各方面的優勢，處理駐留在對象存儲中的數據。MySQL HeatWave 目前在多個云平臺上提供一項集成服務，用于事務處理、跨數據倉庫和數據湖的分析以及無需數據倉庫技術 (ETL) 的機器學習。這樣的組合有助于在性能、自動化和成本方面實現大幅度改進，因此進一步加大了 MySQL HeatWave 相較于其他云端數據庫服務的優勢。”

AMD 首席技術官兼執行副總裁 Mark Papermaster 表示：“我們很高興能夠繼續與甲骨文開展合作，并將合作范圍延伸到支持其新的 MySQL HeatWave Lakehouse 產品，該產品經過優化，可充分利用我們處理器的各類創新，在由 AMD EPYC 驅動的 Oracle 云實例上運行。AMD 和甲骨文工程團隊攜手努力，打造出令人印象深刻的 MySQL 解決方案，它能在單個 MySQL 數據庫中為事務處理、分析、機器學習和基于機器學習的自動化提供出色的可擴展性和性能?！?/p>

甲骨文公司還發布了新的 Lakehouse 基準測試，并為 MySQL HeatWave Lakehouse 和 MySQL Autopilot 引入了多項創新功能。

Futurum Research 高級分析師兼研究總監 Ron Westfall 表示：“MySQL HeatWave Lakehouse 以驚人的速度在以往未曾涉足的 400 TB 云端數據庫基準領域開辟出了自己的道路，讓這一領域的競爭比以往更加激烈。從處理能力和計算能力來看，MySQL HeatWave Lakehouse 堪稱 HeatWave 的一次重大飛躍：從 32 TB 和 64 個節點提升到 400 TB 和 512 個節點?！?/p>

MySQL HeatWave Lakehouse 的創新功能

· 更大數據量，標準 MySQL 語法：客戶可以通過 MySQL HeatWave Lakehouse 查詢多達 400 TB 的數據，HeatWave 集群可擴展到 512 個節點。客戶可使用標準 MySQL 語法查詢數據。

· 穩定的性能和壓縮表現：MySQL HeatWave 為存儲在 MySQL 數據庫或對象存儲中的數據提供相同的查詢性能，10 TB 和 30 TB TPC-H 基準測試結果印證了這一點。此外，在這兩種情況下，它所實現的壓縮量和每個節點可以處理的數據量都是相同的。

· 支持多種文件格式：使用 MySQL HeatWave Lakehouse，客戶可以加載和處理以各種文件格式存儲的數據，例如 CSV 和 Parquet，以及 AWS 的 Aurora 和 Redshift 備份格式。因此，即便客戶的數據并未存儲在 MySQL 數據庫內，他們也能從 MySQL HeatWave 的優勢中獲益。無論數據使用何種文件格式存儲，客戶始終可獲得穩定的查詢性能。

· 支持查詢 MySQL 中的數據并將其與對象存儲中的數據組合：使用 MySQL HeatWave Lakehouse，客戶可以查詢存儲在 MySQL 數據庫中聯機事務處理過程 (OLTP) 數據，并將其與存儲在對象存儲中的數據組合。對 OLTP 數據所做的任何更改都會實時更新，并體現在查詢結果中。

面向 MySQL HeatWave Lakehouse 的新 MySQLAutopilot 功能

MySQL Autopilot 為 MySQL HeatWave 提供基于機器學習的自動化功能。多項現有 MySQL Autopilot 功能（如自動預配和自動查詢計劃改進）針對MySQL HeatWave Lakehouse 進行了增強，從而進一步降低數據庫管理開銷并提高性能。此外，我們如今還為 MySQL HeatWave Lakehouse 提供了諸多MySQL Autopilot 新功能。

· 自動模式推斷：Autopilot 可自動推斷文件數據到數據庫中數據類型的映射。因此，客戶無需手動為要由 MySQL HeatWaveLakehouse 查詢的每一個新文件指定映射，從而節省時間和精力。

· 自適應數據采樣：Autopilot 可智能地對于對象存儲中的文件進行抽樣，從而在盡可能減少數據訪問量的情況下收集準確的統計信息。MySQL HeatWave 將這些統計信息用于生成和改進查詢計劃、確定適宜模式映射以及其他用途。

· 自動加載：Autopilot 會分析數據以預測將其加載到 MySQL HeatWave 中所需的時間、確定數據類型映射，并自動生成加載腳本。用戶不必手動指定文件到數據庫模式和表的映射。

· 自適應數據流：MySQL HeatWave Lakehouse 可動態適應底層對象存儲的性能。因此，MySQL HeatWave 可充分發掘底層云基礎設施的性能，進而提高整體性能、性價比和可用性。

MySQL HeatWave 的其他增強功能

甲骨文公司宣布推出MySQL HeatWave多項其他增強功能，覆蓋機器學習到 VS 代碼插件。MySQL HeatWave 的數據庫內機器學習功能也已得到進一步增強，添加了對于預測模型的支持。其中添加了新的機器學習解釋技術，并且專門針對 MySQL HeatWave 進行了優化。數據科學家現在可以影響自動化 HeatWave ML 訓練管道的各個階段，包括算法選擇、特征選擇、評分指標和解釋技術。HeatWave 機器學習還經過增強，讓客戶可以將機器學習模型導入 HeatWave。

新的多引擎 Hypergraph 查詢優化程序可進一步提高復雜查詢的性能，并且不再需要指定聯接順序。新增區域映射，可使用 MySQL HeatWave 為更廣泛的查詢加速。MySQL 的 VS 代碼插件經過增強，可為 MySQL HeatWave 功能提供支持。

適用于分布式云技術

MySQL HeatWave 支持多種云平臺，包括Oracle 云基礎設施 (Oracle Cloud Infrastructure,OCI) 、AWS 和 Microsoft Azure。對于不愿將數據庫工作負載遷移到公有云的企業，MySQL HeatWave 可作為 Oracle 專用區域的一部分進行本地部署?？蛻暨€可以將數據從本地 MySQL OLTP 應用復制到 MySQL HeatWave，以實現近乎實時的分析。MySQL HeatWave 始終基于新版本的 MySQL 數據庫。

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