近日，oracle 宣布推出 mysql heatwave lakehouse，让客户能够像在数据库内查询数据一样快地查询对象存储中的数据。mysql heatwave lakehouse支持各种文件格式（例如 csv、parquet）和从其他数据库导出的文件，并且可以在同一查询中将对象存储文件数据与 mysql 数据库中的数据相结合。对象存储中的文件由 heatwave 直接查询，而无需将数据复制到 mysql 数据库中。因此，在对象存储中查询数据方面，mysql heatwave lakehouse 为查询处理、数据加载速度、集群预配时间和自动化奠定了新的可扩展性和性能标准。
甲骨文公司首席企业架构师 edward screven 表示：“超过 80% 的数据存储在文件系统中，该数字还在不断增长。客户希望将各种外部数据与内部事务处理数据集成和分析，但处理起来往往过于复杂或成本太高。mysql heatwave lakehouse 能够帮助客户将对象存储中的数据与数据库数据结合在一起，让客户能够轻松获得宝贵的实时洞察，同时显著提高查询性能并降低数据加载速度。”
对象存储中的数据查询速度，与数据库中的数据查询速度一样快
如 10 tb tpc-h* 基准测试所示，使用 mysql heatwave lakehouse 以常用文件格式查询对象存储中的数据的速度，与在 mysql 数据库中查询数据的速度一样快。这是因为 mysql heatwave 的内置功能 mysql autopilot 提供了基于机器学习的自动化，可以从查询执行中学习，并改进未来查询的执行计划。mysql autopilot 是 mysql heatwave 一项特别的创新功能。基于 oracle 云基础设施远程软件服务（oracle cloud infrastructure, oci）的 mysql heatwave 采用 amd epyc™ 处理器。
amd 数据中心凯发k8官网下载的解决方案业务小组执行副总裁兼总经理 forrest norrod 表示：“amd 和 mysql heatwave 工程团队正在密切合作，合力优化 amd epyc 处理器与 mysql heatwave 的性能，以利用新的处理器功能。得益于本次合作，在 amd epyc cpu 驱动的 oci 实例上运行 mysql heatwave 的 mysql 客户可在关键业务工作负载方面获得较为突出的性价比，其中包括针对海量对象存储数据的实时分析。”
数据湖仓一体的查询性能十分亮眼
mysql heatwave 的性能源自于其横向扩展架构，该架构支持通过大规模并行来配置集群、加载数据和处理高达 512 个节点的查询。此外，mysql autopilot 的增强功能可自动为对象文件创建元数据，并动态适应底层对象存储的性能，确保在 oci 区域中都能提供出色的性能。
mysql heatwave 是重要的云端服务，可在单一的 mysql 数据库服务中提供事务处理、实时分析、机器学习、数据池查询和基于机器学习的自动化功能。作为 oracle distributed cloud 策略的核心，mysql heatwave 在 oci 中提供，在 amazon web services 中原生提供，作为 oracle database service for azure 的一部分提供，以及通过 oci dedicated region 在客户数据中心内提供。
了解客户、凯发k8官网下载的合作伙伴和分析机构对 mysql heatwave lakehouse 的评价
natura&co 凯发k8官网下载的解决方案架构师 fabricio rucci 表示：“数据呈指数级增长，我们在数据湖中存储的数据量也是如此。能够使用标准 mysql 语法，在数据库和对象存储中查询数据获得实时洞察，这一点对 natura 而言非常重要。这为我们提供了新的机会，如果我们可以比竞争对手更快地分析所有的数据，就可能获得新的竞争优势。”
德勤咨询公司 (deloitte consulting) 云基础设施与工程团队负责人 henry tullis 表示：“无论是从对象存储加载数据，还是在对象存储上运行查询，heatwave lakehouse 都展示了良好的可扩展性。随着数据量以及 heatwave 集群大小的增加，加载时间和查询时间几乎保持不变。heatwave lakehouse 在数据管理方面的这种横向扩展特性是高效处理大量数据的关键。”
constellation research 副总裁兼首席分析师 holger mueller 表示：“自大数据出现以来，大数据/湖仓一体查询的速度大大低于事务查询速度。mysql heatwave 打破了这一局面，证明了 lakehouse 可以实现与事务查询同等的性能，这是很多人未曾听过、未曾想过的。通过查询性能奇偶校验，heatwave 使 cxos 无需再担心数据需要存储在哪里、如何查询数据。其中的秘诀在于能够优化查询的 heatwave 的 autopilot。heatwave 团队再一次取得了业内突破性成果。”
甲骨文公司首席企业架构师 edward screven 表示：“超过 80% 的数据存储在文件系统中，该数字还在不断增长。客户希望将各种外部数据与内部事务处理数据集成和分析，但处理起来往往过于复杂或成本太高。mysql heatwave lakehouse 能够帮助客户将对象存储中的数据与数据库数据结合在一起，让客户能够轻松获得宝贵的实时洞察，同时显著提高查询性能并降低数据加载速度。”
对象存储中的数据查询速度，与数据库中的数据查询速度一样快
如 10 tb tpc-h* 基准测试所示，使用 mysql heatwave lakehouse 以常用文件格式查询对象存储中的数据的速度，与在 mysql 数据库中查询数据的速度一样快。这是因为 mysql heatwave 的内置功能 mysql autopilot 提供了基于机器学习的自动化，可以从查询执行中学习，并改进未来查询的执行计划。mysql autopilot 是 mysql heatwave 一项特别的创新功能。基于 oracle 云基础设施远程软件服务（oracle cloud infrastructure, oci）的 mysql heatwave 采用 amd epyc™ 处理器。
amd 数据中心凯发k8官网下载的解决方案业务小组执行副总裁兼总经理 forrest norrod 表示：“amd 和 mysql heatwave 工程团队正在密切合作，合力优化 amd epyc 处理器与 mysql heatwave 的性能，以利用新的处理器功能。得益于本次合作，在 amd epyc cpu 驱动的 oci 实例上运行 mysql heatwave 的 mysql 客户可在关键业务工作负载方面获得较为突出的性价比，其中包括针对海量对象存储数据的实时分析。”
数据湖仓一体的查询性能十分亮眼
mysql heatwave 的性能源自于其横向扩展架构，该架构支持通过大规模并行来配置集群、加载数据和处理高达 512 个节点的查询。此外，mysql autopilot 的增强功能可自动为对象文件创建元数据，并动态适应底层对象存储的性能，确保在 oci 区域中都能提供出色的性能。
mysql heatwave 是重要的云端服务，可在单一的 mysql 数据库服务中提供事务处理、实时分析、机器学习、数据池查询和基于机器学习的自动化功能。作为 oracle distributed cloud 策略的核心，mysql heatwave 在 oci 中提供，在 amazon web services 中原生提供，作为 oracle database service for azure 的一部分提供，以及通过 oci dedicated region 在客户数据中心内提供。
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natura&co 凯发k8官网下载的解决方案架构师 fabricio rucci 表示：“数据呈指数级增长，我们在数据湖中存储的数据量也是如此。能够使用标准 mysql 语法，在数据库和对象存储中查询数据获得实时洞察，这一点对 natura 而言非常重要。这为我们提供了新的机会，如果我们可以比竞争对手更快地分析所有的数据，就可能获得新的竞争优势。”
德勤咨询公司 (deloitte consulting) 云基础设施与工程团队负责人 henry tullis 表示：“无论是从对象存储加载数据，还是在对象存储上运行查询，heatwave lakehouse 都展示了良好的可扩展性。随着数据量以及 heatwave 集群大小的增加，加载时间和查询时间几乎保持不变。heatwave lakehouse 在数据管理方面的这种横向扩展特性是高效处理大量数据的关键。”
constellation research 副总裁兼首席分析师 holger mueller 表示：“自大数据出现以来，大数据/湖仓一体查询的速度大大低于事务查询速度。mysql heatwave 打破了这一局面，证明了 lakehouse 可以实现与事务查询同等的性能，这是很多人未曾听过、未曾想过的。通过查询性能奇偶校验，heatwave 使 cxos 无需再担心数据需要存储在哪里、如何查询数据。其中的秘诀在于能够优化查询的 heatwave 的 autopilot。heatwave 团队再一次取得了业内突破性成果。”
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