MySQL HeatWave Database Service
Un service MySQL Database pour les transactions, les analyses et le machine learning (ML). Analytique sécurisée en temps réel, sans complexité, latence et coût liés à la duplication des processus ETL (extraction, transformation et chargement). Disponible sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure.
Pourquoi choisir MySQL HeatWave ?
Simplicité des analyses de transactions et en temps réel dans un seul service
Éliminez le coût et la complexité des services distincts de base de données d'analyse, d'apprentissage automatique et d'ETL. Évitez les risques de latence et de sécurité liés aux mouvements de données entre les banques de données.
Prêt pour le cloud distribué
Déployer MySQL HeatWave sur OCI, AWS, Azure ou dans votre data center.
Témoignages client MySQL HeatWave sur AWS et OCI
Cette agence numérique allemande consolide le traitement et l'analyse des données avec MySQL HeatWave sur AWS pour des requêtes complexes 90 fois plus rapides, en doublant les taux de clics pour les campagnes marketing avec une plus grande évolutivité et moins d'administration.
Le leader technologique multicloud a consolidé le traitement et l'analyse des données avec MySQL HeatWave sur AWS pour des performances de requête 20 fois plus rapides, une plus grande évolutivité et une administration réduite. Le tout sans modification de code pour le reporting en temps réel.
Ce fabricant d'appareils médicaux a consolidé le traitement et l'analyse des données avec MySQL HeatWave sur AWS pour des requêtes complexes 50 fois plus rapides, afin d'obtenir des informations en temps réel et d'améliorer l'autosurveillance du diabète.
Ce fournisseur SaaS brésilien pour l'enseignement primaire et secondaire fournit des analyses en temps réel dont l'exécution des requêtes complexes est 300 fois plus rapide et coûte 85 % moins, tout en prenant en charge trois millions d'utilisateurs, le tout pour améliorer les performances des étudiants.
La start-up brésilienne dans le domaine du métavers a migré toutes ses données vers MySQL HeatWave. En 3 heures, elle a obtenu des performances de base de données 5 fois plus élevées pour un événement avec plus d'un million de visiteurs, et ce, avec une sécurité accrue et la moitié des coûts.
Cette société japonaise de jeux vidéo a obtenu des informations en temps réel en ajoutant HeatWave à MySQL Database Service, ce qui l'a aidée à atteindre son objectif de proposer des divertissements toujours plus agréables pour ses clients de par le monde.
MySQL HeatWave : un outil qui change la donne pour les développeurs
Un seul et même service MySQL Database pour l'OLTP et l'OLAP
MySQLHeatWave est le seul service qui permette aux administrateurs de bases de données et aux développeurs d’applications d’exécuter des workloads OLTP et OLAP directement à partir de leurs bases de données MySQL.
Éliminez l'ETL
Évitez les processus ETL et les intégrations complexes, chronophages et chers grâce à une base de données d'analyse distincte.
Fournissez des analyses en temps réel
Les requêtes d'analyse accèdent toujours aux données les plus récentes à mesure que les mises à jour des transactions répliquent automatiquement en temps réel vers le cluster d'analyse HeatWave. Il n’est pas nécessaire d’indexer les données avant d’exécuter des requêtes d’analyse.
Améliorez la sécurité
Les données au repos et en transit entre la base de données MySQL et les nœuds du cluster HeatWave sont toujours chiffrées par défaut. Les données ne risquent pas d'être compromises pendant l'ETL, car elles ne sont pas transférées entre les bases de données.
Aucun changement aux applications MySQL
HeatWave est une solution MySQL native. Les applications MySQL existantes fonctionnent sans modifications.
Utilisez les outils décisionnels et de visualisation des données existants
HeatWave prend en charge les mêmes outils de BI et de visualisation des données que MySQL Database, tels qu’Oracle Analytics Cloud, Tableau et Looker.
Disponible dans les clouds publics et dans votre data center
Déployez MySQL HeatWave sur OCI, AWS ou Azure. Répliquez les données des applications OLTP sur site vers MySQL HeatWave pour obtenir une analyse quasiment en temps réel, sans ETL. Vous pouvez également utiliser MySQL HeatWave dans votre data center avec Oracle Dedicated Region Cloud@Customer.
Accélérateur de requêtes en mémoire à hautes performances
HeatWave est un moteur de traitement de requêtes en colonnes hybrides, massivement parallèle et en mémoire. Il met en place des algorithmes de pointe pour le traitement des requêtes distribuées qui apportent des hautes performances.
Architecturé pour une échelle et des performances massives
HeatWave partitionne considérablement les données dans un cluster de nœuds, qui peuvent être exécutés en parallèle. Ceci offre une excellente évolutivité entre nœuds. Chaque nœud d'un cluster et chaque cœur d'un nœud peuvent traiter les données partitionnées en parallèle. HeatWave dispose d'un planificateur intelligent de requêtes qui superpose le calcul avec les tâches de communication réseau pour atteindre une très forte évolutivité parmi des milliers de cœurs.
Optimisé pour le cloud
Le traitement des requêtes dans HeatWave a été optimisé pour les serveurs de base dans le cloud. Les tailles des partitions ont été optimisées pour s’adapter au cache des formes sous-jacentes. La superposition du calcul avec la communication est optimisée pour la bande passante du réseau disponible. De nombreuses primitives de traitement analytique utilisent les instructions du hardware des machines virtuelles sous-jacentes (VM).
Optimisé pour des taux de transaction et des connexions élevés
Oracle MySQL Autopilot améliore les performances du pool de threads MySQL HeatWave, fournissant un mécanisme qui permet d'utiliser de manière optimale les ressources matérielles pour de meilleures performances. Par conséquent, MySQL HeatWave offre un débit plus élevé pour les charges globales OLTP et maitient le débit à des niveaux élevés de transactions et de simultanéité d'accès aux données.
MySQL Autopilot : automatisation basée sur l'apprentissage automatique
MySQL Autopilot automatise la plupart des aspects les plus importants et souvent les plus difficiles pour atteindre des performances élevées de requêtes à grande échelle, dont le provisionnement, le chargement des données, l'exécution des requêtes et la gestion des pannes. Il utilise des techniques avancées pour automatiser HeatWave, améliorer encore les performances et l'évolutivité et faciliter l'utilisation, ce qui permet aux développeurs et aux administrateurs de base de données de gagner beaucoup de temps. MySQL Autopilot est disponible sans coûts supplémentaires pour les clients de MySQL HeatWave.
MySQL Autopilot offre de nombreuses fonctionnalités pour HeatWave et OLTP.
- Le provisionnement automatique prévoir le nombre de noeuds HeatWave requis pour exécuter un workload grâce à l'échantillonnage adaptatif des données de tableaux sur lesquels les analyses sont requises. Cela signifie que les développeurs et les administrateurs de bases de données ne doivent plus estimer manuellement la taille optimale de leur cluster. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
- Le regroupement automatique des threads permet au service de base de données de traiter un plus grand nombre de transactions pour une configuration matérielle donnée, ce qui permet d'augmenter le débit des charges de travail OLTP et d'éviter qu'il ne chute à des niveaux élevés de transactions et de concurrence.
- La prédiction automatique des formes surveille en permanence la charge globale OLTP, et notamment le débit et le taux de succès du pool de tampons, pour recommander la bonne forme de calcul à tout moment. Cela permet aux clients d'obtenir les meilleures performances en matière de prix.
- L'auto-encodage détermine la représentation optimale des colonnes chargées dans HeatWave, en prenant en compte les requêtes. La représentation optimale apporte les meilleures performances de requêtes et minimise la taille des clusters pour optimiser les coûts.
- L'amélioration automatique de la planification de requêtes apprend diverses statistiques à partir de l'exécution des requêtes et améliore le pan d'exécution des requêtes futures. Cela améliore les performances du systèmes au fur et à mesure que d'autres requêtes sont exécutées. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
- Le placement automatique des données prévoit la colonne dans laquelle les tableaux doivent être partitionnés en mémoire pour atteindre les meilleures performances pour les requêtes. Cela prédit également le gain attendu en matière de performances de requêtes grâce à la nouvelle recommandation de colonne. Cela minimise le déplacement des données dans les noeuds en raison de choix non optimaux qui peuvent être faits par des opérateurs lors de la sélection manuelle de la colonne. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
Machine learning dans la base de données
HeatWave ML inclut tout ce dont les utilisateurs ont besoin pour créer, entraîner, déployer et expliquer des modèles de machine learning dans MySQL HeatWave, sans frais supplémentaires.
Un service de machine learning distinct ? Ce n'est plus nécessaire !
Grâce au machine learning disponible directement dans la base de données dans MySQL HeatWave, les clients n'ont pas besoin de déplacer leurs données vers un service de machine learning distinct. Ils peuvent facilement et en toute sécurité entraîner des modèles de machine learning, réaliser des inférences et obtenir des explications avec les données stockées dans MySQL HeatWave. Dès lors, ils peuvent mener à bien plus rapidement leurs projets de machine learning, renforcer leur sécurité et réduire leurs coûts.
Gagnez du temps et facilitez-vous la vie grâce à l'automatisation du cycle de vie de machine learning
HeatWave ML automatise le cycle de vie du machine learning, notamment la sélection d'algorithmes, l'échantillonnage intelligent des données pour l'entraînement de modèle, la sélection des caractéristiques et l'optimisation des hyperparamètres, ce qui fait gagner du temps aux analystes de données et aux data scientists et leurs épargne des tâches chronophages. Les aspects du pipeline d'apprentissage automatique peuvent être personnalisés, notamment la sélection d'algorithmes, la sélection de fonctionnalités et l'optimisation des hyperparamètres.
Modèles de machine learning explicables
Tous les résultats des modèles entraînés par HeatWave ML peuvent être expliqués. HeatWave ML fournit des prédictions avec une explication des résultats, aidant les entreprises à respecter les réglementations, l'équité, la répétabilité, la causalité et la fiabilité.
Utilisez vos compétences actuelles
Les développeurs et les analystes de données peuvent créer des modèles de machine learning à l'aide de commandes SQL courantes. Ils n'ont pas besoin d'apprendre de nouveaux outils et langages. De plus, HeatWave ML est intégré à des blocs-notes populaires tels que Jupyter et Apache Zeppelin.
Service de base de données entièrement géré
Améliorez votre productivité en automatisant les tâches chronophages telles que la gestion de la haute disponibilité, l'application de correctifs, les mises à niveau et les sauvegardes grâce à un service de base de données entièrement géré. Accélérez le développement d'applications grâce à un provisionnement instantané de ressources.
Créé, géré et pris en charge par l'équipe de MySQL
Les développeurs peuvent fournir des applications de base de données natives du cloud innovantes avec un accès immédiat aux dernières fonctionnalités de l’équipe MySQL. Les patchs de sécurité MySQL sont automatiquement appliqués pour limiter l'exposition aux vulnérabilités de sécurité. MySQL HeatWave est compatible à 100 % avec la solution MySQL sur site pour une transition fluide vers le cloud ou hybride sans modification des applications.
Console interactive MySQL HeatWave : gérez des ressources, exécutez des requêtes et surveillez les performances
Les développeurs et les administrateurs de base de données peuvent créer et gérer facilement des nœuds MySQL Database et HeatWave. Dans la console, ils peuvent accéder aux fonctionnalités Autopilot MySQL, telles que le provisionnement automatique, pour déterminer la configuration optimale de leur cluster HeatWave. Ils peuvent visualiser et administrer les tables chargées dans MySQL HeatWave, et créer et exécuter rapidement des requêtes.
La console permet également aux développeurs et aux administrateurs de base de données de surveiller les performances du nœud MySQL Database et du cluster HeatWave. Ils peuvent surveiller l'utilisation de diverses ressources matérielles et de diverses mesures d'exécution des requêtes.
Sécurité avancée
Les fonctionnalités de sécurité avancées permettent aux clients de mettre en place des mesures de sécurité supplémentaires pour protéger les données tout au long de leur cycle de vie et pour les aider à se conformer à la réglementation.
Chiffrement asymétrique avec génération de clés et signatures numériques
Le cryptage asymétrique côté serveur permet aux développeurs et aux administrateurs de base de données d'augmenter la protection des données confidentielles à l'aide de clés publiques et privées. Ils peuvent également implémenter des signatures numériques pour confirmer l'identité des personnes signant des documents. Les développeurs peuvent crypter les données sans modifier les applications en cours. Ils disposent des outils nécessaires pour le chiffrement, la génération de clés et les signatures numériques.
Masquer vos données
Le masquage et la désidentification des données masquent et remplacent les valeurs de données réelles par des substituts (le masquage sélectif, la substitution de données aléatoire, le floutage et d'autres fonctions sont disponibles). Grâce au masquage et à la désidentification des données dans MySQL HeatWave, les clients réduisent le risque de violation de données en masquant les données sensibles, qui peuvent ensuite être utilisées dans des systèmes autres que ceux de production, tels que des environnements de développement et de test. Ces fonctions de masquage des données sont disponibles lorsque des requêtes sont exécutées sur le nœud MySQL Database ou le cluster HeatWave.
Bloquer les activités dans la base de données non autorisées
Le pare-feu de la base de données MySQL HeatWave surveille les menaces qui pèsent sur la base de données, crée automatiquement une liste d'autorisation des instructions SQL approuvées et bloque les activités non autorisées dans la base de données. Il fournit une protection en temps réel contre les attaques propres aux bases de données, comme les injections SQL.
Elasticité en temps réel
L'élasticité en temps réel permet aux clients d'augmenter ou de réduire la taille de leur cluster HeatWave de n'importe quel nombre de nœuds, sans aucun temps d'arrêt ni temps de lecture seule.
Performances élevées, même lors des pics d'activité, et coûts réduits sans temps d'arrêt
L'opération de redimensionnement ne prend que quelques minutes, pendant lesquelles HeatWave reste en ligne et disponible pour toutes les opérations. Une fois redimensionnées, les données sont téléchargées à partir du stockage d'objets, automatiquement rééquilibrées entre tous les nœuds de cluster disponibles et deviennent immédiatement disponibles pour les requêtes. Par conséquent, les clients bénéficient de performances toujours élevées, même lors des pics d'activité, et de coûts réduits en redimensionnant à la baisse leur cluster HeatWave si nécessaire, sans aucun temps d'arrêt ni période en lecture seule.
Aucune instance surprovisionnée
Les clients peuvent étendre ou réduire leur cluster HeatWave pour atteindre le nombre de nœuds de leur choix. Ils ne sont pas obligés de se contenter d'instances surprovisionnées et coûteuses résultant de modèles de dimensionnement rigides comme c'est le cas chez d'autres fournisseurs de bases de données cloud. Avec HeatWave, les clients ne payent que pour les ressources exactes qu'ils utilisent.
MySQL HeatWave Lakehouse (bêta)
MySQL HeatWave s'étend à MySQL HeatWave Lakehouse, ce qui permet aux utilisateurs de traiter et d'interroger des centaines de téraoctets de données dans la banque d'objets, dans une variété de formats de fichiers, tels que CSV, Parquet et les sauvegardes Aurora/Redshift. Avec MySQL HeatWave Lakehouse, MySQL HeatWave fournit un service unique pour le traitement des transactions, l'analyse à travers les entrepôts de données et les lacs de données, et le machine learning, sans ETL dans les services cloud.
Analyses rapides de type lakehouse sur toutes les données
Les clients peuvent interroger les données transactionnelles dans les bases de données MySQL, les données sous différents formats dans le stockage d'objets, ou une combinaison des deux en utilisant les commandes MySQL standard. L'interrogation des données dans la base de données est aussi rapide que l'interrogation des données dans la banque d'objets, comme le démontrent les benchmarks 10 To et 30 To TPC-H.
Architecture évolutive pour la gestion des données et le traitement des requêtes
L'architecture massivement partitionnée de HeatWave permet une architecture évolutive pour MySQL HeatWave Lakehouse. Le traitement des requêtes et les opérations de gestion des données, telles que le chargement/rechargement des données ou la récupération des nœuds, évoluent avec la taille des données. Les clients peuvent interroger jusqu'à 400 To de données avec MySQL HeatWave Lakehouse, et le cluster HeatWave peut atteindre 512 nœuds.
Améliorer les performances et gagner du temps grâce à l'automatisation alimentée à l'aide du machine learning
Les fonctionnalités de MySQL Autopilot, telles que le provisionnement automatique et l'amélioration automatique du plan de requête, ont été améliorées pour MySQL HeatWave Lakehouse, ce qui réduit encore les frais d'administration des bases de données et améliore les performances. Les nouvelles capacités de MySQL Autopilot sont également disponibles pour MySQL HeatWave Lakehouse.
- L'inférence de schéma automatique infère automatiquement la mise en correspondance des données de fichier avec les types de données de la base de données. Par conséquent, les clients n'ont pas besoin de spécifier manuellement le mappage pour chaque nouveau fichier à interroger par MySQL HeatWave Lakehouse, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts.
- L'échantillonnage adaptatif des données échantillonne intelligemment des portions de fichiers dans le stockage d'objets, en collectant des statistiques précises et avec un accès minimal aux données. MySQL HeatWave utilise ces statistiques pour générer et améliorer les plans de requête, déterminer le mappage optimal des schémas, et à d'autres fins.
- Le chargement automatique analyse les données pour prévoir le temps de chargement dans HeatWave, détermine la mise en correspondance des types de données et génère automatiquement des scripts de chargement. Les utilisateurs n'ont pas besoin de spécifier manuellement la mise en correspondance des fichiers avec les tables et les schémas de base de données.
- Flux de données adaptatif : MySQL HeatWave Lakehouse s'adapte dynamiquement aux performances de la banque d'objets sous-jacente. Ainsi, MySQL HeatWave obtient les performances maximales disponibles de l'infrastructure cloud sous-jacente, ce qui améliore les performances globales, le prix et la disponibilité.
Principales fonctionnalités |
Disponible sur OCI |
Disponible sur AWS |
|---|---|---|
| Service entièrement géré | oui |
oui |
| OLTP et OLAP dans MySQL | oui |
oui |
| Accélération des requêtes pour les analyses et les charges de travail mixtes | oui |
oui |
| Compression des données | oui |
oui |
| Automatisation basée sur l'apprentissage automatique (MySQL Autopilot pour HeatWave et OLTP)* | oui |
oui |
| Sécurité avancée* | oui |
oui |
| Apprentissage automatique dans la base de données (HeatWave ML) | oui |
oui |
| Gestion évolutive des données | oui |
Bientôt disponible |
| Console interactive de gestion des données et des requêtes | Bientôt disponible | oui |
| Surveillance des performances et de la charge de travail à partir de la console | Bientôt disponible | oui |
| Ajout de HeatWave à n'importe quelle forme MySQL | Bientôt disponible | oui |
* Le regroupement automatique des threads et la prédiction automatique des formes dans MySQL Autopilot ainsi que le pare-feu de base de données MySQL HeatWave seront bientôt disponibles sur OCI.
MySQL HeatWave : conçu pour les performances et l'évolutivité
Une révolution pour les fonctionnalités de machine learning
Découvrez pourquoi selon IDC, HeatWave ML est « une révolution pour les développeurs d'applications et un large éventail d'analystes de données et de data scientists ».
Découvrez ce que les meilleurs analystes du secteur pensent de MySQL HeatWave
IDC
« MySQL HeatWave on AWS est une solution très intéressante non seulement pour l'analytique, mais aussi pour les workloads OLTP et mixtes, comme on peut le constater dans les tests de performance accessibles publiquement. Pour tous les développeurs qui travaillent avec MySQL sur AWS, Oracle vient de déposer sur le pas de la porte un gros gain de productivité sans le prix élevé. »
Futurum
« En fin de compte, nous pensons que la concurrence vient d'être battue sur chaque indicateur mesurable possible. Il représente également une prise de conscience du secteur et un éveil massif du fait de la concurrence sur le cloud de base de données, car ils doivent tous répondre à la force d'innovation MySQL HeatWave.»
Wikibon
« Les résultats en termes de performances mettent à mal Amazon Redshift et Snowflake. Bien qu'Aurora, le service de base de données cloud MySQL modifié d'Amazon est limité à 128 To de base de données, MySQL HeatWave Lakehouse prend en charge les bases de données cloud de plus de 400 To, ce qui démontre une innovation constante à un prix attractif pour les clients du monde entier. »
Réalisez des analyses marketing en temps réel avec MySQL HeatWave
Bertrand Matthelie, Directeur principal du marketing de produit chez Oracle
Bien que les professionnels du marketing souhaitent obtenir des résultats en temps réel pour prendre les meilleures décisions, ils sont encore trop souvent forcés d'attendre... et finissent par prendre des décisions basées sur des anciennes données, manquer des tendances évoluant rapidement et surtout, perdre des opportunités de vente. MySQL HeatWave aide à résoudre ce problème.
MySQL HeatWave - Tarification
MySQL Database Service et HeatWave
Produit |
Grille tarifaire (/vCPU)* |
Prix unitaire |
Unité |
MySQL Database - Standard - AMD E4 - Calcul |
OCPU par heure |
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MySQL Database - Standard - AMD E4 - Mémoire |
Gigaoctets par heure |
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MySQL Database - Standard - Intel X9 - Calcul |
OCPU par heure |
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MySQL Database - Standard - Intel X9 - Mémoire |
Gigaoctets par heure |
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MySQL Database - Optimisé - Intel X9 - Calcul |
OCPU par heure |
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MySQL Database - Optimisé - Intel X9 - Mémoire |
Gigaoctets par heure |
||
MySQL Database - Stockage |
Capacité de stockage en gigaoctets par mois |
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MySQL Database - Stockage de sauvegarde |
Capacité de stockage en gigaoctets par mois |
||
MySQL HeatWave—Standard-E3 |
Nœuds par heure |
||
MySQL Database for HeatWave—Standard-E3 |
Nœuds par heure |
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MySQL Database for HeatWave—Bare Metal Standard-E3 |
Nœuds par heure |
- *Pour faciliter la comparaison des tarifs entre les fournisseurs de services cloud, les pages Web d'Oracle affichent les prix des vCPU virtuelles et des OCPU (Oracle CPU) pour les produits avec des tarifs basés sur le calcul. Les produits eux-mêmes, le provisionnement dans le portail, la facturation, etc. continuent d'utiliser des unités d'OCPU (Oracle CPU). Les OCPU représentent des coeurs de processeur physiques. La plupart des architectures de CPU, y compris x86, exécutent deux threads par coeur physique, de sorte qu'un OCPU représente l'équivalent de deux vCPUs pour le calcul basé sur x86. Le tarif par heure auquel les clients OCPU sont facturés est donc le double du prix du vCPU, puisqu'ils reçoivent deux vCPUs de puissance de calcul pour chaque OCPU, sauf s'il s'agit d'une instance de sous-cœur telle que des instances préemptibles.
Actuellement disponible en Amérique du Nord
MySQL HeatWave sur AWS
Produit |
Prix unitaire |
Unité |
HeatWave - AWS |
Capacité HeatWave par heure |
|
MySQL Database - AWS - ECPU |
ECPU par heure |
|
MySQL Database - AWS - Stockage |
Capacité de stockage en gigaoctets par mois |
|
MySQL Database - AWS - Stockage de sauvegarde |
Capacité de stockage en gigaoctets par mois |
|
MySQL Database - AWS - Transfert de données sortant - région inter-AWS |
Gigaoctet de données transférées |
|
MySQL Database - AWS- Transfert de données sortant- vers Internet |
Gigaoctet de données transférées |
- Le terme ECPU (Elastic CPU) par heure est défini comme une combinaison du nombre total d'heures de CPU utilisées par MySQL Database et une mesure du travail effectué par MySQL Database et HeatWave. Le terme Capacité HeatWave par heure est défini comme une unité de 16 gigaoctets d'heures de mémoire allouées dans MySQL HeatWave.
Ressources MySQL
Documentation
HeatWave est un accélérateur de requêtes en mémoire massivement parallèle et à hautes performances qui augmente les performances MySQL par ordre de grandeur pour les analyses et les workloads mixtes sans devoir modifier les applications existantes.
Communauté de clients
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Produits associés à MySQL HeatWave
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