Mari bercakap tentang MySQL HeatWave dalam satu artikel

Artikel ini membawakan anda pengetahuan yang berkaitan tentang MySQL, yang terutamanya memperkenalkan kandungan yang berkaitan tentang MySQL HeatWave ialah perkhidmatan awan MySQL dengan pemecut pertanyaan memori berprestasi tinggi terbina dalam dengan bantuan perkhidmatan ini, kami tidak perlu Sebarang perubahan pada aplikasi semasa boleh meningkatkan prestasi MySQL bagi beban kerja bercampur dengan beberapa urutan magnitud mari kita lihat, saya harap ia akan membantu semua orang.

Sebagai pangkalan data paling popular di dunia, MySQL telah dominan dalam kancah perdagangan selama bertahun-tahun. Pada penghujung tahun 2020, OCI (Oracle Cloud Infrastructure) melancarkan pemalam teknologi hitam, yang menggantikan kekurangan MySQL dalam senario analisis, pegawai Oracle mendakwa bahawa ia adalah 1,400 kali lebih pantas daripada Aurora, 6.5 kali lebih pantas daripada Redshift, dan boleh. dibahagikan kepada dua bahagian Satu cara yang menjimatkan kos untuk melakukan ini ialah MySQL HeatWave.

Pengenalan kepada MySQL HeatWave

MySQL HeatWave ialah perkhidmatan awan MySQL dengan pemecut pertanyaan dalam memori berprestasi tinggi terbina dalam. Dengan perkhidmatan ini, kami boleh meningkatkan prestasi MySQL untuk beban kerja bercampur mengikut susunan magnitud tanpa membuat sebarang perubahan pada aplikasi semasa kami.

Berbanding dengan senario analisis tradisional, MySQL HeatWave menghapuskan keperluan untuk pengguna menggunakan pangkalan data analisis berasingan, alatan pembelajaran mesin (ML) berasingan dan mengekstrak, mengubah dan memuatkan (ETL) replikasi. Sementara itu, dengan Pembelajaran Mesin HeatWave MySQL, pembangun dan penganalisis data boleh membina, melatih, menggunakan dan mentafsir model pembelajaran mesin dalam MySQL HeatWave tanpa memindahkan data ke perkhidmatan pembelajaran mesin yang berasingan.

MySQL HeatWave kini tersedia di OCI (Oracle Cloud Infrastructure), AWS (Amazon Web Services) dan Microsoft Azure.

MySQL HeatWave boleh dilampirkan pada MDS (MySQL Database Service) untuk menyokong pertanyaan analisis, ia tidak terdedah kepada aplikasi. Pangkalan data MySQL HeatWave disimpan dalam ingatan dalam bentuk storan lajur.

Untuk memahami MySQL HeatWave, mula-mula fahami tiga perkara berikut:

• Gunakan pangkalan data MySQL yang sama untuk menyokong OLTP dan OLAP; >

• Data disimpan dalam

  memori secara terbahagi; 🎜> .

• Seni bina teknikal MySQL HeatWave

Seni bina keseluruhan

Seni bina MySQL HeatWave ditunjukkan dalam rajah di bawah , ia wujud dalam keseluruhan sistem pangkalan data MySQL dalam bentuk plug-in Ia tidak berhadapan langsung dengan aplikasi Ia boleh difahami bahawa MySQL HeatWave digantung di bawah MDS, dan pengguna tidak perlu mengubah suai yang asal. kaedah capaian data.

Pemalam MySQL HeatWave sepadan dengan beberapa Nod MySQL HeatWave. Data MySQL HeatWave disimpan dalam memori sebagai storan lajur, dan data berterusannya disimpan dalam storan objek, yang boleh dipulihkan dengan cepat selepas kegagalan Node.

Storan Lajur

Data Gelombang Haba disimpan dalam memori dalam mod storan lajur, yang memudahkan pemprosesan vektorisasi Pada masa yang sama, data akan dikodkan dan dimampatkan sebelum dimuatkan ke dalam memori, yang boleh meningkatkan prestasi dan mengurangkan jejak memori, dengan itu mengurangkan kos untuk pelanggan.

• Lakukan pembahagian mendatar berdasarkan data storan baris Berdasarkan pembahagian mendatar, pertanyaan boleh dilaksanakan secara selari pada tahap nod untuk mempercepatkan imbasan. join, dan group-by , aggr dan operator top-k, manakala perancangan partition disesuaikan dengan perkakasan tersuai RAPID yang mendasari.

• Data dalam partition disusun ke dalam storan kolumnar mengikut definisi skema untuk memperkenalkan pelaksanaan vektorisasi Unit bagi setiap pengiraan vektorisasi ialah vektor 16KiB, dan setiap lajur sepadan dengan vektor gabungan baris bersama-sama menjadi ketulan, dan setiap partition mempunyai berbilang ketulan.

• Untuk menyesuaikan diri dengan DMS, vektor dibahagikan kepada berbilang jubin dan setiap 64 baris membentuk jubin sebagai unit minimum penghantaran data.

• Untuk mengurangkan penggunaan memori, semua data yang disimpan akan dikodkan atau dimampatkan.

Fungsi MySQL HeatWave

Kandungan berikut diambil daripada laman web rasmi Oracle di https://www.php.cn/link/4228bfbd579799d61dcb20841d

• Pangkalan data MySQL memenuhi kedua-dua keperluan OLTP dan OLAP

  • Tiada pergantungan pada ETL
  • Menyediakan masa nyata analisis
  • Keselamatan yang dipertingkatkan
  • Tidak perlu mengubah suai aplikasi
  • Menyokong BI dan alat visualisasi data yang disokong oleh pangkalan data MySQL
  • Boleh digunakan dalam awan awam dan pusat data pengguna

• Pemecut pertanyaan dalam memori berprestasi tinggi

  • Direka bentuk dengan pengembangan besar-besaran dan seni bina berprestasi tinggi
  • Dioptimumkan untuk awan
  • Dioptimumkan untuk volum transaksi dan sambungan yang tinggi

• Pembelajaran mesin dalam pangkalan data

  • Tiada perkhidmatan pembelajaran mesin tambahan diperlukan
  • Manfaatkan automasi kitaran hayat pembelajaran mesin untuk menjimatkan masa dan mengurangkan beban kerja
  • Model pembelajaran mesin yang boleh ditafsir

• MySQL Autopilot

  • Konfigurasi Automatik
  • Kolam Benang Automatik
  • Ramalan Perkongsian Automatik
  • pengekodan
  • Pengoptimuman pelan pertanyaan automatik
  • Peletakan data automatik

• Penyepaduan gudang tasik MySQL (beta)

  • Prestasi TPC-H lebih baik daripada produk yang serupa
  • Analisis semua data dengan cepat
  • Seni bina data pengurusan dan pemprosesan boleh skala
  • Pembelajaran Mesin memacu pengoptimuman automatik ke meningkatkan prestasi dan menjimatkan masa

• Keanjalan masa nyata

  • Sentiasa mengekalkan tahap tinggi yang stabil semasa waktu puncak Prestasi, lebih rendah kos dan tiada masa henti
  • Elakkan contoh yang berlebihan

• Perkhidmatan pangkalan data terurus sepenuhnya

  • Dibangunkan , diurus dan disokong oleh pasukan Kejuruteraan MySQL
  • Konsol interaktif MySQL HeatWave: mengurus sumber, menjalankan pertanyaan dan memantau prestasi

• Keselamatan lanjutan

  • Penyulitan asimetri dengan penjanaan kunci dan tandatangan digital
  • Penyahpekaan data
  • penyenaraian putih SQL

Prinsip kerja MySQL HeatWave

• Enjin RAPID menyokong fungsi yang berkaitan dalam pernyataan; 🎜>Masa pelaksanaan enjin RAPID dianggarkan kurang daripada masa pelaksanaan InnoDB.

• Apabila kedua-dua syarat di atas dipenuhi pada masa yang sama, enjin RAPID, iaitu MySQL HeatWave, akan memproses permintaan perniagaan yang berkaitan. Selepas mendayakan pemalam MySQL HeatWave, untuk permintaan yang diterima, MDS akan menggunakan dua syarat untuk menentukan sama ada permintaan itu melalui enjin RAPID Enjin yang digunakan oleh MySQL HeatWave adalah RAPID. nama MySQL HeatWave Ia "RAPID".

Pemuatan data MySQL HeatWave

Kaedah pemuatan

Untuk data MySQL HeatWave, anda boleh memuatkannya dalam tiga cara berikut:

1. Muat data secara manual, memuatkan satu jadual pada satu masa;
2. Muat data dalam mod selari automatik, yang boleh dilaksanakan secara selari melalui Autopilot, yang lebih cekap; >Konsol MySQL HeatWave yang lulus menggunakan operasi visual untuk melengkapkan pemuatan data Kaedah ini hanya tersedia pada AWS. Ya, memang benar bahawa hanya AWS yang menyokong konsol MySQL HeatWave, dan AWS selangkah di hadapan OCI.
3. Pemuatan data awal mungkin mengambil sedikit masa Selepas melengkapkan pemuatan data, MySQL HeatWave akan kekal konsisten dengan data InnoDB secara automatik . Mod data adalah tak segerak, dan pengguna mungkin perlu menerima sehingga 200ms kelewatan data, yang bermaksud bahawa perubahan data pada MDS tidak akan menunggu maklum balas daripada MySQL HeatWave

.

Kaedah penyegerakan

MDS akan menyegerakkan data mengikut strategi berikut:

Setiap 200 ms; 🎜>

• Apabila penimbal penghantaran perubahan mencapai 64MB

• Dalam MDS, apabila data ditukar oleh DML perlu dibaca oleh pertanyaan HeatWave berikutnya.

• Kaedah penggunaan MySQL HeatWave

Awan awam

MySQL HeatWave boleh menyokong OCI (Oracle Cloud Infrastruktur), AWS (Perkhidmatan Web Amazon) dan Microsoft Azure.

Bilangan nod HeatWave yang diperlukan bergantung pada saiz data, sokongan OCI dan Azure sehingga 64 nod. Pada Perkhidmatan Web Amazon (AWS), kluster HeatWave menyokong sehingga 128 nod.

Penyerahan hibrid

Penyerahan hibrid merujuk kepada penggunaan tempatan OLTP + penggunaan awan OLAP Dalam penggunaan hibrid ini, Pelanggan boleh gunakan MySQL Replication untuk mereplikasi data MySQL tempatan kepada OCI atau AWS MySQL HeatWave tanpa perlu melalui ETL untuk memenuhi keperluan perniagaan analisis.

Kaedah penggunaan hibrid ini perlu mempertimbangkan kelewatan data

, yang telah diperkenalkan dalam "Pemuatan Data" dihantar secara tidak segerak antara InnoDB dan HeatWave adalah perlu untuk Mempertimbangkan sifat masa nyata data. Difahamkan pada masa ini tiada MySQL HeatWave di China.

Pengerahan setempat

OCI menyokong pengerahan dalam pusat data pengguna, yang boleh memenuhi keperluan pematuhan dan membenarkan data berada dalam pusat data pengguna pusat data. Kaedah penyebaran ini mempunyai ciri-ciri berikut:

Mempunyai kawasan awan OCI yang bebas, dihoskan oleh Oracle

• Memenuhi keperluan data berada di dalamnya; keperluan Pusat data pengguna;

• memenuhi keperluan kependaman rendah.

Keberkesanan kos MySQL HeatWave

Perbandingan prestasi antara MySQL HeatWave dan Amazon Redshift "contoh terpantas" , selepas pengiraan min geometri bagi 19 keputusan ujian TPC-H, MySQL HeatWave adalah 2.7 kali lebih pantas daripada Amazon Redshift, dan kosnya hanya satu pertiga daripada Amazon Redshift.

Membandingkan prestasi MySQL HeatWave dan Amazon Redshift "contoh kos rendah", MySQL HeatWave adalah lebih daripada 17 kali lebih tinggi daripada Amazon Redshift dalam prestasi, dan kos pelaburan adalah yang sama.

Jika dilihat daripada data keberkesanan kos rasmi, MySQL HeatWave adalah yang paling menjimatkan kos berbanding beberapa produk lain dalam gambar.

Kos MySQL HeatWave

Dalam kelas kebajikan awam Oracle, kita boleh mengetahui tentang anggaran kos penggunaan MySQL HeatWave For gambar ini Kita hanya perlu memberi perhatian kepada bahagian bawah angka Untuk persekitaran dengan volum data 2T, kos bulanan adalah lebih kurang AS$1,260.

Ini termasuk yuran MDS, yuran penyimpanan MDS dan yuran HeatWave. MySQL HeatWave Multi-Cloud Perbezaan Perbezaan antara Roadmaps kedua-dua awan AWS adalah agak menarik Seperti yang dinyatakan sebelum ini, pemuatan data visual hanya boleh diselesaikan melalui keupayaan ini, tetapi juga dari angka berikut, AWS adalah lebih baik daripada OCI dari segi pengalaman pengguna.

(https://www.oracle.com/mysql/#roadmap)Apabila anda perlu menggunakan konsol dalam OCI, ia akan melompat kepada AWS.

Azure

Untuk pengguna Azure, anda masih boleh menggunakan perkhidmatan MySQL HeatWave, iaitu MySQL HeatWave yang disambungkan kepada OCI melalui Azure VNET, Dengan kata lain, persekitaran OCI sebenarnya digunakan.

Tujuannya adalah untuk menyediakan pengalaman pengguna asli untuk pengguna Azure, dan kaedah interkoneksi peribadi mengawal kelewatan rangkaian dalam masa 2ms.

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

Ringkasan

MySQL HeatWave boleh menyokong penggunaan pada OCI (Oracle Cloud Infrastructure), AWS (Amazon Web Services) dan Microsoft Azure, dan juga menyokong penggunaan OCI ke pusat data pengguna.

Selepas mendayakan pemalam MySQL HeatWave, pengguna boleh menggunakan perkhidmatan MySQL untuk memenuhi keperluan perniagaan dalam TP dan AP tanpa mengubah suai perniagaan. Penyegerakan data diselesaikan secara automatik melalui proses dalaman, tanpa perlu menyelenggara ETL secara berasingan, dan seni bina boleh disimpan dengan mudah. Keupayaan pemanduan autonomi (AI) dan tasik dan gudang bersepadu memberikan pengguna lebih banyak harapan.

MySQL HeatWave melengkapkan keupayaan MySQL untuk menganalisis senario dan mempunyai kepentingan yang besar kepada perusahaan kecil dan sederhana.

Terdapat dua kekurangan yang patut diberi perhatian pengguna: storan InnoDB (had pengembangan) dan isu ketekalan data.

Keterbatasan pengembangan: MySQL HeatWave boleh menyediakan keupayaan pengembangan, tetapi masalah penyimpanan MySQL InnoDB pada dasarnya masih belum dapat diselesaikan dalam menghadapi data yang besar.

Ketekalan data: Untuk senario dengan keperluan ketekalan data yang tinggi, isu kelewatan daripada InnoDB kepada HeatWave (transmisi tak segerak) perlu dipertimbangkan.

Pembelajaran yang disyorkan:

tutorial video mysql

Atas ialah kandungan terperinci Mari bercakap tentang MySQL HeatWave dalam satu artikel. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!