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新闻稿

甲骨文发布支持MySQL HeatWave服务的MySQL Autopilot

MySQL Autopilot提供了9个新的机器学习驱动的智能化功能,进一步提高了MySQL Heatwave 服务的性能和可扩展性

在TPC-H 基准测试中,MySQL HeatWave的性能比Snowflake高35倍,比使用 AQUA 的 Amazon Redshift 高 13 倍

北京2021年8月11日
MySQL HeatWave Service

甲骨文宣布推出MySQL Heatwave服务的最新组件MySQL Autopilot,为Oracle云基础设施 (OCI) 中 ,MySQL 数据库服务的内存查询加速引擎。MySQL Autopilot借助先进的机器学习技术实现HeatWave智能化,使其更易于使用,同时提升性能和可扩展性。任何其他云供应商都没有为自己的数据库产品提供这种先进的自动化能力,且MySQL HeatWave客户无需支付额外费用即可获得Autopilot。

MySQL Autopilot可自动执行与高性能查询相关的许多关键、且具挑战性的功能,包括配置、数据加载、查询执行和故障处理。它使用先进的技术来对数据进行采样,收集关于数据和查询的统计信息,并使用Oracle AutoML构建机器学习模型,以对内存使用、网络负载和执行时间进行建模。然后 MySQL Autopilot 使用这些机器学习模型来执行其核心功能。随着执行更多查询,MySQL Autopilot 使 HeatWave 查询优化器变得越来越智能,从而随着时间的推移不断提高系统性能——这是 Amazon Aurora、Amazon Redshift、Snowflake 或其他基于 MySQL 的数据库服务所不具备的功能。

MySQL Autopilot包括以下功能:

  • 自动配置 — 通过对需要分析的表数据进行自适应采样,以预测运行工作负载所需的HeatWave节点数,因此客户不再需要以人工的方式估算集群的最佳大小,同时也是任何其他数据库服务无法提供的独特能力。
  • 自动并行加载 —通过预测加载到 HeatWave 中的每个表的最佳并行度,以优化加载时间和内存使用。
  • 自动数据放置 —预测表应该在内存中以哪些列进行分区,以帮助实现查询的最佳性能。并通过推荐的新的分区列预测查询性能的改善程度。由于操作员在手动选择列时可能无法做出最优选择,因此这样可以最大限度地减少跨节点的数据移动。任何其他数据库服务都未提供这一能力。
  • 自动编码 — 可以在同时考虑查询的前提下,确定加载到HeatWave中的列的最佳表示形式。这种最佳表示提供了最好的查询性能,并最小化了集群的大小以最小化成本。
  • 自动查询计划 — 从查询的执行中学习各种统计信息,并可以改进未来查询的执行计划。随着更多查询的运行,系统的性能将会得到进一步提升。没有其他数据库服务提供此功能。
  • 自动估算查询时间 —可在执行查询前估算执行时间,帮助客户确定查询时间是否过长,是否应该进行其他查询。
  • 自动变更传播 — 当MySQL数据库发生变更时,智能地确认传到HeatWave横向扩展数据管理层的最佳时间,确保在恰当的时间传播变更。任何其他云供应商尚未提供这一能力。
  • 自动调度 — 可以确定队列中哪些查询运行时间较短,并以智能方式将它们优先于长时间运行的查询,以减少总体等待时间。大多数其他数据库使用先进先出 (FIFO) 机制进行调度。
  • 自动错误恢复 — 由于软件或硬件故障导致一个或更多个HeatWave节点无法响应,系统则会配置新的节点并重新加载必要的数据。

甲骨文公司首席企业架构师Edward Screven表示:“集成HeatWave技术的MySQL数据库服务可高效支持OLTP和OLAP,使用户能够针对他们的 MySQL 数据库运行混合工作负载或实时分析,与其他分析数据库或基于MySQL的数据库相比,性能可提升10至1,000倍,而成本不到其一半。MySQL HeatWave是OCI上增长最快的云服务之一,越来越多的客户将MySQL工作负载迁移至HeatWave。今天发布的众多创新都是甲骨文多年研发的结果,在自动化、性能和成本方面均有了极大改善,使得HeatWave更加领先于其他云服务。”

甲骨文同时推出MySQL横向扩展数据管理(MySQL Scale-out Data Management),将数据加载至HeatWave的性能提升高达100倍。HeatWave现可支持64个节点(原来为24个)的集群,处理多达32 TB的数据(原来为12 TB),进一步强化了HeatWave相对于主要竞争对手的性价比优势。

与所有其他竞争数据库和分析云服务相比,HeatWave 可以以更低的价格为分析和混合工作负载提供更好的性能。具体来说,在 HeatWave 的测试中:

  • 性价比比采用 AQUA 的 Amazon Redshift 高13倍 — 价格为其一半,速度快6.5倍(TPC-H 10TB)
  • 性价比比Snowflake高35倍 — 价格为其1/5,速度快7倍(TPC-H 10TB)
  • 性价比比谷歌Big Query高36倍 — 价格为其1/4,速度快9倍(TPC-H 30TB)
  • 性价比比Azure Synapse高15倍 — 价格为其1/5,速度快3倍(TPC-H 30TB)
  • 对于混合工作负载,性价比比 Amazon Aurora 高 42 倍——延迟降低 18 倍,吞吐量提高 110 倍,成本降低 42%(CH-benCHmark 100G)

客户可访问此处,了解甲骨文公开提供基准代码,并自行使用。甲骨文同时也宣布现在可使用HeatWave加速行业标准TPC-DS基准测试。

到目前为止,已经从 Amazon 迁移到 OCI 上的 MySQL HeatWave 的客户已经看到他们的成本大幅降低,并且其云工作负载的性能显着提高。

Red3i是美国的一家领先的商务智能和数字营销企业,其联合创始人兼首席技术官Amit Palshikar表示:“我们将6TB数据库和数字营销及媒体管理应用程序从亚马逊网络服务Aurora成功地迁移至OCI上的MySQL HeatWave,从而降低成本达60%,将复杂查询的性能提升了1000多倍,总体工作负载改善了85%。同时,我们无需对应用程序进行任何修改,自动恢复功能最小化了停机时间。帮助我们扩展至数千个核,因应我们越来越多的需求。”

IDC数据管理软件研究副总裁Carl Olofson指出:“一些云数据库提供商继续为特定的工作负载提供专门的数据库,并假设开发人员喜欢手动修改参数以优化性能,特别是在开源领域。甲骨文采取了不同的方式,将数据库的各种功能整合在一个系统中,在开源云数据库服务MySQL HeatWave中提供数据库融合和自动化能力。甲骨文在2020 年末推出了MySQL HeatWave,带来了完整的原生云支持,并将OLTP和OLAP统一到一个数据库中,从而消除了ETL的需要。在本次发布的新版本中,甲骨文增加了基于机器学习的自动化,避免了与配置、数据加载、查询执行和故障处理相关的猜测和人工需求。这些自动化能力,也是确保HeatWave 的性能和高性价比优势的一个主要因素,甲骨文公司网站公开并可自行验证的基准测试报告中显示,其提供的各项指标均优于其他云数据库服务提供商。”

MySQL HeatWave也被集成进了甲骨文的湖仓(lake house),而OCI数据目录是该湖仓的单一目录,包括来自MySQL数据库服务以及Oracle自治数据库和OCI对象存储的数据。湖仓用户可通过该目录发现MySQL数据,按需移动或分析这些数据。Oracle分析云和Oracle云数据集成服务等其他OCI服务也与MySQL HeatWave进行集成。

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