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MySQL HeatWave 最新アップデート+α / MySQL HeatWave Update 202310+a

MySQL HeatWave 最新アップデート+α / MySQL HeatWave Update 202310+a

2023年10月07日(土)に開催された「第32回 中国地方DB勉強会 in 岡山」での発表資料です。(2つ目です)
https://dbstudychugoku.connpass.com/event/292246/

Oracle CloudWorld 2023で発表された内容を中心に、MySQL HeatWave 最新アップデート+α について紹介しています。

※1つ目の発表資料はこちらです。
MySQL8.0の振り返りとMySQL8.1の新機能
https://speakerdeck.com/yoshiakiyamasaki/mysql80summary-plus-mysql81

YoshiakiYamasaki

October 07, 2023
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Transcript

  1. MySQL HeatWave 最新アップデート +α
    第32回 中国地⽅DB勉強会 in 岡⼭
    MySQL Master Principal Solution Engineer / MySQL Cloud Evangelist
    MySQL Global Business Unit
    ⽇本オラクル株式会社
    2023年10⽉7⽇
    ⼭﨑 由章 / Yoshiaki YAMASAKI

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  2. 以下の事項は、弊社の⼀般的な製品の⽅向性に関する概要を説明するものです。
    また、情報提供を唯⼀の⽬的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。以下の事項は、
    マテリアルやコード、機能を提供することをコミットメントするものではない為、購買決定を⾏う際の判断材料に
    なさらないで下さい。
    オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により決定されます。
    OracleとJavaは、Oracle Corporation及びその⼦会社、関連会社の⽶国及び その他の国における登録商標です。
    ⽂中の社名、商品名等は、各社の商標または登録商標である場合があります。
    Safe harbor statement
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    2

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  3. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    3
    1. Oracle CloudWorld 2023
    @ Las Vegas
    Sep. 18 - 21, 2023

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    4

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  5. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    5
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    5

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  6. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    6

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  7. 現在はLA(Limited Availability︓限定公開)
    OCI上でのPostgreSQLマネージドサービス、2023年12⽉にGA予定︕︕
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
    7
    Experience the best of PostgreSQL with OCI Database with PostgreSQL
    https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/oci-database-postgres

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  8. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    8

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  9. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    9
    2. MySQL HeatWave at OCW2023
    @ Las Vegas
    Sep. 18 - 21, 2023

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  10. Distributed Cloud
    • MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
    AI
    • MySQL HeatWave - Vector Store
    Database & Analytics
    • MySQL HeatWave
    • JavaScript stored procedures
    • JSON acceleration
    • Autopilot indexing
    • Auto compression
    • Adaptive query execution
    • Auto unload
    OCW2023関連のプレス・リリースで触れられた新サービス・機能(MySQL抜粋)
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    10

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  11. OLTP、機械学習、データウェアハウスに最適化されたMySQLマネージドサービス
    MySQL HeatWave
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    11
    クエリ 結果
    ソーシャル、eコマース、ゲーム、ヘルスケア、フィンテック等のアプリ、統計と機械学習のツール
    MySQL HeatWave
    統計 Autopilot
    OLTP AutoML
    リアルタイム統計、機械学習、
    OLTPをただ1つのクラウド
    データベースサービスで実現
    MySQL

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  12. • インメモリデータベースである
    • カラムナーデータベース(列指向データベース)である
    • 複数ノードで分散処理できる
    • 最低ノード数は1台、最⼤ノード数は64台
    • Oracle Labsで⻑年研究していたProject RAPIDの
    成果を活⽤している
    https://labs.oracle.com/pls/apex/f?p=94065:12:103385944489261:14
    • RAPID Analytics Processing In DRAM
    (メモリ上での⾼速分析処理)
    • RAPIDでは、ハードウェアリソースを最⼤限活⽤して、
    超並列処理できるアーキテクチャーになっている
    HeatWave が⾼速に処理できる理由
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    12

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  13. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
    13
    • MySQLに対してSQLを実⾏するだけで⾃動的に⾼速化される
    (HeatWaveの制限事項に該当する場合は、フロントにあるMDSで処理される)
    • データの更新はフロントにあるMDSで処理され、更新データは随時HeatWaveノードに反映される
    MySQL HeatWave Database Service のアーキテクチャ
    MySQL Database Service
    分析
    クエリ
    結果
    セット
    MySQL コンパイラ & オプティマイザー
    分析クエリ
    最適化
    Insert/
    Update
    OLTPクエリ
    最適化
    リアルタイム
    更新
    InnoDB
    ストレージエンジン
    MySQL クエリ実⾏
    HeatWave Node
    インメモリデータ管理
    分析クエリ実⾏
    分析ジョブスケジューラ
    結果
    クエリ
    プッシュダウン
    並列化
    Object Storage
    リロード
    ※HeatWaveの制限事項
    https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/heatwave-limitations.html

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  14. 業界最速のデータウェアハウス
    TPC-H 10TB
    ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。.
    4.2倍
    Redshiftより⾼速
    3.3倍
    Snowflakeより⾼速
    5.6倍
    BigQueryより⾼速
    7.4倍
    Databricksより⾼速
    10X ra3.4xlarge X-Large Cluster 800スロット Large Cluster
    分析時間の⾼速化で市場のトレンドにいちはやく対応
    数⽇ではなく、数時間で答えを導出
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    14

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  15. 費⽤対効果が業界最⼤のデータウェアハウス
    10TB TPC-Hにおける費⽤対効果の⽐較
    ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。
    2023年5⽉23⽇時点の10TB TPC-Hベンチマークによります。10TB TPC-HのRedshift、Snowflake、Databricks、BigQueryの数値はサードパーティから提供されたものです。
    23倍
    Redshiftより
    低コスト
    27倍
    Snowflakeより
    低コスト
    27倍
    BigQueryより
    低コスト
    60倍
    Databricksより
    低コスト
    1年間リザーブド、前払い Standard Edition 1年間リザーブド 1年間リザーブド
    より低価格での提供
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    15

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  16. MySQL HeatWaveを使っていただいているお客様
    データウェアハウス、機械学習、OLTP
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    16

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  17. オブジェクトストレージの休眠データを活⽤
    MySQL HeatWave Lakehouse
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    17
    ソーシャル、eコマース、ゲーム、ヘルスケア、フィンテック等のアプリ、統計と機械学習のツール
    MySQL HeatWave
    統計 Autopilot
    OLTP AutoML データはオブジェクト・スト
    アに残したまま、クエリ処
    理はHeatWaveで⾏う
    16 GB から 512 TB までスケール可能
    オブジェクト・ストア
    Database
    exports
    MySQL
    クエリ 結果

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  18. オブジェクト・ストレージ上のデータを
    データ分析基盤にロードした上で分析処理を実⾏
    Oracle Autonomous Database、
    MySQL HeatWave Lakehouse, Redshiftなど
    ü データ分析基盤の処理性能を活⽤可能
    オブジェクト・ストレージに対して直接分析クエリを実⾏
    Oracle Autonomous Databaseの外部表、
    Amazon Athena, Redshift Spectrumなど
    ü 分析対象データの事前のロードが不要
    補⾜︓オブジェクト・ストレージ上のデータ分析の2パターン
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    18
    データ可視化ツール
    データ分析実⾏基盤
    オブジェクト・ストレージ
    データをロード
    分析処理を指⽰
    データ可視化ツール
    クエリ実⾏サービス
    オブジェクト・ストレージ
    分析処理を実⾏
    分析処理を指⽰

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  19. HeatWave Lakehouseのクエリパフォーマンス
    Redshiftより9倍、Snowflake、Databricksより17倍、BigQueryより36倍⾼速
    ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。
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    19
    0
    200
    400
    600
    800
    1,000
    1,200
    1,400
    1,600
    1,800
    HeatWave
    Lakehouse
    Amazon Redshift Databricks Snowflake Google BigQuery
    平均実⾏時間 (幾何平均、単位:秒)
    クエリ実⾏時間: 500 TB TPC-H
    17X 低速
    17X 低速
    36X 低速
    9X 低速
    47 秒
    7 分
    14 分
    13 分
    28 分
    設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.

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  20. HeatWave Lakehouseのクエリ価格パフォーマンス
    Redshiftより8倍、Databricksより18倍、Snowflakeより22倍、BigQueryより30倍⾼速
    ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    20
    設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    30
    35
    HeatWave
    Lakehouse
    Redshift Databricks Snowflake Google BigQuery
    価格パフォーマンス
    (幾何平均クエリ時間と年額コスト基に算出)
    価格パフォーマンス: 500 TB TPC-H
    8X コスト⾼
    18X コスト⾼
    22X コスト⾼
    30X コスト⾼

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  21. HeatWave Lakehouseはデータロードも速い
    データはフロントのMySQL InnoDBにコピーされません
    ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    21
    設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    30
    35
    40
    45
    HeatWave
    Lakehouse
    Snowflake Databricks Google BigQuery Amazon Redshift
    ロード時間 (時)
    ロードパフォーマンス: 500 TB TPC-H
    2X 低速
    4.4 時間
    9 時間
    25 時間
    38 時間
    41 時間
    6X 低速
    8X 低速
    9X 低速

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  22. HeatWaveは元データがDBであってもオブジェクト・ストアであっても同じパフォーマンス
    性能的な制限なしに、データをオブジェクト・ストアの上に置いてアプリケーションを開発できます
    ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。
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    22
    設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
    0
    20
    40
    60
    80
    100
    120
    HeatWave HeatWave
    Lakehouse
    Snowflake Amazon Redshift Google Big Query Databricks
    クエリ時間 (秒)
    クエリ実⾏時間: 10 TB TPC-H
    47 秒
    59 秒
    1.3 分
    1.75 分
    14 秒 14 秒

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  23. 講演資料もダウンロード可能
    • Evaluating Large Data Loads and Analysis with MySQL HeatWave Lakehouse at Toyota [LRN4164]
    https://reg.rf.oracle.com/flow/oracle/cwoh23/catalog/page/catalog/session/1686851486771001yVuz
    OCW2023にてトヨタ⾃動⾞様がHeatWave LakehouseのPoC結果を含めた講演を実施︕
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    23

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  24. Edward Screven によるキーノートの資料より引⽤
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    24

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  25. HeatWave Lakehouseによりオブジェクト・ストレージ上のデータと
    MySQL上のデータを統合して分析可能
    更新処理 分析処理
    Autopilot 機械学習
    MySQL HeatWave
    InnoDB
    AWS Aurora export
    Redshift export
    MySQL export
    オブジェクト・ストレージ
    クエリ 結果
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    25
    サードパーティのcsvデータも活⽤することで、活⽤範囲がより広がる

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  26. 1. オブジェクトストレージ上のcsvファイルを指定して、Lakehouseテーブルを作成(Sensorテーブル)
    (Auto Parallel Loadを使⽤すれば、テーブル定義を⾃動⽣成することも可能)
    2. Lakehouseテーブルにデータをロード (Sensorテーブル)
    3. MySQL上のデータをHeatWaveにロード (Salesテーブル)
    4. MySQL上のデータとLakehouseテーブルをJOINしてデータをSELECT
    MySQL上のテーブルとcsvファイルをJOINして検索する例
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    26
    1. mysql> CREATE TABLE Sensor (date DATE, degree INT) ENGINE=DATALAKE
    ENGINE_ATTRIBUTE=‘{“dialect”:{“format”:”csv”},
    “file”:[{“prefix”:“temp_sensor_1.csv”}]}’ SECONDARY_ENGINE=RAPID;
    2. mysql> ALTER TABLE Sensor SECONDARY_LOAD;
    3. mysql> ALTER TABLE SALES SECONDARY_LOAD;
    4. mysql> SELECT count(*) FROM Sensor, SALES WHERE Sensor.degrees > 30 and Sensor.date = SALES.date;
    ※Lakehouseテーブルの構⽂詳細
    https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/mys-hw-lakehouse-table-syntax.html

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  27. 1. 数百テラバイト級のデータをHeatWaveを使って
    ⾼速分析
    2. Parquet形式で出⼒されたRedshift/Auroraの
    バックアップデータをロードし分析
    3. オブジェクト・ストレージ上のデータとMySQL上の
    売上データを統合した分析
    (例︓売上データと天気データを統合して分析)
    4. オブジェクトストレージに出⼒された異なるデータ
    ソースのデータをニアリアルタイムで分析しビジネス
    の意思決定を加速
    MySQL HeatWave Lakehouse: 新たなユースケースの例
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    27

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  28. Distributed Cloud
    • MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
    AI
    • MySQL HeatWave - Vector Store
    Database & Analytics
    • MySQL HeatWave
    • JavaScript stored procedures
    • JSON acceleration
    • Autopilot indexing
    • Auto compression
    • Adaptive query execution
    • Auto unload
    プレス・リリースで触れられた新サービス・機能(MySQL抜粋)
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    28

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  29. 柔軟性向上と選択肢拡張のために、複数のクラウド環境でHeatWaveを提供
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    29
    各クラウド環境で費⽤対効果を向上

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  30. AWS上のデータ処理においてエグレスコストが不要に
    HeatWave Lakehouse が AWS 上に登場 (LA)
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    30
    • Aurora、Redshift、
    SageMaker、Glue、
    Athenaなどを置き換え
    • S3からの直接ロード
    • Aurora からの MySQL
    レプリケーション
    • AWS PrivateLink 対応
    様々なDBからの
    エクスポートデータ
    ストリーミングデータ
    Oracleの AWS アカウント
    cloud.mysql.com
    ERP apps CRM apps
    SCM apps HCM apps IOT apps
    Web apps
    お客様の AWS アカウント
    MySQL HeatWave
    統計 Autopilot
    OLTP AutoML

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  31. Distributed Cloud
    • MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
    AI
    • MySQL HeatWave - Vector Store
    Database & Analytics
    • MySQL HeatWave
    • JavaScript stored procedures
    • JSON acceleration
    • Autopilot indexing
    • Auto compression
    • Adaptive query execution
    • Auto unload
    プレス・リリースで触れられた新サービス・機能(MySQL抜粋)
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    31

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  32. データベースとオブジェクト・ストアの双⽅にあるデータに対し、MLトレーニング、推論、結果説明を実施可能
    HeatWave AutoMLはLakehouseのファイルにも対応
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    32
    回帰
    時系列予測
    異常検知
    分類
    リコメンダー(推奨)システム
    広告費⽤のROI予測
    需要予測
    クレジットカードの
    不正使⽤検知
    悪意のある
    ゲームハッカーの特定
    類似したユーザーの特定
    債務不履⾏
    の予想
    フライト遅延の予測
    降⾬予報
    おすすめの動画
    データベース
    データ
    オブジェクト・ストア
    データ
    Database
    エクスポート
    NEW

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  33. AiwifiのCTOによる講演資料はOCW2023のページで公開されていませんが、個別に共有可能です︕
    • Accelerate ML, OLTP, and OLAP applications with MySQL HeatWave Natively in AWS [LRN3495]
    https://reg.rf.oracle.com/flow/oracle/cwoh23/catalog/page/catalog/session/1685497080315001nj9G
    OCW2023にてAiwifiのCTOがHeatWave on AWS&HeatWave AutoMLの
    本番採⽤事例について講演を実施︕
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    33

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  34. ⽣成AIとMySQL HeatWaveベクトル・ストア
    MySQL HeatWave
    OLTP 分析 ⽣成AI Autopilot
    オブジェクト・ストア
    Database
    exports
    ベクトル・ストア
    • ユーザは⾃然⾔語でクエリ実⾏と情報収集が可能
    • HeatWave Lakehouse による効率的な⽂書の検索
    PRIVATE
    PREVIEW
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    34

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  35. ベクトル・ストアがLLMにコンテキストを提供し、より関連性の⾼い結果を⽣成
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    35
    検索
    エージェント
    内部⽂書等
    LLM
    ベクトル・サーチ
    ⾔語
    エンコーダー
    類似性検索
    拡張プロンプト
    ?

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  36. Distributed Cloud
    • MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
    AI
    • MySQL HeatWave - Vector Store
    Database & Analytics
    • MySQL HeatWave
    • JavaScript stored procedures
    • JSON acceleration
    • Autopilot indexing
    • Auto compression
    • Adaptive query execution
    • Auto unload
    プレス・リリースで触れられた新サービス・機能(MySQL抜粋)
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    36

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  37. JavaScript ストアド・プログラム (LA)
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    37
    • ⼊出⼒引数のシームレスな MySQL ↔
    JavaScript 型変換
    • SQLストアド・ファンクションを使える場所であれば
    どこでも使⽤可能 - SELECT、WHERE、
    ORDER BYなど
    • DML、DDL、ビューのサポート
    • JavaScript内でのSQLの実⾏には、既存のX
    Dev APIを利⽤
    CREATE FUNCTION construct_url (path VARCHAR(50),
    search VARCHAR(20)) RETURNS VARCHAR(100)
    LANGUAGE JAVASCRIPT AS $$
    let url = `${path}${search &&
    !search.startsWith('?') ? '?' : ''}${search ?? ''}`;
    return encodeURI(url);
    $$
    CREATE PROCEDURE update_item_urls(OUT url_count INT)
    LANGUAGE JAVASCRIPT AS $$
    let result = mysql.getSession().runSql(
    `UPDATE my_table
    SET url = construct_url(path, CONCAT('item=',product))
    WHERE product IS NOT NULL`
    );
    url_count = result.getAffectedItemsCount();
    $$
    SELECT construct_url('/page', 'query=шел лы');
    /page?query=%D1%88%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D1%8B

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  38. JSONドキュメントのクエリ処理とリアルタイム分析
    JSONデータ処理もHeatWaveで⾼速化
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    38
    • 最大3倍のデータ圧縮
    • ノード間でのスケールアップ
    DMLはリアルタイムに伝播します
    JSON クエリ (512 GB) MySQL (秒) HeatWave (秒) ⾼速化⽐率
    簡単なフィルタクエリ 5200 240 20倍
    集計クエリ 5500 250 22倍
    ⼤規模JOINクエリ 10時間以上 300 144倍

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  39. Distributed Cloud
    • MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
    AI
    • MySQL HeatWave - Vector Store
    Database & Analytics
    • MySQL HeatWave
    • JavaScript stored procedures
    • JSON acceleration
    • Autopilot indexing
    • Auto compression
    • Adaptive query execution
    • Auto unload
    プレス・リリースで触れられた新サービス・機能(MySQL抜粋)
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    39

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  40. ⽣産性を⾼めてヒューマンエラーを排除
    ワークロードを考慮したMLによる⾃動化
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    40
    4つの新機能
    features
    § Autopilot indexing
    § Auto compression
    § Adaptive query execution
    § Auto unload
    データ駆動
    クエリ駆動
    MLでの⾃動化

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  41. OLTPワークロードに対してセカンダリインデックスを推奨
    MySQL Autopilot indexing の紹介 (LA)
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    41
    CREATE /
    DROP
    Indexes
    index
    クエリ DML
    テーブル
    クエリ DML

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  42. ⼿動でチューンされたワークロードと、同等もしくはよりよいパフォーマンス
    MySQL Autopilot indexing の利⽤結果
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    42
    0
    5000
    10000
    15000
    20000
    25000
    TPCC Benchbase (SF13) SMALLBANK (SF7) SEATS (SF7) EPINIONS (SF350) AUCTIONMARK (SF8)
    リクエスト/秒
    ベンチマーク – スループット
    チューンされたベンチマーク
    Autopilot Indexing
    • MySQL Autopilot は、⼿動でチューンしたベンチマークと同等以上のパフォーマンスを持つインデックスを推奨します
    • ケースによっては、Autopilot はより少ないインデックスを推奨し、ストレージ・コストを節約し、DML のパフォーマンスを向上させます

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  43. ⼿動操作なしで、ワークロードの特性に基づいて最適なカラム圧縮を実現
    Auto compression
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    43
    • 複数の圧縮アルゴリズムを導⼊
    • HeatWaveは、データとクエリの特性に基づき、
    各カラムに最適な圧縮を選択
    • メモリ消費量とクエリ・パフォーマンスの向上
    4TB
    以前の
    消費メモリ
    新しい
    消費メモリ
    メモリ節約(%) 性能への影響
    TPCDS 324GB 243GB 25% 6% 改善
    TPCH 308GB 291GB 6% 10% 改善

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  44. アドホッククエリ性能とスキュー処理の向上
    HeatWaveによるアダプティブなクエリ実⾏
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    44
    • クエリ実⾏開始後にデータ構造とシステム・リソースを動的に調整
    • 実⾏時の実際のデータ分布に基づいて
    各ノードのクエリ実⾏を個別に最適化
    要素
    統計収集
    調整計画
    オペレーター
    要素
    統計収集
    調整計画
    オペレーター
    収集された統計は
    データと交換
    ワークロード データサイズ 初回実⾏時の改善率
    TPCDS 2TB 21%
    TPCDS 16TB 25%
    TPCDS 100TB 10%

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  45. Auto load and unload
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    45
    MySQL
    データベース
    HeatWave
    クラスター
    ロード
    アンロード
    • テーブルやカラムを⾃動的に
    HeatWaveにロードし、ユーザー
    のワークロードのパフォーマンスを
    最適化
    • 他のテーブルより使⽤頻度の低い
    テーブルを⾃動的にアンロードし、
    コストを増加させずにパフォーマン
    スを最適化
    ワークロード

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  46. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
    46
    Appendix

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  47. HeatWavejp (MySQL HeatWave Japan User Group) は、
    MySQL HeatWave Database Service の⽇本での普及と発展を
    ⽬的としたユーザーグループです。
    ユーザー同⼠でノウハウやナレッジを共有できるコミュニティ活動を⾏っていきます。
    MySQL HeatWave をより良く知り、学びあい、盛り上げていきましょう。
    https://join.slack.com/t/heatwavejp/
    shared_invite/zt-1n3vprmly-
    N3Si6Y7IuGVXx9KNTmjdZg
    @HeatWavejp
    https://twitter.com/Heatwavejp
    https://heatwavejp.connpass.com/
    Copyright © 2023 HeatWavejp All Rights Reserved.
    ユーザーグループへの参加 イベント情報 & イベント参加 SNSフォロー & 情報収集

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  48. 48 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.
    0120-06-5556
    [email protected]
    問合せ先

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  49. MySQL コミュニティ
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    49 10/7/23
    § MySQL コミュニティの紹介
    § MySQL への貢献
    § Oracle Contribution Agreement (OCA)
    § MySQL無償認証制度

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  50. MySQL コミュニティの紹介
    Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
    50
    • MySQL コミュニティへの貢献プロセスの運営
    • MySQL ユーザーグループへの⽀援 https://dev.mysql.com/community/mug/
    • 全世界でのサードパーティによるカンファレンスやイベントへの⽀援や参加
    https://dev.mysql.com/community/
    • 教育ビデオの作成
    • MySQL 短編動画 (MySQL Shorts)
    • MySQL ⼊⾨編シリーズ (MySQL 101 for Biginners)
    • https://www.youtube.com/@mysql
    • MySQL RockStar プログラム
    • MySQLの利⽤促進に最も精⼒的に取り組んだ MySQL コミュニティ・メンバーへの表彰
    • 第1回: https://blogs.oracle.com/mysql/post/mysql-rockstars-2022
    • MySQL ACE プログラム
    • MySQL プロジェクトでの ACE プログラムの運営
    • https://ace.oracle.com/pls/apex/ace_program/r/oracle-aces/home

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  51. MySQL への貢献
    • MySQL オープンソースプロジェクトのコントリビューターコミュニティへの参加:
    https://forums.oracle.com/ords/apexds/post/contributing-code-to-mysql-8037
    • コントリビュータになるために持つべきこと
    • MySQL の機能を変更/修正したい、あるいは新しい機能を追加したいといった要望
    • MySQL ソースコードのダウンロード http://dev.mysql.com/downloads/
    • bugs.mysql.com のアカウント http://bugs.mysql.com or
    • 有効な GitHub アカウント https://github.com
    • Oracle Contribution Agreement (OCA) への署名 https://oca.opensource.oracle.com/
    • OCAは、コントリビューターとオラクルの両⽅を法的攻撃から保護する短い法的契約です。OCAに署名することにより、コントリビュー
    ターはオラクルがコントリビューターのコードをオラクル・ソフトウェアで使⽤することが法的に許可されていること、およびコントリビューター
    の知る限りにおいて、そのコードに特許的な問題がないことに同意することになります。
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  52. MySQL 無償認証制度
    • MySQL コミュニティチームは、Oracle University および Oracle Academy と協⼒し、
    mylearn.oracle.com を介して、2ヶ⽉間の指定期間内に使⽤できる無料のトレーニングバウチャー/クレジッ
    トを受講者に提供します。
    • ご興味のある⽅は、以下についての詳細をお知らせくだされば、MySQL コミュニティから連絡いたします。
    • 名前
    • 姓
    • Email アドレス
    • 居住国
    • https://education.oracle.com/
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  53. 連絡先
    • MySQL コミュニティとのコンタクト先⼀覧:
    • MySQL コミュニティページ, https://dev.mysql.com/community/
    • MySQL Slack, https://mysqlcommunity.slack.com
    • The Oracle MySQL ブログ, https://blogs.oracle.com/mysql/
    • The Oracle MySQL Japan ブログ, https://blogs.oracle.com/mysql-jp/
    • Planet MySQL, https://planet.mysql.com/
    • LinkedIn, https://www.linkedin.com/groups/60715/
    • ブログ, https://lefred.be/
    • MySQL フォーラム, http://lists.mysql.com/
    • ディスカッションフォーラム, http://forums.mysql.com
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