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HeatWave

HeatWave est un accélérateur massif de requêtes en mémoire à hautes performances pour Oracle MySQL Database Service qui accélère les performances de MySQL par ordre de grandeur pour les analyses et les workloads mixtes. MySQL Database Service avec HeatWave est le seul service qui permet aux clients d'exécuter des workloads OLTP et OLAP directement depuis leur base de données MySQL. Cela évite d’avoir à déplacer et à intégrer des données complexes, chronophages et onéreuses avec une base de données d’analyse distincte. Le nouveau MySQL Autopilot utilise des techniques avancées de machine learning afin d'automatiser HeatWave, facilitant ainsi son utilisation, et améliore les performances et l'évolutivité. HeatWave est optimal sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

HeatWave dans le marché de MySQL Oracle déclenche une vague de chaleur sur le marché de MySQL

Patrick Moorhead, analyste de premier plan, mesure comment HeatWave se compare aux autres offres MySQL.

coup de fouet HeatWave donne un coup de fouet à MySQL

Découvrez ce qui rend HeatWave unique et comment les clients en bénéficient dans cet entretien avec theCUBE.

marché de sql Oracle fait monter la pression sur le marché de MySQL

dbInsight examine comment Oracle MySQL Database Service, avec HeatWave, redéfinit MySQL.

HeatWave permet de passer de la vision à l’action HeatWave permet de passer de l’intuition à l’action

Constellation Research examine Oracle MySQL Database Service avec HeatWave et conclut qu’il offre le meilleur des deux mondes dans une architecture élégante et époustouflante.

Oracle Live : L’avenir du Data Lakehouse

Mercredi 20 octobre, 12h00 ET / 13h00 BRT / 18h00 CEST

Automatisation accrue, performances supérieures et coûts réduits avec MySQL HeatWave

10 août 2021

Regardez Edward Screven, Chief Corporate Architect, Oracle, partager les dernières innovations, ainsi que les derniers benchmarks, qui montrent la vitesse et les économies réalisées avec HeatWave.

Démo HeatWave : MySQL Autopilot

10 août 2021

Nipun Agarwal, vice-président de HeatWave et du développement avancé d’Oracle, montre comment le nouveau MySQL Autopilot augmente les performances de HeatWave tout en permettant aux développeurs et aux administrateurs de bases de données de gagner un temps considérable.

Témoignage Tetris.co

10 août 2021

Pablo Lemos, co-fondateur et directeur technique de Tetris.co, explique comment MySQL HeatWave a réduit de plus de 50 % les coûts liés à Amazon Aurora et Redshift, tout en fournissant des informations en temps réel et en permettant l’expansion de l’entreprise.



Comparaison des performances et des prix HeatWave

30TB TPCH, HeatWave est plus rapide et moins cher que tous les services de base de données concurrents.

Consultez les comparaisons de performances documentées qui montrent que HeatWave est 6,5 fois plus rapide qu’Amazon Redshift à la moitié du coût, 1400 fois plus rapide qu’Amazon Aurora à la moitié du coût et 5400 fois plus rapide qu’Amazon RDS pour MySQL aux deux tiers du coût.

Voir les performances et en savoir plus sur la configuration de la configuration du benchmark


Accélérateur de requêtes en temps réel intégré pour MySQL Database Service

Accélérateur de requêtes intégré, haute performance, en mémoire

Accélérateur de requêtes hautement performant pour les requêtes SQL

HeatWave est un accélérateur de requêtes en mémoire développé pour Oracle MySQL Database Service. Il s’agit d’un moteur de traitement de requêtes massivement parallèle, hybride et en colonnes, doté d’algorithmes de pointe pour le traitement distribué des requêtes, qui offrent des performances très élevées pour les requêtes.

Architecturé pour une échelle et des performances massives

HeatWave possède une architecture hautement partitionnée qui permet un parallélisme massif inter et intra-nœuds. Il dispose d’un planificateur de requêtes intelligent qui chevauche les calculs avec les tâches de communication réseau afin d’atteindre une très grande évolutivité sur des milliers de cœurs pour les applications du monde réel.

Optimisé pour OCI

Le traitement des requêtes dans HeatWave a été optimisé pour OCI. Les tailles des partitions ont été optimisées pour s’adapter au cache des formes sous-jacentes. Le chevauchement du calcul et de la communication est optimisé pour la bande passante du réseau disponible dans OCI. Diverses primitives de traitement analytique utilisent les instructions matérielles des VM sous-jacentes.

Oracle MySQL Autopilot : automatisation basée sur le machine learning

MySQL Autopilot automatise un grand nombre des aspects les plus importants et les plus difficiles de l’obtention de performances de requête élevées à l’échelle, notamment l’approvisionnement, le chargement des données, l’exécution des requêtes et la gestion des échecs. Il utilise des techniques avancées pour échantillonner les données, collecter des statistiques sur les données et les requêtes, et construire des modèles de machine learning pour modéliser l’utilisation de la mémoire, la charge du réseau et le temps 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 des requêtes, ce qui permet d’améliorer continuellement les performances du système au fil du temps - une capacité qui n’est pas disponible sur Amazon Aurora, Amazon Redshift, Snowflake ou d’autres services de base de données basés sur MySQL. MySQL Autopilot est disponible sans frais supplémentaires pour les clients de MySQL HeatWave.

MySQL Autopilot fournit les fonctionnalités suivantes :

  • L’approvisionnement automatique prédit le nombre de nœuds HeatWave nécessaires à l’exécution d’une charge de travail par l’échantillonnage adaptatif des données de la table sur laquelle l’analyse est requise. Cela signifie que les clients n’ont plus besoin d’estimer manuellement la taille optimale de leur cluster. Aucun autre service de base de données n’offre cette possibilité.
  • La charge parallèle automatique optimise le temps de chargement et l’utilisation de la mémoire en prédisant le degré optimal de parallélisme pour chaque table chargée dans HeatWave. Aucun autre fournisseur de services Cloud n’offre cette possibilité.
  • Le placement automatique des données prédit la colonne sur laquelle les tables doivent être partitionnées en mémoire pour obtenir les meilleures performances pour les requêtes. Il prédit également le gain attendu en termes de performance des requêtes avec la recommandation de la nouvelle colonne. Cela minimise le déplacement des données entre les nœuds en raison des choix sous-optimaux qui peuvent être faits par les opérateurs lors de la sélection manuelle de la colonne. Aucun autre service de base de données n’offre une telle richesse de fonctionnalités.
  • L’amélioration automatique du plan de requête apprend diverses statistiques à partir de l’exécution des requêtes et améliore le plan d’exécution des futures requêtes. Cela améliore les performances du système au fur et à mesure que les requêtes sont exécutées. Aucun autre service de base de données n’offre cette possibilité.
  • L’encodage automatique détermine la représentation optimale des colonnes chargées dans HeatWave en tenant compte des requêtes. Cette représentation optimale permet d’obtenir les meilleures performances de la requête et de minimiser la taille du cluster pour minimiser le coût.
  • L’estimation automatique du temps de requête estime le temps d’exécution d’une requête avant d’exécuter la requête. Pour les clients, cela permet de prédire la durée d’une requête, ce qui leur permet de décider si la durée de la requête est trop longue et de lancer une autre requête.
  • La propagation automatique des changements détermine intelligemment le moment optimal où les modifications apportées dans MySQL Database doivent être propagées à la couche de gestion des données en mode scale-out de HeatWave. Cela permet de s’assurer que les changements sont propagés à la bonne cadence optimale. Aucun autre fournisseur de services Cloud n’offre cette possibilité.
  • La planification automatique détermine quelles requêtes dans la file d’attente sont de courte durée et leur donne la priorité sur les requêtes de longue durée de manière intelligente afin de réduire le temps d’attente global. La plupart des autres bases de données utilisent le mécanisme FIFO (First In, First Out) pour l’ordonnancement.
  • La récupération automatique des erreurs fournit de nouveaux nœuds et recharge les données nécessaires si un ou plusieurs nœuds HeatWave ne réagissent pas en raison d’une défaillance logicielle ou matérielle.

Gestion évolutive des données

Récupération 100 fois plus rapide

Lorsque les données sont chargées dans HeatWave à partir de MySQL, une copie de la représentation en mémoire est effectuée dans la couche de gestion des données à grande échelle construite sur le magasin d’objets OCI. Toute modification apportée aux données dans MySQL est propagée de manière transparente à cette couche de données. Lorsqu’une opération nécessite le rechargement de données dans HeatWave, par exemple lors d’une reprise après erreur, plusieurs nœuds HeatWave peuvent accéder aux données de la couche de données HeatWave, en parallèle. Il en résulte 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 passe de 7,5 heures à 4 minutes, soit une amélioration de plus de 100 fois.

Plus rapide qu’Amazon et Snowflake à une fraction du coût

MySQL HeatWave est plus rapide que tous les services de base de données concurrents, et à une fraction du coût. Cela a été démontré par de nombreux tests de référence standard du secteur tels que TPCH, TPCDS, CH-benCHmark et sur des charges de travail réelles de clients. Consultez les résultats du benchmark de 30 TB TPCH ci-dessus. Les résultats d’autres benchmarks sont ici :

Des analyses plus rapides que Snowflake, Amazon Redshift, Amazon Aurora, Amazon RDS, Google BigQuery et Azure Synapse pour une fraction du coût
  • 6,8 fois plus rapide que Snowflake sur AWS pour un coût cinq fois moindre, ce qui se traduit par un prix 35 fois supérieur (10 TB TPCH)
  • 6,8 fois plus rapide qu’Amazon Redshift avec AQUA à la moitié du coût, ce qui se traduit par une performance de prix 13 fois supérieure (10 TB TPCH)
  • 9 fois plus rapide que Google BigQuery pour un coût quatre fois moindre, soit un rapport prix/performance 36 fois supérieur (30 TB TPCH)
  • 3 fois plus rapide qu’Azure Synapse pour un coût cinq fois moindre, ce qui se traduit par un prix 15 fois supérieur (30 TB TPCH)
  • 1400 fois plus rapide qu’Amazon Aurora à la moitié du coût, résultant en un prix 2800 fois plus performant (4 TB TPCH)
  • 5400 fois plus rapide qu’Amazon RDS à deux tiers du coût, ce qui se traduit par un prix 8100 fois plus performant
Charge de travail mixte plus rapide que celle d’Amazon Aurora à une fraction du coût

La plupart des applications du monde réel comportent un mélange de requêtes OLTP et OLAP complexes. Pour ce type de charges de travail également, MySQL HeatWave est beaucoup plus rapide et coûte une fraction d’Amazon Aurora. En utilisant la norme sectorielle CH-benCHmark sur un ensemble de données de 100 Go pour les requêtes OLAP, HeatWave est 18 fois plus rapide, a un débit 110 fois supérieur et un coût 2,4 fois inférieur à celui d’Amazon Aurora, soit un rapport prix/performance 42 fois supérieur. Pour les requêtes OLTP, HeatWave a les mêmes performances qu’Amazon Aurora et est 2,4 fois moins cher, ce qui se traduit par une performance 2,4 fois supérieure en termes de prix.

Base de données unique pour OLTP et OLAP

Oracle MySQL Database Service, avec son accélérateur HeatWave intégré, est le seul service qui permet aux administrateurs de bases de données et aux développeurs d’applications d’exécuter des charges de travail OLTP et OLAP directement à partir de leur base de données MySQL.

Éliminer ETL

Éliminer le coût, la complexité et le risque des longs processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) qui sont nécessaires lorsqu’on utilise des bases de données distinctes pour OLTP et OLAP.

Fournir des analyses en temps réel

Les modifications apportées par les transactions OLTP sont propagées en temps réel à HeatWave et immédiatement visibles pour les requêtes analytiques. Il n’est pas nécessaire d’indexer les données avant d’exécuter des requêtes d’analyse.

Améliorer la sécurité

Toutes les données au repos et en transit entre la base de données MySQL et les nœuds du cluster HeatWave sont cryptées par défaut. Étant donné que les données ne sont pas transférées entre les bases de données, il n’y a aucun risque qu’elles soient compromises pendant le processus ETL. En s’appuyant sur une base de données unique pour OLTP et OLAP, il n’est plus nécessaire d’avoir une gestion d’identité différente, ce qui améliore la sécurité.

Aucun changement dans les applications MySQL

HeatWave est une solution MySQL native. Les applications MySQL existantes fonctionnent sans modifications.

Outils de Business Intelligence (BI) et de visualisation de données

HeatWave prend en charge les mêmes outils de BI et de visualisation des données que MySQL Database Service, tels qu’Oracle Analytics Cloud, Tableau et Looker.

Découvrez ce que les principaux analystes du secteur disent de HeatWave

Futurum
Futurum

“Ces nouveaux benchmarks entièrement transparents démontrent les avantages de HeatWave en termes de performances, de prix et d’échelle par rapport à toutes les autres bases de données MySQL et Cloud.”

Wikibon
Wikibon

“Oracle a montré à AWS et Snowflake comment concevoir et architecturer une véritable MySQL Cloud Database.”

Moor Insights & Strategy
Moor Insights & Strategy

“Pour ceux qui cherchent à tirer le meilleur parti de leurs environnements MySQL, HeatWave devrait être considéré avec attention.”

Constellation Research
Constellation Research

“Oracle présente de nouvelles innovations qui vont probablement bouleverser le marché, en augmentant considérablement les attentes concernant les bases de données Cloud open source.”

“Nous avons réussi à migrer notre base de données de 6 To et nos applications internes de marketing digital et de gestion des médias d’AWS Aurora vers MySQL HeatWave sur OCI, ce qui a permis de réduire nos coûts de 60 %, d’améliorer les performances des requêtes complexes de plus de 1000 fois et d’améliorer la charge de travail globale de 85 %. En outre, nous n’avons pas eu à modifier notre application, la récupération automatique a réduit au minimum les temps d’arrêt et nous pouvons désormais passer à des milliers de cœurs, car nos besoins sont en constante augmentation.”

Amit Palshikar Co-fondateur, CTO, Red3i

“MySQL HeatWave a réduit nos coûts de base de données Cloud de 50 % par rapport à l’utilisation d’une combinaison d’AWS Aurora et de Redshift. Nous ne déplaçons plus les données, ce qui nous permet d’obtenir rapidement des informations en temps réel, sans aucun effort. Plus important encore, l’évolutivité a rendu possible notre plan d’expansion, en nous permettant d’intégrer davantage de données et de nouveaux clients sans incidence sur les coûts. C’est un rêve devenu réalité.”

Pablo Lemos Co-fondateur, CTO, Tetris.co

“Nous avons constaté que MySQL HeatWave a permis de multiplier les performances par 10 et de réduire considérablement nos coûts après la migration depuis AWS Aurora. Nous n’avons pas non plus dû modifier notre application, ce qui constitue une excellente expérience.”

Kanami Suzuki Développeur, FANCOMI

“Nous avons récemment migré notre charge de travail de production d’une autre solution Cloud vers MySQL HeatWave. Cela a permis de diviser par trois nos coûts et d’accélérer de manière significative un grand nombre de nos requêtes qui prenaient beaucoup de temps auparavant. Compte tenu de la rapidité que nous observons avec HeatWave, nous pensons pouvoir améliorer notre application en écrivant des requêtes plus complexes qui ne s’exécutent pas en un temps raisonnable avec l’autre solution Cloud.”

Chien Hoang Directeur de l’ingénierie, Tamara

Oracle MySQL Database Service avec HeatWave vaporise Amazon Redshift AQUA, Snowflake, Azure Synapse Analytics et Google BigQuery

DSC examine comment Oracle MySQL Database Service avec HeatWave résout les requêtes MySQL complexes et le problème d’analyse.

16 décembre 2020

HeatWave : Présentation technique approfondie

Nipun Agarwal, vice-président, Recherche et développement avancé

Quatre choix d’architecture clés offrent des performances convaincantes avec HeatWave :
1. Un format colonnaire hybride en mémoire propice au traitement vectoriel.
2. Une architecture massivement parallèle qui est rendue possible par une architecture massivement partitionnée.
3. État de l’art des algorithmes analytiques distribués.
4. Le moteur est optimisé pour Oracle Cloud Infrastructure.

Lire l’article complet

Cas d’utilisation de HeatWave

  • Fournissez des analyses de données en temps réel

    MySQL Database Service, avec son HeatWave intégré, est la seule offre du secteur à fournir aux administrateurs de base de données et aux développeurs une plate-forme MySQL unique et unifiée pour les charges de travail OLTP et OLAP. Cela simplifie le développement d’applications, fait gagner du temps, permet des requêtes en temps réel, diminue les coûts et améliore la sécurité.

  • Flexibilité du déploiement Cloud hybride

    MySQL Database Service est 100 % compatible avec MySQL sur site. Conservez vos charges de travail OLTP sur site et déchargez vos charges de travail d’analyse vers HeatWave sans modifier les applications.

Tarification

MySQL Database Service

Produit
Prix unitaire
Indicateur
MySQL HeatWave - Standard-E3

Nœuds par heure
MySQL Database for HeatWave - Standard-E3

Nœuds par heure
MySQL Database for HeatWave - Bare Metal Standard-E3

Nœuds par heure
MySQL Database - Stockage

Capacité de stockage en gigaoctets par mois
MySQL Database - Stockage de sauvegarde

Capacité de stockage en gigaoctets par mois

Ressources

Documentation

Documentation

HeatWave est un nouvel accélérateur de requêtes en mémoire développé pour MySQL Database Service. Il s’agit d’un moteur de traitement de requêtes distribué, évolutif, en mémoire, hybride et en colonnes, conçu pour l’exécution rapide de requêtes analytiques et transactionnelles. HeatWave est optimisé et exclusivement disponible sur OCI.

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