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HeatWave: un acelerador de consultas en memoria

Oracle MySQL HeatWave es el único servicio en la nube MySQL con un acelerador de consultas en memoria incorporado de alto rendimiento: HeatWave. Incrementa el rendimiento de MySQL por órdenes de magnitud para análisis y cargas de trabajo mixtas, sin necesidad de realizar cambios en las aplicaciones existentes. MySQL HeatWave brinda una única plataforma unificada para cargas de trabajo transaccionales y analíticas. De esta forma, se elimina la necesidad de llevar a cabo procesos ETL complejos, laboriosos y costosos y la integración con una base de datos de análisis independiente. MySQL Autopilot de HeatWave automatiza el aprovisionamiento, la carga de datos, la ejecución de consultas y la gestión de fallos: lo cual permite ahorrar un tiempo significativo a los desarrolladores y a los administradores de bases de datos.

Diagrama de HeatWave

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Demostración de HeatWave: MySQL Autopilot

Nipun Agarwal, vicepresidente de HeatWave y Advanced Development de Oracle, demuestra cómo el nuevo MySQL Autopilot aumenta el rendimiento de HeatWave a la vez que genera importantes ahorros de tiempo para los desarrolladores y los administradorse de bases de datos.

Testimonio de Tetris.co

Pablo Lemos, cofundador y director técnico de Tetris.co, describe cómo MySQL HeatWave redujo drásticamente sus costos en más del 50 % al tiempo que les proporciona conocimientos en tiempo real e impulsa su expansión.

Acelerador de consultas en tiempo real incorporado para MySQL HeatWave

Diseñado para el rendimiento y la escalabilidad

Heatwave utiliza una representación columnar en memoria que facilita el procesamiento vectorizado. Los datos se codifican y comprimen antes de ser cargados en la memoria. Esta representación en memoria comprimida y optimizada se utiliza para datos numéricos y de cadena. Como resultado, se generan importantes mejoras de rendimiento y se reduce el volumen de memoria, lo cual se traduce en menores costos para los clientes.


Escalabilidad entre núcleos y nodos

Uno de los puntos clave del diseño del motor HeatWave es su capacidad para particionar masivamente datos dentro de un clúster de nodos HeatWave, que se pueden operar en paralelo. Esto permite elevados aciertos aciertos de caché altos para operaciones analíticas y proporciona una escalabilidad óptima entre nodos. Cada nodo de HeatWave de un clúster y cada núcleo de un nodo puede procesar datos particionados en paralelo, incluidas búsquedas en paralelo, combinaciones, cláusula "group-by", agregación y procesamiento de consultas "top-k".


Analítica en tiempo real

Las modificaciones realizadas mediante transacciones OLTP se propagan en tiempo real en HeatWave y son inmediatamente visibles para consultas de análisis. Una vez que los usuarios envían una consulta a la base de datos MySQL, el optimizador de consultas MySQL decide de forma transparente si la consulta se debe descargar en el clúster de HeatWave para una ejecución acelerada. Esto depende de si HeatWave admite todos los operadores y funciones a los que se hace referencia en la consulta y si el tiempo estimado para procesar la consulta con HeatWave es inferior al de MySQL. Si se cumplen ambas condiciones, la consulta se transfiere a los nodos de HeatWave para su procesamiento. Una vez procesados, los resultados se envían de vuelta al nodo de la base de datos MySQL y se devuelven a los usuarios.


Solapamiento de tareas de computación y comunicación

HeatWave implementa algoritmos de última generación para el procesamiento analítico en memoria distribuido. Las uniones dentro de una partición se procesan rápidamente mediante núcleos de combinaciones de compilación y sondeo vectorizadas. La E/S asíncrona de lotes propicia una comunicación de red altamente optimizadas entre nodos analíticos. Los algoritmos están diseñados para solapar el tiempo de computación con la comunicación de datos entre nodos, lo cual ayuda a lograr una elevada escalabilidad.


Oracle MySQL Autopilot: automatización basada en el aprendizaje automático

MySQL Autopilot automatiza muchos de los aspectos más importantes y a menudo complicados que implica la búsqueda de un alto rendimiento de consultas a escala, como el aprovisionamiento, la carga de datos, la ejecución de consultas y la gestión de fallos. Utiliza técnicas avanzadas para muestrear datos, recopilar estadísticas sobre datos y consultas, y crear modelos de aprendizaje automático para modelar el uso de memoria, la carga de red y el tiempo de ejecución. MySQL Autopilot utiliza estos modelos de aprendizaje automático para ejecutar sus funciones básicas. MySQL Autopilot logra que el optimizador de consultas de HeatWave incremente su inteligencia a medida que se hagan más consultas, lo que supone que el rendimiento del sistema está sujeto a un proceso de mejora continua. MySQL Autopilot está disponible sin cargos adicionales para los clientes de MySQL HeatWave.

Por ejemplo:

Módulos
  • El aprovisionamiento automático predice el número de nodos de MySQL HeatWave necesarios para ejecutar una carga de trabajo, por lo que los administradores y los desarrolladores no necesitan adivinar o estimar manualmente el tamaño óptimo del clúster. Ningún otro servicio de base de datos proporciona esta capacidad.
  • La mejora automática del plan de consultas aprende diversas estadísticas de la ejecución de consultas y aumenta el rendimiento del sistema a medida que se van ejecutando más consultas. Ningún otro servicio de base de datos proporciona esta capacidad.
  • La ubicación automática de datos predice la columna en la que se deben particionar las tablas en memoria para que las consultas ofrezcan el mejor rendimiento. Ningún otro servicio de base de datos proporciona esta capacidad.

Recuperación de datos 100 veces más rápida

Cuando los datos se cargan de MySQL en HeatWave, se realiza una copia de la representación en memoria en la capa de gestión de datos de escalabilidad horizontal del almacén de objetos de OCI. Las modificaciones realizadas a los datos de MySQL se propagan de forma transparente a esta capa de datos. Cuando una operación requiere volver a cargar los datos en HeatWave, como durante el proceso de recuperación frente a errores, se puede acceder a ellos desde la capa de datos de HeatWave, en paralelo, mediante varios nodos de HeatWave. De esta forma, se genera una mejora significativa en términos de rendimiento. Por ejemplo, para un clúster de HeatWave de 10 TB, el tiempo que se tarda en recuperar y volver a cargar los datos se reduce de 7,5 horas a 4 minutos, lo que supone una mejora 100 veces superior.


No es necesario realizar cambios en las aplicaciones

HeatWave está diseñado como un motor de almacenamiento conectable de MySQL, que ofrece una protección total para los detalles de implantación de bajo nivel de los clientes. En consecuencia, las aplicaciones y las herramientas acceden de forma fluida a HeatWave a través de MySQL mediante conectores estándar. HeatWave admite el mismo estándar ANSI SQL y las propiedades ACID que MySQL, así como diversos tipos de datos. Esto permite que las aplicaciones existentes utilicen HeatWave sin necesidad de realizar cambios.


OLTP local, OLAP en la nube.

Los clientes locales que no pueden migrar sus despliegues de MySQL a una nube debido a exigencias normativas y regulatorias aún pueden utilizar HeatWave con el modelo de despliegue híbrido. En este tipo de despliegue híbrido, los clientes pueden utilizar la replicación de MySQL para duplicar datos de MySQL locales en HeatWave sin necesidad de llevar a cabo acciones de extracción, transformación y carga (ETL).


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