한 기사에서 MySQL HeatWave에 대해 이야기해 보겠습니다.

이 기사에서는 MySQL HeatWave에 대한 관련 내용을 주로 소개합니다. MySQL HeatWave는 이 서비스의 도움으로 고성능 메모리 쿼리 가속기가 내장된 MySQL 클라우드 서비스입니다. 현재 애플리케이션 수정 어떤 변경이라도 하면 혼합 워크로드에 대한 MySQL 성능이 몇 배로 향상될 수 있습니다. 이를 살펴보고 도움이 되기를 바랍니다.

세계에서 가장 인기 있는 데이터베이스인 MySQL은 수년 동안 거래 현장을 지배해 왔습니다. 2020년 말, OCI(Oracle Cloud Infrastructure)는 분석 시나리오에서 MySQL의 단점을 보완하는 블랙 기술 플러그인을 출시했습니다. Oracle 관계자는 Aurora보다 1,400배 빠르고, Redshift보다 6.5배 빠르며, 이를 수행하는 비용 효율적인 방법 중 하나는 MySQL HeatWave입니다.

MySQL HeatWave 소개

MySQL HeatWave는 고성능 인 메모리 쿼리 가속기가 내장된 MySQL 클라우드 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 현재 애플리케이션을 변경하지 않고도 혼합 워크로드에 대한 MySQL 성능을 몇 배나 향상시킬 수 있습니다.

기존 분석 시나리오와 비교하여 MySQL HeatWave는 사용자가 별도의 분석 데이터베이스, 별도의 기계 학습(ML) 도구, 추출, 변환 및 로드(ETL) 복제를 사용할 필요가 없습니다. 한편, MySQL HeatWave Machine Learning을 사용하면 개발자와 데이터 분석가는 데이터를 별도의 기계 학습 서비스로 마이그레이션하지 않고도 MySQL HeatWave에서 기계 학습 모델을 구축, 교육, 배포 및 해석할 수 있습니다.

현재 MySQL HeatWave는 OCI(Oracle Cloud Infrastructure), AWS(Amazon Web Services) 및 Microsoft Azure에서 사용할 수 있습니다.

MySQL HeatWave는 MDS(MySQL 데이터베이스 서비스)에 연결하여 분석 쿼리를 지원할 수 있으며 애플리케이션에 노출되지 않습니다. MySQL HeatWave의 데이터베이스는 컬럼 스토리지 형태로 메모리에 저장됩니다.

MySQL HeatWave를 간단히 이해하려면 먼저 다음 세 가지를 이해하십시오.

동일한 MySQL

데이터베이스를 사용하여 OLTP 및 OLAP를 지원합니다.

• 데이터는

  메모리
에 분할 방식으로 저장됩니다.

• 앱을 변경할 필요가 없습니다.

• MySQL HeatWave 기술 아키텍처

전체 아키텍처MySQL HeatWave의 아키텍처는 아래 그림과 같이 플러그인 형태로 MySQL 데이터베이스 시스템 전체에 존재합니다. MySQL HeatWave가 MDS에 걸려 있으므로 사용자는 원래의 데이터 액세스 방법을 수정할 필요가 없다는 것을 알 수 있습니다.

MySQL HeatWave 플러그인은 여러 MySQL HeatWave 노드에 해당합니다. MySQL HeatWave 데이터는 메모리 내 컬럼 스토리지에 저장되며, 영구 데이터는 객체 스토리지에 저장되므로 노드 장애 후 빠르게 복원할 수 있습니다.

열 저장

HeatWave 데이터는 열 저장 모드로 메모리에 저장되며, 이는 벡터화 처리를 용이하게 하는 동시에 데이터가 메모리에 로드되기 전에 인코딩 및 압축되어 성능을 향상시키고 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 따라서 고객 비용이 절감됩니다.

• 행 저장 데이터를 기반으로 수평 파티셔닝을 수행합니다. 수평 파티셔닝을 기반으로 노드 수준에서 쿼리를 병렬로 실행하여 스캔, 조인, 그룹별, aggr 및 top-k와 같은 작업을 가속화할 수 있습니다. 동시에 파티션 계획은 기본 RAPID 맞춤형 하드웨어에 맞춰 조정됩니다.

• 벡터화 실행을 도입하기 위해 파티션 내부의 스키마 정의에 따라 데이터를 열형 저장소로 구성합니다. 각 벡터화 계산 단위는 16KiB 벡터이며 각 열의 해당 행의 벡터를 결합하여 하나의 형태로 만듭니다. 청크. 각 파티션에는 여러 청크가 있습니다.

• DMS에 적응하기 위해 벡터는 여러 개의 타일로 나누어지며, 데이터 전송의 최소 단위로 64개 라인마다 하나의 타일을 형성합니다.

• 메모리 사용량을 줄이기 위해 저장된 모든 데이터는 인코딩되거나 압축됩니다.

MySQL HeatWave 기능

다음 내용은 Oracle의 공식 웹사이트(https://www.php.cn/link/4228bfbd579799d63cb20810ef5c04d1

• MySQL 데이터베이스가 OLTP 및 두 가지 요구 사항을 충족함)에서 가져온 것입니다. OLAP의

  • ETL에 대한 의존성 없음
  • 실시간 분석 제공
  • 보안 강화
  • 애플리케이션 수정 필요 없음
  • MySQL 데이터베이스에서 지원하는 BI 및 데이터 시각화 도구 지원
  • 퍼블릭 클라우드 및 사용자 데이터 센터에서 사용 가능

• 고성능 인 메모리 쿼리 가속기

  • 대규모 확장성과 고성능 아키텍처로 설계
  • 클라우드에 최적화
  • 높은 트랜잭션 볼륨 및 연결에 최적화

• In - 데이터베이스 기계 학습

  • 추가 기계 학습 서비스가 필요하지 않습니다.
  • 기계 학습 수명 주기 자동화를 활용하여 시간을 절약하고 작업량을 줄입니다.
  • 해석 가능한 기계 학습 모델

• MySQL Autopilot

  • 자동 구성
  • 자동 스레드 pool
  • 자동 샤드 예측
  • 자동 인코딩
  • 자동 쿼리 계획 최적화
  • 자동 데이터 배치

• MySQL Lake Warehouse 통합(베타)

  • TPC-H 성능은 유사 제품보다 우수합니다
  • 빠르게 모든 데이터 분석
  • 확장 가능한 관리 및 처리 데이터 아키텍처
  • 머신 러닝 기반 자동 최적화, 성능 향상 및 시간 절약

• 실시간 탄력성

  • 피크 시간대에도 항상 안정적인 고성능 유지, 비용 절감
  • 인스턴스 과잉 프로비저닝 방지

• 완전 관리형 데이터베이스 서비스

  • MySQL 엔지니어링 팀에서 개발, 관리 및 지원
  • MySQL HeatWave 대화형 콘솔: 리소스 관리, 쿼리 실행 및 성능 모니터링

• 고급 보안

  • 키 생성 및 디지털 서명을 통한 비대칭 암호화
  • 데이터 둔감화
  • SQL 허용 목록

MySQL HeatWave 작동 방식

• RAPID 엔진은 명령문에서 관련 기능을 지원합니다. ;

• RAPID 엔진 실행 시간은 InnoDB의 실행 시간보다 짧은 것으로 추정됩니다.

위의 두 가지 조건이 동시에 충족되면 RAPID 엔진인 MySQL HeatWave가 관련 비즈니스 요청을 처리합니다.

MySQL HeatWave 플러그인을 활성화한 후 MDS는 요청이 RAPID 엔진을 통과하는지 여부를 결정하기 위해 두 가지 조건을 사용합니다. 개발 단계에서 MySQL의 이름은 RAPID입니다. HeatWave는 "빠른 속도"입니다.

MySQL HeatWave 데이터 로딩

로딩 방법

MySQL HeatWave 데이터의 경우 다음 세 가지 방법으로 로드할 수 있습니다.

1. 한 번에 한 테이블씩 수동으로 데이터 로드
2. 자동 병렬 방식으로 로드; 매우 효율적인 Autopilot을 통해 데이터를 병렬로 실행할 수 있습니다.
3. MySQL HeatWave 콘솔을 통한 시각적 작업을 통해 데이터를 완전히 로드하는 방법은 현재 AWS에서만 사용할 수 있습니다. 네, MySQL HeatWave 콘솔은 AWS만이 지원하고 있으며, AWS가 OCI보다 한 발 앞서 있는 것은 사실입니다.

데이터 로딩이 완료된 후 MySQL HeatWave는 자동으로 InnoDB 데이터와 일관성을 유지합니다. 여기서 주목해야 할 점은 데이터 변경 사항을 자동으로 동기화하는 모드는 대부분의 사용자에게 비동기식이라는 것입니다. 200ms의 데이터 지연을 허용해야 할 수도 있습니다. 이는 MDS의 데이터 변경 사항이 MySQL HeatWave의 피드백을 기다리지 않음을 의미합니다.

동기화 방법

MDS는 다음 전략에 따라 데이터를 동기화합니다.

• 200ms마다

• 변경 전송 버퍼가 64MB에 도달하면

• MDS에서 DML이 변경된 후 후속 HeatWave 쿼리에서 읽어야 합니다.

MySQL HeatWave 배포 방법

퍼블릭 클라우드

MySQL HeatWave는 OCI(Oracle Cloud Infrastructure), AWS(Amazon Web Services) 및 Microsoft Azure에서의 사용을 지원합니다.

필요한 HeatWave 노드 수는 데이터 크기에 따라 다르며, OCI 및 Azure는 최대 64개 노드를 지원합니다. Amazon Web Services(AWS)에서 HeatWave 클러스터는 최대 128개의 노드를 지원합니다.

하이브리드 배포

하이브리드 배포는 OLTP를 로컬에 배포하고 OLAP를 클라우드에 배포하는 방식을 의미합니다. 이 하이브리드 배포에서 고객은 MySQL 복제를 사용하여 로컬 MySQL 데이터를 OCI 또는 AWS의 MySQL HeatWave에 복사할 수 있습니다. 분석적인 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 ETL을 사용할 필요는 없습니다.

이 하이브리드 배포 방법은 데이터 대기 시간을 고려해야 합니다. "데이터 로딩"에서 소개한 것처럼 데이터는 InnoDB와 HeatWave 간에 비동기적으로 전송되며, 네트워크 지연 외에도 데이터의 실시간 특성도 고려해야 합니다. . 현재 중국에는 MySQL HeatWave가 없는 것으로 알려져 있습니다.

로컬 배포

OCI는 사용자의 데이터 센터에 배포를 지원하므로 규정 준수 요구 사항을 충족하고 데이터가 사용자의 데이터 센터에 상주할 수 있습니다. 이 배포 방법에는 다음과 같은 특징이 있습니다.

• Oracle에서 호스팅하는 독립적인 OCI 클라우드 영역이 있습니다.

• 데이터가 사용자 데이터 센터에 상주해야 한다는 요구 사항을 충족합니다. .

MySQL HeatWave 비용 성능

MySQL HeatWave와 Amazon Redshift의 "가장 빠른 인스턴스" 성능 비교 19개 TPC-H 테스트 결과의 기하 평균 계산 결과 MySQL HeatWave는 Amazon Redshift보다 2.7배 빠르고 Amazon Redshift 비용의 1/3에 불과합니다.

MySQL HeatWave와 Amazon Redshift "저가 인스턴스"의 성능을 비교하면 MySQL HeatWave는 Amazon Redshift보다 성능이 17배 이상 앞서며 투자 비용도 동일합니다.

공식 비용 효율성 데이터로 판단하면, MySQL HeatWave는 사진에 있는 다른 여러 제품에 비해 가장 비용 효율적입니다.

MySQL HeatWave 비용

오라클 공공 복지 수업에서는 MySQL HeatWave의 대략적인 사용 비용에 대해 배울 수 있습니다. 이 그림에서는 환경에 대해서만 주의하면 됩니다. 2T 데이터 볼륨으로 각각의 월 비용은 약 $1260 입니다.

여기에는 MDS 수수료, MDS 보관 수수료 및 HeatWave 수수료가 포함됩니다.

MySQL HeatWave 멀티클라우드 차이점

OCI와 AWS

HeatWave OCI와 AWS 두 클라우드의 로드맵 차이가 더 흥미롭습니다. 앞서 언급했듯이 시각적 데이터 로딩은 통해서만 가능합니다. AWS 이 기능뿐만 아니라 아래 그림을 보면 AWS가 사용자 경험 측면에서 OCI보다 우수합니다.

(https://www.oracle.com/mysql/#roadmap)

OCI에서 콘솔을 사용해야 할 때 AWS로 이동하게 됩니다.

Azure

Azure 사용자의 경우 Azure VNET을 통해 OCI에 연결된 MySQL HeatWave인 MySQL HeatWave 서비스를 계속 사용할 수 있습니다. 즉, OCI 환경이 실제로 사용됩니다.

Azure 사용자에게 기본 사용자 경험을 제공하는 것이 목적이며, 개인 상호 연결 방식은 네트워크 지연을 2ms 이내로 제어합니다.

(https://www.oracle.com/cloud/azure/oracle-database-for-azure/)

Summary

MySQL HeatWave는 OCI(Oracle Cloud Infrastructure), AWS(사용됨)를 지원할 수 있습니다. Amazon Web Services) 및 Microsoft Azure에서는 사용자 데이터 센터에 OCI 배포도 지원합니다.

MySQL HeatWave 플러그인을 활성화한 후 사용자는 MySQL 서비스를 사용하여 비즈니스 수정 없이 TP 및 AP의 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 별도의 ETL 유지 관리가 필요 없이 내부 프로세스를 통해 데이터 동기화가 자동으로 완료되며, 아키텍처를 단순하게 유지할 수 있습니다. 자율주행(AI)과 통합 호수와 창고의 역량은 사용자에게 더 많은 기대를 안겨준다.

MySQL HeatWave는 MySQL의 시나리오 분석 기능을 보완하며 중소기업에 매우 중요합니다.

사용자가 주목해야 할 두 가지 결함이 있습니다. 바로 InnoDB의 스토리지(확장 제한)와 데이터 일관성 문제입니다.

확장 제한 사항: MySQL HeatWave는 확장 기능을 제공할 수 있지만 MySQL InnoDB의 스토리지 문제는 본질적으로 해결되지 않았습니다. InnoDB는 여전히 대규모 데이터에 직면할 때 큰 어려움에 직면해 있습니다.

데이터 일관성: 데이터 일관성 요구 사항이 높은 시나리오의 경우 InnoDB에서 HeatWave(비동기 전송)까지의 지연 문제를 고려해야 합니다.

추천 학습: mysql 비디오 튜토리얼

위 내용은 한 기사에서 MySQL HeatWave에 대해 이야기해 보겠습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!