Features von MySQL HeatWave
Transaktionsverarbeitung der Enterprise-Klasse
- Die Kompatibilität mit MySQL mit vollständiger InnoDB-Unterstützung und ACID-Konformität sorgt für Datenkonsistenz und Isolation bei jeder Transaktion.
- Der Hypergraph-Optimizer ermöglicht eine kostenbasierte Abfrageoptimierung und verbessert die Performance komplexer transaktionaler und gemischter Workloads.
- Der Enterprise Thread Pool skaliert auf Tausende gleichzeitige Verbindungen und nutzt multithreadbasiertes Scheduling für besonders anspruchsvolle OLTP-Umgebungen.
- Autopilot Indexing bestimmt automatisch sekundäre Indizes zur Optimierung des OLTP-Durchsatzes und nutzt maschinelles Lernen, um auf Basis individueller Anwendungs-Workloads Prognosen zu erstellen. Dadurch entfallen zeitaufwendige Aufgaben für die Erstellung optimaler Indizes zur Steigerung der OLTP-Performance sowie deren laufende Pflege bei sich verändernden Workloads.
Technische Einführung zu MySQL HeatWave lesen (PDF)
Maximale Verfügbarkeit und integrierte Sicherheit
Erreichen Sie eine Verfügbarkeit von 99,99 % durch Gruppenreplikation, automatisches Failover, Leseskalierung über Replikate, kontinuierliche Backups, automatisierte Patches sowie umfassende Sicherheitsfunktionen, einschließlich vollständiger Verschlüsselung und granularer rollenbasierter Zugriffskontrollen.
Vollständig automatisierte Vorgänge
Bereitstellung, Skalierung, Performance-Optimierung, Patching, Backups und Wiederherstellung werden automatisch verwaltet. So erreichen Sie maximale Effizienz und reduzieren den operativen Aufwand.
Der einzige MySQL-Cloud-Service, der auf MySQL Enterprise Edition basiert
Nutzen Sie einen Service, der vom MySQL-Team entwickelt, betrieben und unterstützt wird und der die neuesten Funktionen und Sicherheitsupdates ohne Verzögerung bereitstellt. Der MySQL-Enterprise-Support ist ohne zusätzliche Kosten enthalten.
Asymmetrische Verschlüsselung mit Schlüsselgenerierung und digitalen Signaturen
Serverseitige asymmetrische Verschlüsselung ermöglicht es Entwicklern und DBAs, den Schutz vertraulicher Daten mithilfe von öffentlichen und privaten Schlüsseln zu erhöhen. Sie können auch digitale Signaturen implementieren, um die Identität von Signaturdokumenten zu bestätigen. Entwickler können Daten verschlüsseln, ohne Anwendungen anpassen zu müssen.
Datenmaskierung und De-Identifizierung
Datenmaskierung und De-Identifizierung verbergen reale Datenwerte und ersetzen sie durch Ersatzwerte. Zudem stehen Funktionen wie selektive Maskierung, zufällige Datensubstitution, Unschärfe und weitere Verfahren zur Verfügung. Mit Datenmaskierung und De-Identifizierung in MySQL HeatWave reduzieren Kunden das Risiko von Datenschutzverletzungen, indem sensible Daten verborgen werden, die in Nicht-Produktionssystemen wie Entwicklungs- und Testumgebungen genutzt werden können. Diese Datenmaskierungsfunktionen sind verfügbar, wenn Abfragen auf dem MySQL-Datenbankknoten oder dem MySQL-HeatWave-Cluster ausgeführt werden.
Connection Control: Integrierter Schutz vor Brute-Force-Angriffen
MySQL HeatWave verfügt über Connection Control, eine Sicherheitsfunktion zum Schutz vor Brute-Force-Angriffen. Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Cyberbedrohungen beginnt der Schutz Ihrer Daten bereits mit der Sicherung des Zugriffs an der Quelle. Connection Control sorgt für zusätzliche Sicherheit, indem es die Antwortzeit bei wiederholten fehlgeschlagenen Anmeldeversuchen vom selben Host automatisch verlangsamt. Dieser Mechanismus kann die Wirksamkeit automatisierter Angriffe, die auf dem schnellen Ausprobieren von Anmeldedaten basieren, erheblich verringern.
Leistungsstarker In-Memory Abfragebeschleuniger
MySQL HeatWave verfügt über eine In-Memory-, massiv parallele, hybride spaltenorientierte Abfrageverarbeitungs-Engine. Es implementiert hochmoderne Algorithmen für die verteilte Abfrageverarbeitung, die eine sehr hohe Performance bieten.
Entwickelt für großen Umfang und hohe Leistung
MySQL HeatWave partitioniert Daten massiv über einen Cluster von Knoten, die parallel betrieben werden können, und bietet dadurch eine hervorragende Skalierbarkeit zwischen den Knoten. Jeder Knoten innerhalb eines Clusters und jeder Kern innerhalb eines Knotens kann partitionierte Daten parallel verarbeiten. Ein intelligenter Abfrage-Scheduler überlappt Berechnungen mit Netzwerkkommunikationsaufgaben und ermöglicht so Skalierung über Tausende von Kernen hinweg.
Optimiert für die Cloud
Die Abfrageverarbeitung ist für Standardserver in der Cloud optimiert. Die Partitionsgrößen sind so ausgelegt, dass sie optimal in den Cache der zugrunde liegenden Shapes passen. Die Überlappung von Berechnungs- und Kommunikationsaufgaben ist auf die verfügbare Netzwerkbandbreite abgestimmt. Verschiedene Analyseverarbeitungsfunktionen nutzen die Hardware-Instruktionen der zugrunde liegenden virtuellen Maschinen.
Optimiert für hohe Transaktionsraten und Verbindungen
Autopilot verbessert die Performance des MySQL-HeatWave-Thread-Pools und sorgt für eine optimale Nutzung der Hardware-Ressourcen. Dadurch erzielt MySQL HeatWave einen hohen Durchsatz für OLTP-Workloads und verhindert Leistungseinbußen bei hohen Transaktions- und Parallelitätsstufen.
Echtzeitanalysen ohne ETL
MySQL HeatWave ermöglicht Echtzeit-Analysen auf Daten in der MySQL-Datenbank und im Objektspeicher – ohne Extract-, Transform- und Load-(ETL-)Duplikation. So entfallen komplexe und zeitaufwendige Integrationen mit separaten Analysedatenbanken und Lakehouse-Services.
Echtzeitanalysen ausführen
Analyseabfragen greifen auf stets aktuelle Informationen zu, da Updates aus Transaktionen automatisch in Echtzeit in den MySQL-HeatWave-Analytics-Cluster repliziert werden. Es ist nicht erforderlich, die Daten zu indizieren, bevor Analyseabfragen ausgeführt werden. Entwickler und DBAs können MySQL HeatWave zudem für Echtzeitanalysen von in MySQL Database und im Objektspeicher gespeicherten JSON-Dokumenten nutzen und Analyseabfragen auf diesen Dokumenten um Größenordnungen beschleunigen.
Nehmen Sie keine Änderungen an MySQL-Anwendungen vor
MySQL HeatWave ist eine native MySQL-Lösung. Vorhandene MySQL-Anwendungen können ohne Änderungen ausgeführt werden.
Verwenden Sie dieselben BI- und Datenvisualisierungstools
MySQL HeatWave unterstützt dieselben Business-Intelligence-(BI-) und Datenvisualisierungstools wie MySQL Database, darunter Oracle Analytics Cloud, Tableau und Looker.
Verbesserte Sicherheit
Ruhende Daten sowie Daten während der Übertragung zwischen der MySQL-Datenbank und den Knoten des MySQL-HeatWave-Clusters sind jederzeit verschlüsselt. Während des ETL-Vorgangs besteht keine Gefahr, dass Daten beeinträchtigt werden, da keine Daten zwischen Datenspeichern übertragen werden.
Eine moderne Datenplattform mit GenAI und ML
MySQL HeatWave bietet integrierte generative KI- und ML-Funktionen ohne zusätzliche Kosten.
MySQL HeatWave GenAI
MySQL HeatWave GenAI bietet integrierte, automatisierte und sichere generative KI mit datenbankinternen Large-Language-Models (LLMs), einem automatisierten datenbankinternen Vektorspeicher, skalierbarer Vektorverarbeitung sowie der Möglichkeit zu kontextbezogenen Konversationen in natürlicher Sprache. So können Sie generative KI ohne KI-Expertise, ohne Datenbewegung und ohne zusätzliche Kosten nutzen.
Datenbankinterne LLMs
Nutzen Sie die integrierten LLMs in allen Oracle Cloud Infrastructure-(OCI-)Regionen, in der OCI Dedicated Region, in Oracle Alloy, auf Amazon Web Services (AWS) und auf Microsoft Azure – und erzielen Sie konsistente Ergebnisse mit vorhersehbarer Performance über alle Deployments hinweg. Reduzieren Sie die Infrastrukturkosten, indem Sie die Bereitstellung von GPUs überflüssig machen.
Datenbankinterner Vektorspeicher
Führen Sie Retrieval-Augmented Generation über LLMs und Ihre proprietären Dokumente im MySQL-HeatWave-Vector-Store aus. So erhalten Sie präzisere und kontextuell relevantere Antworten – ohne Daten in eine separate Vektordatenbank zu verschieben.
Automatisierte Generierung von Einbettungen
Nutzen Sie die automatisierte Pipeline, um proprietäre Dokumente im MySQL-HeatWave-Vector-Store zu entdecken, zu erfassen und Embeddings zu erzeugen. So wird der Einsatz des Vector Stores auch für Entwickler und Analysten ohne KI-Expertise deutlich vereinfacht.
Scale-out-Vektorverarbeitung,
Die Vektorverarbeitung wird über bis zu 512 MySQL HeatWave-Clusterknoten parallelisiert und mit Speicherbandbreite ausgeführt. So werden schnelle Ergebnisse erzielt und das Risiko von Genauigkeitsverlusten reduziert.
Weitere Informationen zu MySQL HeatWave GenAI
HeatWave AutoML
Mit datenbankinternem maschinellem Lernen (ML) müssen Sie keine Daten in einen separaten ML-Service verschieben. Sie können ML-Training, Inferenz und Erklärungen einfach und sicher auf Daten anwenden, die sowohl in MySQL als auch im Objektspeicher gespeichert sind. Dadurch können sie ML-Initiativen beschleunigen, die Sicherheit erhöhen und Kosten senken.
ML-Lebenszyklusautomatisierung, um Zeit und Aufwand zu sparen
HeatWave AutoML automatisiert den ML-Lebenszyklus, einschließlich Algorithmusauswahl, intelligentes Data Sampling für das Modelltraining, Funktionsauswahl und Hyperparameter-Optimierung, was Datenanalysten und Data Scientists viel Zeit und Mühe spart. Er bietet erfahrenen Benutzern Optionen und Flexibilität, die ML-Pipeline nach Bedarf anzupassen. MySQL HeatWave AutoML unterstützt Anomalieerkennung, Prognose, Klassifizierung, Regression sowie für Empfehlungssystemaufgaben.
Recommendation Engine für personalisierte Empfehlungen
Durch die Berücksichtigung sowohl impliziten Feedbacks (vergangene Käufe, Surfverhalten usw.) als auch expliziten Feedbacks (Bewertungen, Likes usw.) kann die MySQL HeatWave AutoML-Recommendation Engine personalisierte Empfehlungen generieren. E-Commerce-Seiten können beispielsweise Artikel vorhersagen, die einem Benutzer gefallen werden, Benutzer, denen ein bestimmter Artikel gefallen wird, und Bewertungen, die Artikel erhalten werden. Auf Basis eines Nutzers können die Systeme zudem eine Liste ähnlicher Nutzer ermitteln und auf Basis eines bestimmten Elements eine Liste ähnlicher Elemente bereitstellen.
Erklärbare ML-Modelle
Alle von MySQL HeatWave AutoML trainierten Modelle sind erklärbar. Vorhersagen mit einer nachvollziehbaren Ergebnisbegründung verbessern die regulatorische Compliance, Fairness, Reproduzierbarkeit und das Vertrauen und tragen zugleich dazu bei, Kausalzusammenhänge besser zu verstehen.
MySQL HeatWave Lakehouse
MySQL HeatWave Lakehouse ermöglicht schnelle Abfragen von Daten im Objektspeicher, in MySQL-Datenbanken oder in einer Kombination aus beiden. Die Abfrageverarbeitung erfolgt vollständig innerhalb der MySQL-HeatWave-Engine. So können Sie MySQL HeatWave Lakehouse sowohl für Nicht-MySQL-Workloads als auch für MySQL-kompatible Workloads nutzen.
Scale-Out-Architektur für das Datenmanagement und die Verarbeitung von Abfragen
Die massiv partitionierte Architektur von MySQL HeatWave ermöglicht eine Scale-out-Architektur für MySQL HeatWave Lakehouse. Abfrageverarbeitung und Datenmanagement-Operationen, wie das Laden und erneute Laden von Daten, skalieren mit dem Datenvolumen. Kunden können mit MySQL HeatWave Lakehouse bis zu einem halben Petabyte an Daten im Objektspeicher abfragen, ohne diese in die MySQL-Datenbankinstanz zu kopieren. Der MySQL-HeatWave-Cluster skaliert auf bis zu 512 Knoten.
ML-gestützte Automatisierung zur Steigerung der Performance und zur Zeitersparnis
Reduzieren Sie den Administrationsaufwand für Datenbanken und steigern Sie die Performance mit MySQL HeatWave Autopilot:
Die automatische Schema-Inferenz leitet automatisch die Zuordnung von Dateidaten zur entsprechenden Schemadefinition für alle unterstützten Dateitypen, einschließlich CSV, ab. Dadurch müssen Kunden die Schemazuordnung von Dateien nicht manuell definieren und aktualisieren, wodurch sie Zeit und Aufwand sparen.
Adaptive Datenstichproben erfassen intelligent Dateien im Objektspeicher und liefern MySQL HeatWave Autopilot die Informationen für Automatisierungsvorhersagen. Mit adaptiver Datenstichprobenahme kann MySQL HeatWave Autopilot selbst bei einer 400-TB-Datei Scans durchführen und Vorhersagen, wie z. B. zur Schema-Zuordnung, in weniger als einer Minute erstellen.
Verfügbar in Public Clouds und Ihrem Data Center
Sie können MySQL HeatWave auf OCI, AWS oder Azure bereitstellen. Darüber hinaus können Sie Daten aus On-Premises-OLTP-Anwendungen auf HeatWave MySQL replizieren, um Analysen in nahezu Echtzeit zu erhalten und Vektordaten in der Cloud zu verarbeiten. Sie können HeatWave MySQL außerdem in Ihrem Data Center mit OCI Dedicated Region verwenden.
MySQL HeatWave auf AWS bietet AWS-Kunden ein natives Nutzungserlebnis. Konsole, Control Plane und Data Plane befinden sich in AWS.