Oracle ogłosił dziś ogólną dostępność narzędzia MySQL HeatWave Lakehouse, które umożliwia klientom wyszukiwanie danych w obiektowej pamięci masowej z taką samą szybkością, jak wyszukiwanie w bazie danych.

MySQL HeatWave Lakehouse obsługuje różne formaty plików obiektowych, takie jak CSV, Parquet i pliki eksportu z innych baz danych, a także może łączyć dane z plików obiektowych i dane transakcyjne bazy danych MySQL w tym samym zapytaniu. Pliki magazynu obiektów są odpytywane bezpośrednio przez HeatWave bez kopiowania danych do bazy danych MySQL.

"Ponad 80% danych jest przechowywanych w systemach plików, a liczba ta stale rośnie. Klienci chcą integrować i analizować te różnorodne dane zewnętrzne z wewnętrznymi danymi transakcyjnymi, ale często jest to zbyt skomplikowane lub zbyt kosztowne" - powiedział Edward Screven, główny architekt korporacyjny w Oracle. "MySQL HeatWave Lakehouse ułatwia klientom uzyskiwanie cennych informacji w czasie rzeczywistym poprzez łączenie danych w obiektowej pamięci masowej z danymi w bazie danych, jednocześnie uzyskując znacznie wyższą wydajność zapytań i znacznie szybsze ładowanie danych przy niższych kosztach".

Odpytywanie danych w obiektowej pamięci masowej jest tak szybkie, jak w bazie danych

Jak wykazał test porównawczy TPC-H* 10 TB, odpytywanie danych w obiektowej pamięci masowej w popularnych formatach plików za pomocą MySQL HeatWave Lakehouse jest tak szybkie, jak odpytywanie danych w bazie danych MySQL. Jest to możliwe dzięki MySQL Autopilot, wbudowanej funkcji MySQL HeatWave opartej na uczeniu maszynowym, która uczy się podczas wykonywania zapytań i poprawia plan wykonania dla przyszłych działań.

MySQL HeatWave działający na platformie Oracle Cloud Infrastructure (OCI) jest zasilany przez procesory AMD EPYC™. "Zespoły inżynierów AMD i MySQL HeatWave ściśle współpracują nad optymalizacją MySQL HeatWave dla AMD EPYC, aby wykorzystać nowe możliwości tych procesorów" - powiedział Forrest Norrod, wiceprezes wykonawczy i dyrektor generalny Data Center Solutions Business Group w AMD. "Dzięki tej współpracy klienci MySQL korzystający z MySQL HeatWave na instancjach OCI zasilanych procesorami AMD EPYC zyskują wyjątkową przewagę cenową w zakresie wydajności dla swoich newralgicznych obciążeń biznesowych".

Jak wykazał test porównawczy TPC-H* dla 500 TB, wydajność zapytań MySQL HeatWave Lakehouse jest:

• 9x szybsza niż Amazon Redshift
• 17 razy szybsza niż Snowflake
• 17x szybsza niż Databricks
• 36x szybsza niż Google BigQuery

Wydajność ładowania danych z magazynu obiektów za pomocą MySQL HeatWave Lakehouse jest:

• 9x szybsza niż Amazon Redshift
• 2x szybsza niż Snowflake
• 6x szybsza niż Databricks
• 8x szybsza niż Google BigQuery

źródło: informacjebranzowe.pl

Najnowsze aktualności