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MySQL HeatWave 数据库服务

作为一个面向事务处理、分析和机器学习 (ML) 的 MySQL 数据库服务,MySQL HeatWave 数据库服务提供实时的安全分析,但不涉及提取、转换和加载 (ETL) 复制的复杂性、延迟和成本,现已在 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 上可用。

为什么要选择 MySQL HeatWave?

在一个统一服务中简化事务处理和实时分析
消除单独的分析数据库、机器学习和 ETL 服务产生的成本和复杂性。避免因在数据存储之间移动数据而带来延迟和安全风险。

可用于分布式云
在 OCI、AWS、Azure 或您的数据中心部署 MySQL HeatWave。

了解 MySQL HeatWave 的功能 (2:31)

在 AWS 和 OCI 上使用 MySQL HeatWave 客户成功案例

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Genius Sonority MySQL HeatWave 视频
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Migrate to MySQL HeatWave on OCI or AWS

MySQL HeatWave:面向开发人员的颠覆性解决方案

一个 MySQL 数据库满足 OLTP 和 OLAP 两种需求

MySQL HeatWave 服务支持数据库管理员和开发人员直接从其 MySQL 数据库运行 OLTP 和 OLAP 工作负载。

消除 ETL

无需执行复杂、耗时且昂贵的 ETL 流程,也无需与单独的分析数据库集成。

提供实时分析

事务更新会自动实时复制到 HeatWave 分析集群中,因此分析查询可以及时访问新的数据。在运行分析查询之前无需编录数据索引。

增强安全性

MySQL 数据库和 HeatWave 集群节点之间的所有静态数据和传输中数据始终都是加密的。由于不需要在数据库之间传输数据,因此 ETL 流程中不存在数据泄露风险。

无需更改 MySQL 应用

HeatWave 是一个原生 MySQL 解决方案。现有的 MySQL 应用无需更改即可正常运行。

采用现有的商务智能 (BI) 和数据可视化工具

HeatWave 同样支持 MySQL 数据库所支持的 BI 和数据可视化工具,包括 Oracle 分析云、Tableau 和 Looker。

可在公有云和您的数据中心使用

在 OCI、AWS 或 Azure 上部署 MySQL HeatWave。您可以将数据从本地部署 OLTP 应用复制到 MySQL HeatWave,无需 ETL 即可获得近乎实时的分析。您还可以在数据中心内一起使用 MySQL HeatWave 和 Oracle 专有云本地化解决方案

高性能的内存中查询加速器

HeatWave 是一个内存中大规模并行的混合列查询处理引擎。它可为分布式查询处理提供先进的算法,实现超高性能。

采用大规模扩展和高性能架构设计

HeatWave 将数据大规模分区到一组 HeatWave 节点上,这些节点可以并行运行,提供了出色的节点间可扩展性。集群内的每个节点和节点内的每个核心都可以并行处理分区数据。HeatWave 配备有智能查询调度器,可重叠计算与网络通信任务,为数千个核心提供高度可伸缩性。

针对云进行了优化

HeatWave 查询处理已针对云中的商用服务器进行了优化。分区大小经过优化,可适应基础款型的缓存。计算与通信重叠特性针对可用的网络带宽进行了优化。各种分析处理原语使用底层虚拟机 (VM) 的硬件指令。

针对高事务处理量和连接进行了优化

Oracle MySQL Autopilot 可改善 MySQL HeatWave 线程池的性能,提供一种优化使用硬件资源的机制来进一步提高性能。这让 MySQL HeatWave 可为 OLTP 工作负载提供更高的吞吐量,并防止在事务并发级别较高时出现吞吐量下降。

MySQL Autopilot:基于机器学习的自动化

MySQL Autopilot 可实现规模化高查询性能的许多重要且充满挑战性的操作(包括供应、数据加载、查询执行和故障处理),实现了自动化。它使用先进的机器学习技术来自动执行 HeatWave,使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性,节省开发人员和 DBA 的时间。MySQL HeatWave 客户可免费使用 MySQL Autopilot。

MySQL Autopilot 为 HeatWave 和 OLTP 提供许多功能。

  • 自动供应:对需要分析的表数据进行自适应抽样,预测运行工作负载所需的 HeatWave 节点数量。这意味着开发人员和 DBA 无需手动估算集群的理想大小。No other database service provides this capability.
  • 自动线程池:支持数据库服务在指定硬件配置上处理更多事务,为 OLTP 工作负载提供更高的吞吐量,并防止在事务并发水平较高时出现吞吐量下降。
  • 自动配置预测:持续监视 OLTP 工作负载(包括吞吐量和缓冲池命中率),在任何指定时间内推荐合适的计算配置,确保客户始终获得理想性价比。
  • 自动编码:判断加载到 HeatWave 的列的最佳表示,从而改善查询性能,尽可能降低集群大小和成本。
  • 自动改进查询计划:基于查询执行的统计信息开展学习,改进未来查询的执行计划。随着查询数量增长,系统性能将越来越高。No other database service provides this capability.
  • 自动放置数据:预测应在哪些列上对表进行内存中分区,从而实现卓越的查询性能。它还能预测新列建议可带来的查询性能提升。鉴于操作人员在手动选择列时可能会做出次优选择,这可以尽可能减少跨节点数据移动。No other database service provides this capability.

数据库中机器学习

HeatWave AutoML 免费为用户提供在 MySQL HeatWave 中构建、训练、部署和管理机器学习模型所需的一切资源。

无需额外的机器学习服务

借助 MySQL HeatWave 中原生的数据库内机器学习,客户不需要另外将数据迁移到其他的机器学习服务中。客户可以轻松、安全地将存储在 MySQL HeatWave 中的数据用于机器学习训练、推断和解释。因此,客户可以加速推进机器学习计划、增强安全性并降低成本。

利用机器学习生命周期自动化,节省时间并减轻工作量

HeatWave AutoML 能够推动机器学习生命周期自动化,包括算法选择、面向模型训练的智能数据采样、特征选择和超参数优化,为数据分析师和数据科学家节省大量时间和精力。您还可以对算法选择、功能选择和超参数优化等机器学习管道选项进行自定义。

可解释的机器学习模型

经 HeatWave AutoML 训练的所有模型都可解释。HeatWave AutoML 可提供预测并解释结果,在合规性、公平性、可重复性、因果关系和信任方面为企业提供强大支持。

运用现有的技能

使用 HeatWave AutoML,开发人员和数据分析师不必学习新的工具和语言,可以使用熟悉的 SQL 命令构建机器学习模型。此外,HeatWave AutoML 还与 Jupyter 和 Apache Zeppelin 等主流笔记本相集成。

全托管数据库服务

全托管数据库服务可自动处理高可用性管理、打补丁、升级和备份等耗时工作,从而帮助您提高生产力。此外,即时资源供应可加快应用开发。

由 MySQL 工程团队开发、管理和提供支持

开发人员可即时访问来自 MySQL 团队的新功能,确保交付现代化的云原生数据库应用。系统可自动应用 MySQL 安全补丁,降低安全漏洞风险。MySQL HeatWave 与本地部署 MySQL 完全兼容,支持您无缝迁移到云,而无需更改应用。

MySQL HeatWave 交互式控制台:管理资源、运行查询和监视性能

开发人员和 DBA 可以轻松创建和管理 MySQL 数据库和 HeatWave 节点。他们不仅可以在控制台中访问自动供应等 MySQL Autopilot 功能,确定 HeatWave 集群的理想配置,还可以查看和管理在 MySQL HeatWave 中加载的表,快速构建和运行查询。

控制台还支持开发人员和 DBA 监视 MySQL 数据库节点和 HeatWave 集群的性能,包括各种硬件资源的使用和各种查询执行指标。

高级安全性

高级安全功能可帮助客户实施更多安全措施,在整个数据生命周期保护数据安全并满足法规要求。

通过密钥生成和数字签名进行非对称加密

服务器端非对称加密支持开发人员和 DBA 使用公钥和私钥来增强机密数据保护。他们还可以使用数字签名来确认文档签署人员的身份。开发人员无需修改当前应用即可加密数据,并且可以使用相关工具来执行加密、密钥生成和数字签名。

隐藏您的数据

数据脱敏和去标识化可以使用替代值隐藏和替换真实的数据值(包括选择性脱敏、随机数据替换、模糊等方法)。借助 MySQL HeatWave 中的数据脱敏和去标识化功能,客户可以隐藏可能会在开发和测试环境等非生产系统中使用的敏感数据,从而降低数据泄露风险。在 MySQL 数据库节点或 HeatWave 集群上执行查询时,您也可以使用数据脱敏功能。

阻止未经授权的数据库活动

MySQL HeatWave 数据库防火墙可监视数据库威胁,自动创建已批准的 SQL 语句允许列表,阻止未经授权的数据库活动。它可以实时防范 SQL 注入等专门针对数据库的攻击。

实时弹性

实时弹性功能让客户将 HeatWave 集群扩展和缩小到任意数量的节点,无需任何停机时间或只读时间。

在高峰时间始终保持稳定的高性能,成本更低且无停机时间

调整大小的操作只需几分钟即可完成。在此期间,HeatWave 全程保持在线状态,不影响其他操作。操作完成后,数据将从对象存储下载,在所有可用集群节点之间自动重新平衡,然后立即用于查询。因此,即使在高峰时间,客户也可以始终享有高性能,并通过在适当的时候缩小 HeatWave 集群来降低成本,而无需停机或进入只读状态。

告别过度供应的实例

客户可以将 HeatWave 群集的大小调整为任意数量的节点。客户可以告别其他云数据库提供商提供的刚性大小调整模型,无需受限于过度供应和昂贵的实例。现在,HeatWave 客户只需为自己所使用的资源付费。

MySQL HeatWave Lakehouse(测试版)

MySQL HeatWave 现已扩展包含 MySQL HeatWave Lakehouse,支持用户处理和查询以各种文件格式(如 CSV、Parquet 和 Aurora/Redshift 备份)保存在对象存储中的数百 TB 数据。借助 MySQL HeatWave Lakehouse,MySQL HeatWave 可以在一个服务中执行事务处理、跨数据仓库和数据池的分析以及机器学习,而无需跨云服务执行 ETL。

快速对所有数据执行湖仓一体分析

除了查询对象存储中各种格式的数据,客户还可以使用标准 MySQL 命令查询 MySQL 数据库中的事务数据,或同时执行这两种查询。据 10 TB 和 30 TB TPC-H 基准测试结果显示,MySQL 命令执行数据库数据查询的速度与执行对象存储数据查询的速度一样快。

利用横向扩展架构实现数据管理和查询处理

HeatWave 的大规模分区架构可为 MySQL HeatWave Lakehouse 提供一个横向扩展架构,支持根据数据规模扩展或收缩查询处理和数据管理操作(如加载/重新加载数据或节点恢复)。客户可以使用 MySQL HeatWave Lakehouse 查询多达 400 TB 数据,并将 HeatWave 集群扩展至 512 个节点。

利用基于机器学习的自动化功能提高性能,节省时间

MySQL HeatWave Lakehouse 不仅增强了已有的自动供应和自动查询计划改进等 MySQL Autopilot 功能,可进一步降低数据库管理开销并提高性能,还推出了新的 MySQL Autopilot 功能。

  • 自动模式推断可自动推断数据库中文件数据到数据类型的映射。客户无需手动设置 MySQL HeatWave Lakehouse 查询的每个新文件映射,可节省大量时间和精力。
  • 自适应数据采样可智能地对对象存储中的文件进行采样,在尽可能减少数据访问量的情况下收集准确的统计信息。MySQL HeatWave 可使用这些统计信息生成和改进查询计划、确定最佳模式映射,或用作其他用途。
  • 自动加载可通过分析数据预测加载到 HeatWave 中的时间、确定数据类型映射并自动生成加载脚本,而无需用户手动设置文件到数据库模式和表的映射。
  • 自适应数据流:MySQL HeatWave Lakehouse 可动态适应底层对象存储的性能,从底层云基础设施获得最高可用性能,进而提高服务的整体性能、性价比和可用性。

主要功能
在 OCI 上可用
在 AWS 上可用
全托管服务
在 MySQL 中运行 OLTP 和 OLAP
针对分析和混合工作负载的查询加速
数据压缩
基于机器学习的自动化(MySQL Autopilot HeatWave 和 OLTP)*
高级安全性*
数据库中机器学习 (HeatWave AutoML)
横向扩展数据管理
即将推出
交互式查询和数据管理控制台 即将推出
在控制台中监视性能和工作负载 即将推出
将 HeatWave 添加到任何 MySQL 配置中 即将推出

* MySQL Autopilot 中的自动线程池和自动配置预测功能以及 MySQL HeatWave 数据库防火墙即将在 OCI 中可用。

MySQL HeatWave:专为性能和可扩展性而设计

IDC 徽标 一个颠覆性的机器学习功能

了解 IDC 为何称 HeatWave AutoML“为应用开发人员以及众多数据分析师和科学家带来了翻天覆地的改变”。

了解权威行业分析机构如何评价 MySQL HeatWave

IDC

IDC

“基于 AWS 的 MySQL HeatWave 极具吸引力,正如公开基准测试所体现的,它不仅适用于分析,还适用于 OLTP 和混合工作负载。而 Oracle 可帮助开发人员更高效地在 AWS 上使用 MySQL 而无需支付高昂费用。”

Futurum

Futurum

“说到底,我们认为该产品的所有可衡量指标都在竞争中遥遥领先。它为业界敲响了警钟,唤醒了数据库云领域的竞争,如今所有同类企业都必须对 MySQL HeatWave 这个重磅创新作出回应。”

ESG

Wikibon

“MySQL HeatWave 的性能表现让 Amazon Redshift 和 Snowflake 无地自容。Aurora 和 Amazon 自行修改的 MySQL 云数据库服务最高仅支持 128 TB 的数据库,而 MySQL HeatWave Lakehouse 不仅支持超过 400 TB 的云数据库,而且还能以极具吸引力的价格持续为全球客户提供创新功能。”

2022 年 11月 28 日

面向 AWS 的 MySQL HeatWave

甲骨文公司 MySQL HeatWave 开发高级副总裁 Nipun Agarwal

MySQL HeatWave 是目前唯一一个基于 MySQL 且可在一个数据库中执行事务处理、实时分析和机器学习的服务。它的所有功能都由 MySQL HeatWave 开发团队构建、管理和提供持续支持,现已全面登陆 AWS。面向 AWS 的 MySQL HeatWave 服务的所有组件(包括服务控制台、控制平面和数据平面)都是针对 AWS 构建的且经过了专门优化。

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MySQL HeatWave 定价


MySQL 数据库服务和 HeatWave

产品
价格对比 (/vCPU)*
单价
单位
MySQL 数据库 — 标准 - AMD E4 - 计算


/OCPU/小时
MySQL 数据库 — 标准 - AMD E4 - 内存


/GB/小时
MySQL 数据库 — 标准 - Intel X9 - 计算


/OCPU/小时
MySQL 数据库 — 标准 - Intel X9 - 内存


/GB/小时
MySQL 数据库 — 优化 - Intel X9 - 计算


/OCPU/小时
MySQL 数据库 — 优化 - Intel X9 - 内存


/GB/小时
MySQL 数据库 — 存储


/存储容量 (GB)/月
MySQL 数据库 — 备份存储


/存储容量 (GB)/月
MySQL HeatWave — 标准


/节点/小时
面向 HeatWave 的 MySQL 数据库 — 标准


/节点/小时
面向 HeatWave 的 MySQL 数据库 — 标准裸金属


/节点/小时
  • * 为了让您轻松比较各个云服务提供商的定价,对于基于计算定价的产品,Oracle 网页将列明 vCPU(虚拟 CPU)价格和 OCPU (Oracle CPU)价格。产品本身、门户中的供应、计费等则继续以 OCPU (Oracle CPU) 为单位。OCPU 表示物理 CPU 核心。大多数 CPU 体系结构(包括 x86)都会在每个物理核心上执行两个线程,因此对于基于 x86 的计算,1 个 OCPU 相当于 2 个 vCPU。由于客户能够从一个 OCPU 获得两个 vCPU 的计算能力,因此在计费时每小时 OCPU 费率是 vCPU 价格的两倍,除非它是子核心实例,比如抢占式实例。

目前仅北美地区可用

ECPU(弹性 CPU)/小时由 MySQL 数据库 CPU 使用总时长与 MySQL 数据库和 HeatWave 完成的工作量共同计算得出。HeatWave 容量/小时是指 MySQL HeatWave 中分配的 16 GB 内存小时。

在 AWS 上使用 MySQL HeatWave

产品
单价
单位
HeatWave — AWS

HeatWave 容量/小时
MySQL 数据库 — AWS — ECPU

/ECPU/小时
MySQL数据库 — AWS — 存储

/存储容量 (GB)/月
MySQL 数据库 — AWS — 备份存储

/存储容量 (GB)/月
MySQL 数据库 — AWS — 出站数据传输 — 在 AWS 区域间

数据传输量 (GB)
MySQL 数据库 — AWS — 出站数据传输 — 传至互联网

数据传输量 (GB)
小型配置
场景

一个市政部门开发新的应用来执行各种调查,希望对数据运行实时分析。50 GB 数据。

规格

1 个 MySQL 数据库节点 — 1 个 ECPU(2 个 vCPU)和 16 GB 内存

2 个 HeatWave 节点 — 16 GB 内存

MySQL 数据库存储 — 50 GB

每月预计费用

116 美元

中型配置
场景

一个营销机构希望实时分析广告营销活动绩效。1 TB 数据。

规格

1 个 MySQL 数据库节点 — 4 个 ECPU(8 个 vCPU)和 64 GB 内存

3 个 HeatWave 节点 — 256 GB 内存

MySQL 数据库存储 — 1 TB

每月预计费用

2028 美元

大型配置
场景

一家电信公司希望实时分析客户通信模式。10 TB 数据。

规格

1 个 MySQL 数据库节点 — 16 个 ECPU(32 个 vCPU)和 256 GB 内存

25 个 HeatWave 节点 — 256 GB 内存

MySQL 数据库存储 — 10 TB

每月预计费用

16486 美元

MySQL 资源

文档

文档

HeatWave 是一款大规模并行的高性能、内存中查询加速器,可将分析和混合工作负载的 MySQL 性能提高几个数量级,而无需对现有应用进行任何更改。

客户社区

客户社区

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云学习

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通过 MySQL 学习订阅,充分发挥 MySQL HeatWave 的价值。

支持和服务

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通过 My Oracle Support 获取 24x7 全天候 MySQL 支持。

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