MySQL HeatWave Lakehouse

利用 MySQL HeatWave Lakehouse 支持高效查询对象存储中的数据，兼具卓越性能与性价比，并自动构建、训练和解释机器学习 (ML) 模型。如今，该产品已登陆 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure。

演示：在 AWS 上运行 MySQL HeatWave Lakehouse (4：32)

MySQL 全球论坛：庆祝 MySQL 成立 30 年

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为何选择使用 MySQL HeatWave Lakehouse？

  • 可查询对象存储中的数据；

    MySQL HeatWave 是一个横向扩展数据处理引擎，专为查询对象存储数据而优化。您可以使用 MySQL HeatWave Vector Store 查询结构化数据、JSON 格式的半结构化数据以及非结构化文档。

  • 使用内置机器学习技术处理所有数据

    使用对象存储和 MySQL Database 中的数据，自动构建、训练、部署和解释 ML 模型，无需将数据迁移至单独的机器学习云技术服务，也无需额外付费。

MySQL HeatWave Lakehouse 的工作原理

MySQL HeatWave Lakehouse 支持 CSV、Parquet、Avro、JSON 以及其他数据库中的导出等各种文件格式。您可以查询对象存储中的数据，也可以将其与 MySQL 数据库中的事务数据相结合。借助 MySQL HeatWave Vector Store，您可以上传和查询非结构化文档。加载到 MySQL HeatWave 集群中进行处理的数据将自动转换为 MySQL HeatWave 内存中格式，对象存储数据不会复制到 MySQL 数据库。您还可以利用 MySQL HeatWave AutoML 这一内置功能，使用对象存储和/或数据库中的数据自动构建、训练和解释机器学习模型，无需将数据迁移到单独的机器学习云技术服务，更无需成为机器学习专家。

MySQL Heatwave Lakehouse 的工作原理图，详细信息如下：
MySQL Database 中的事务数据，以及各种文件格式（例如 CSV、Parquet、Avro、JSON 和来自其他数据库的导出文件）的对象存储数据将实时复制到 MySQL HeatWave 集群中，让客户能够对所有数据进行实时分析。由于机器学习功能内置于 MySQL HeatWave 中，因此客户还可以使用数据库和对象存储中的数据来构建、训练、部署和解释机器学习模型。

MySQL HeatWave Lakehouse 的客户评价

  • “MySQL HeatWave Lakehouse 在从对象存储加载数据以及在对象存储上运行查询方面具有出色的横向扩展能力。随着数据规模扩大及 MySQL HeatWave 集群相应扩展，加载时间和查询时间几乎保持恒定。这种横向扩展特性是 MySQL HeatWave Lakehouse 高效处理海量数据的关键所在。”

    — Deloitte Consulting 云基础设施与工程部门主管 Henry Tullis

  • “Data is growing exponentially and so is the amount of data we store in our data lake. The ability to use standard MySQL syntax to query data across our database and object storage to get real-time insights is very important for Natura. This opens up new opportunities to explore and could represent new competitive advantages if we can analyze all this data faster than our competition.”

    — Natura &Co 解决方案架构师 Fabricio Rucci

MySQL HeatWave Lakehouse 应用场景

用户可以使用 MySQL HeatWave Lakehouse 来快速、经济高效地从分流到对象存储的历史事务数据（用于分析目的）中捕获洞察。


银行使用场景示意图，说明如下：

如图所示，出于分析目的而将所有历史事务数据都保留在本地部署事务数据库会消耗高昂成本，因此银行通常将较早的事务数据导出为 CSV 文件并将其存储到对象存储。MySQL HeatWave Lakehouse 支持用户快速查询对象存储中的数据，快速、经济高效地从历史事务数据中捕获洞察。



用户可以使用 MySQL HeatWave Lakehouse 来全面探索事务数据库中存储的最新营销活动数据和数据湖中存储的较早营销活动数据，以此捕获洞察。


数字营销使用场景示意图，说明如下：

如图所示，所有营销活动数据存储在事务数据库 MySQL HeatWave 中，随后，较早的营销活动数据将被导出到对象存储，存储在一个数据湖中。MySQL HeatWave Lakehouse 可以查询事务数据库中的最新数据和对象存储中的较早营销活动数据，助力用户跨所有营销活动数据运行分析查询。



应用可以通过 MySQL HeatWave Lakehouse 访问物联网 (IoT) 传感器生成的数据。


IoT 使用场景示意图，说明如下：

如图所示，货运集装箱的 IoT 传感器生成数据，这些数据以 CSV 文件形式存储在基于对象存储的数据湖中。MySQL HeatWave Lakehouse 可以快速查询这些数据，帮助用户实施可访问 IoT 数据的分析仪表盘和聊天机器人。



用户可以使用 MySQL HeatWave Lakehouse 来同时查询事务数据库中的销售数据和对象存储中的销售统计信息与市场活动数据，以此管理和规划媒体销售市场活动。


媒体使用场景示意图，说明如下：

如图所示，图书销售情况被记录和存储在事务数据库 MySQL HeatWave 中。销售和市场活动的统计信息被导出为 CSV 文件，存储到对象存储。MySQL HeatWave Lakehouse 可以同时查询事务数据和对象存储中数据，帮助用户管理和规划市场活动。



了解权威行业分析机构如何评价 MySQL HeatWave Lakehouse

  • IDC 徽标

    “Organizations looking for the best value in the cloud data lakehouse landscape must seriously consider MySQL HeatWave Lakehouse.”

    Carl Olofson
    IDC 数据管理软件研究副总裁
  • Wikibon 徽标

    “MySQL HeatWave 在如此多的节点上并行加载和查询数据的能力在业内首屈一指。”

    Marc Staimer
    Wikibon 高级分析师
  • The Futurum Group 徽标

    “MySQL HeatWave Lakehouse 在数据加载与查询性能方面创下纪录，这是云数据服务领域前所未有的创新。”

    Ron Westfall
    The Futurum Group 研究总监
  • Omdia 徽标

    “With MySQL HeatWave Lakehouse, Oracle is presenting MySQL customers on AWS and Microsoft Azure with a proposition they may not be able to refuse.”

    Bradley Shimmin
    Omdia 人工智能和分析首席分析师
  • Moor 徽标

    “MySQL HeatWave Lakehouse can simplify the life of data management professionals and should improve the customer experience.”

    Matt Kimball
    Moor Insights & Strategy 数据中心副总裁兼首席分析师
  • NAND Research 徽标

    “Simply put: MySQL HeatWave Lakehouse enables you to stay ahead of the competition by taking swift action on meaningful business insights.”

    Steve McDowell
    NAND Research 首席分析师兼创始合作人
  • Constellation Research 徽标

    “MySQL HeatWave 团队以超越行业的创新力，在单一数据库中实现五大核心数据库用例，让高管们得以安心使用这款全能型数据库，一款真正意义上的通用数据库。”

    Holger Mueller
    Constellation Research 副总裁兼首席分析师
  • KuppingerCole 徽标

    “MySQL HeatWave Lakehouse takes customers to a new level of capabilities: being able to query heterogeneous data across data warehouses and data lakes at petabyte scale using the familiar SQL syntax, while beating popular competitors at query performance, load times, and cost efficiency.”

    Alexei Balaganski
    KuppingerCole Analysts 首席分析师兼首席技术官

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