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HeatWave—Accélérateur de requêtes en mémoire

Oracle MySQL HeatWave est le seul service cloud MySQL offrant un accélérateur de requêtes en mémoire, intégré et à hautes performances : HeatWave. Il augmente les performances de MySQL par ordre de grandeur pour les analyses et workloads mixtes sans modifier les applications existantes. MySQL HeatWave fournit une plate-forme unique et unifiée pour les workloads transactionnels et analytiques. Cela évite d’avoir à déplacer et à intégrer des données complexes, chronophages et onéreuses avec une base de données d’analyse distincte. HeatWave’s MySQL Autopilot automatise le provisionnement, le chargement de données, l'exécution de requêtes ainsi que la gestion des failles et permet aux développeurs et aux administrateurs de bases de données de gagner un temps significatif.

Diagramme HeatWave

Démonstration d'HeatWave : MySQL Autopilot

Nipun Agarwal, Vice-Président, HeatWave and Advanced Development, Oracle, démontre comment le nouveau système MySQL Autopilot augmente les performances de HeatWave et permet aux développeurs et aux administrateurs de bases de données de gagner un temps précieux.

Témoignage conjoint de Tetris

Pablo Lemos, Co-fondateur et Directeur technologique de Tetris.co, explique comment MySQL HeatWave a considérablement réduit ses coûts de plus de 50 % tout en fournissant des informations en temps réel et en permettant leur expansion.

Accélérateur de requêtes intégré en temps réel pour MySQL HeatWave

Conçu pour les performances et l'évolutivité

Heatwave utilise une représentation en mémoire en colonnes qui facilite le traitement vectoriel. Les données sont encodées et compressées avant d'être chargées en mémoire. Cette représentation en mémoire compressée et optimisée est utilisée à la fois pour les données numériques et de chaînes. Ceci donne lieu à des améliorations considérables en matière de performances et à une empreinte réduite de mémoire et signifie une réduction des coûts pour les clients.


Évolutivité dans les coeurs et les noeuds

L'un des principaux points de conception du moteur HeatWave est de partitionner massivement les données sur un cluster de noeuds HeatWave, qui peut être exécuté en parallèle. Cela permet des accès importants au cache pour les opérations analytiques et offre une très bonne évolutivité inter-noeuds. Chaque noeud de HeatWave au sein d'un cluster et chaque coeur au sein d'un noeud peut traiter des données partitionnées en parallèle, dont des scans parallèles, des jointures, le regroupement, l'agrégation et le traitement top-k.


Analyse en temps réel

Les modifications effectuées par les transactions OLTP sont propagées en temps réel vers HeatWave et visibles immédiatement pour les requêtes analytiques. Une fois que les utilisateurs soumettent une requête vers une base de données MySQL, l'optimisateur de requêtes MySQL décide de façon transparente si la requête doit être déchargée vers le cluster HeatWave pour une exécution accélérée. Cela dépend si tous les opérateurs et fonctions référencés dans la requête sont pris en charge par HeatWave et si le temps estimé de traitement de la requête avec HeatWave est moindre qu'avec MySQL. Si les deux conditions sont remplies, la requête est propagée vers les noeuds HeatWave pour traitement. Une fois traités, les résultats sont renvoyés vers le noeud de base de données MySQL et retournés aux utilisateurs.


Superposez le calcul avec la communication

HeatWave implémente des algorithmes de pointe pour le traitement analytique distribué en mémoire. Les jointures au sein des partitions sont traitées rapidement grâce à des noyaux de jointure vectorisés. La communication réseau hautement optimisée entre les noeuds analytiques est possible en utilisant un lot I/Os asynchrone. Les algorithmes sont conçus pour chevaucher la durée de calcul et la communication des données entre les noeuds, ce qui permet d'atteindre une évolutivité élevée.


Oracle MySQL Autopilot : automatisation basée sur le machine learning

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 échantillonner les données, collecter des statistiques sur les données et les requêtes et créer des modèles de machine learning pour modéliser l'utilisation de la mémoire, la charge réseau et la durée d'exécution. Ces modèles de machine learning sont ensuite utilisés par MySQL Autopilot pour exécuter ses principales fonctionnalités. MySQL Autopilot rend l'optimiseur de requêtes HeatWave de plus en plus intelligent au fur et à mesure de l'exécution de requêtes supplémentaires, ce qui améliore continuellement les performances du système au fil du temps. MySQL Autopilot est disponible sans coûts supplémentaires pour les clients de MySQL HeatWave.

Par exemple :

Modules
  • Le provisionnement automatique prévoit le nombre de noeuds MySQL HeatWave nécessaires pour exécuter un workload afin que les développeurs et les administrateurs de bases de données n'aient pas à deviner ni estimer manuellement la taille optimale du cluster. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
  • L'amélioration automatique de la planification des requêtes apprend diverses statistiques de l'exécution des requêtes et augmente les performances du système au fur et à mesure que des requêtes sont exécutées. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
  • Le placement automatique des données prédit les colonnes sur lesquelles les tableaux doivent être partitionnées en mémoire pour atteindre les meilleures performances pour les requêtes. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.

Récupération de données 100 fois plus rapide

Lorsque les données sont chargées à partir de MySQL vers HeatWave, une copie de la représentation en mémoire est effectuée sur la couche de gestion des données évolutive, construite sur la banque d'objets OCI. Les modifications apportées aux données dans MySQL sont propagées de manière transparente vers cette couche de données. Lorsqu'une opération nécessite le rechargement de données vers HeatWave, telle que la récupération des erreurs, les données peuvent être accessibles depuis la couche de données HeatWave en parallèle par plusieurs noeuds HeatWave. Ces résultats représentent une amélioration significative des performances. Par exemple, pour un cluster HeatWave de 10 To, le temps nécessaire à la récupération et au rechargement des données est passé de 7,5 heures à 4 minutes, soit une amélioration de plus de 100 fois.


Aucun changement n'est requis pour les applications

HeatWave est conçu comme un moteur de stockage pluggable MySQL qui protège complètement les détails d'implémentation de bas niveau des clients. Par conséquent, les applications et les outils accèdent en toute transparence à HeatWave via MySQL, à l'aide de connecteurs standard. HeatWave prend en charge les mêmes propriétés ANSI SQL standard et ACID que MySQL et prend en charge différents types de données. Cela permet aux applications existantes de tirer parti de HeatWave sans aucune modification.


OLTP sur site, OLAP dans le cloud

Les clients sur site qui ne peuvent pas déplacer leurs déploiement MySQL vers le cloud en raison des exigences de conformité et de réglementations peuvent toujours tirer parti d'HeatWave en utilisant le modèle de déploiement hybride. Dans un déploiement hybride de ce type, les clients peuvent utiliser la réplication MySQL pour répliquer des données MySQL sur site vers HeatWave sans avoir besoin d'ETL.


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