Oracle CloudWorld 2023@ラスベガス 最速レポート〜MySQL最新情報のフィードバック、など〜
オープンソースカンファレンス2023 Online Fall
大塚 恒平
MySQL Principal Solution Engineer
MySQL Community Team / MySQL Global Business Unit
2023年9月29日

Safe harbor statement
以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。
また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。
以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコミットメントするものではない為、購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい。
オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により決定されます。
OracleとJavaは、Oracle Corporation及びその子会社、関連会社の米国及び その他の国における登録商標です。文中の社名、商品名等は、各社の商標または登録商標である
場合があります。

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自己紹介

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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates• 名前：大塚 恒平（おおつか こうへい）• 所属：日本オラクル株式会社
MySQL Community Team /MySQL Global Business Unit
• 役割：MySQLのプリセールス、MySQL 及びMySQL HeatWave Database Service の普及促進活動、など• 専門分野：GIS、地図、地理などの業界で20年• Github：kochizufan• 出身地：姫路市• 趣味：オープンソース開発、地方史研究（群馬、奈良など）、
石造文化財研究アジェンダ
1. Oracle CloudWorld 2023
2. MySQL HeatWave in OCW 2023
3. MySQLの利用方法
Appendix4

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1. Oracle CloudWorld 2023
@ Las Vegas
Sep. 18 - 20, 2023

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2. MySQL HeatWave in OCW 2023

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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliatesプレス・リリースで触れられた新サービス・機能（MySQL抜粋）
Distributed Cloud• MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
AI• MySQL HeatWave - Vector Store
Database & Analytics• MySQL HeatWave
•
•
•
•
•
•

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JavaScript stored procedures
JSON acceleration
Autopilot indexing
Auto compression
Adaptive query execution
Auto unload

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MySQL HeatWave

OLTP、機械学習、データウェアハウスに最適化されたMySQLマネージドサービス
ソーシャル、eコマース、ゲーム、ヘルスケア、フィンテック等のアプリ、統計と機械学習のツール

クエリ

結果

MySQL

MySQL HeatWave
リアルタイム統計、機械学習、
OLTPをただ１つのクラウド
データベースサービスで実現
OLTP

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統計

AutoML

Autopilot

HeatWave が高速に処理できる理由• インメモリデータベースである• カラムナーデータベース(列指向データベース)である• 複数ノードで分散処理できる• 最低ノード数は1台、最大ノード数は64台• Oracle Labsで長年研究していたProject RAPIDの成果を活用している

https://labs.oracle.com/pls/apex/f?p=94065:12:103385944489261:14•

RAPID Analytics Processing In DRAM
(メモリ上での高速分析処理)• RAPIDでは、ハードウェアリソースを最大限活用して、
超並列処理できるアーキテクチャーになっている

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MySQL HeatWave Database Service のアーキテクチャ• MySQLに対してSQLを実行するだけで自動的に高速化される(HeatWaveの制限事項に該当する場合は、フロントにあるMDSで処理される)• データの更新はフロントにあるMDSで処理され、更新データは随時HeatWaveノードに反映される

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※HeatWaveの制限事項
https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/heatwave-limitations.html

業界最速のデータウェアハウス

TPC-H 10TB

分析時間の高速化で市場のトレンドにいちはやく対応

4.2倍

3.3倍

5.6倍

7.4倍

Redshiftより高速

Snowflakeより高速

BigQueryより高速

Databricksより高速

10X ra3.4xlarge

X-Large Cluster

800スロット

Large Cluster

数日ではなく、数時間で答えを導出
ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派生したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接比較できません。.

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費用対効果が業界最大のデータウェアハウス

10TB TPC-Hにおける費用対効果の比較

23倍

27倍

27倍

60倍

Redshiftより低コスト

Snowflakeより低コスト

BigQueryより低コスト

Databricksより低コスト

1年間リザーブド、前払い

Standard Edition

1年間リザーブド

1年間リザーブド

より低価格での提供
ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派生したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接比較できません。
2023年5月23日時点の10TB TPC-Hベンチマークによります。10TB TPC-HのRedshift、Snowflake、Databricks、BigQueryの数値はサードパーティから提供されたものです。
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MySQL HeatWaveを使っていただいているお客様

データウェアハウス、機械学習、OLTP

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MySQL HeatWave Lakehouse

MySQL

オブジェクトストレージの休眠データを活用

ソーシャル、eコマース、ゲーム、ヘルスケア、フィンテック等のアプリ、統計と機械学習のツール

クエリ

結果

MySQL HeatWave

OLTP

統計

AutoML

オブジェクト・ストア

Autopilot

16 GB から 512 TB までスケール可能25

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データはオブジェクト・スト
アに残したまま、クエリ処
理はHeatWaveで行う

Databaseexports

HeatWave LakehouseのクエリパフォーマンスRedshiftより9倍、Snowflake、Databricksより17倍、BigQueryより36倍高速
クエリ実行時間: 500 TB TPC-H

平均実行時間 (幾何平均、単位:秒)

1,800
1,600
1,400

28 分

1,200
1,000
800
600
400
200
0

47 秒
HeatWave
Lakehouse

13 分

14 分

Databricks

Snowflake

7分

Amazon Redshift

Google BigQuery

設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派生したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接比較できません。
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HeatWave Lakehouseのクエリ価格パフォーマンスRedshiftより8倍、Databricksより18倍、Snowflakeより22倍、BigQueryより30倍高速
価格パフォーマンス: 500 TB TPC-H(幾何平均クエリ時間と年額コスト基に算出)

価格パフォーマンス

35
30
25
20
15
10
5
0
HeatWave
Lakehouse

Redshift

Databricks

Snowflake

Google BigQuery

設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派生したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接比較できません。
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HeatWave Lakehouseはデータロードも速い

データはフロントのMySQL InnoDBにコピーされません

ロードパフォーマンス: 500 TB TPC-H
45
40

ロード時間 (時)

35
30
41 時間

25
38 時間

20
15

25 時間

10
9 時間

5
0

4.4 時間HeatWave
Lakehouse

Snowflake

Databricks

Google BigQuery Amazon Redshift

設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派生したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接比較できません。
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HeatWaveは元データがDBであってもオブジェクト・ストアであっても同じパフォーマンス

性能的な制限なしに、データをオブジェクト・ストアの上に置いてアプリケーションを開発できます
クエリ実行時間: 10 TB TPC-H
120

クエリ時間 (秒)100
1.75 分

80
60

1.3 分

40
20
0

47 秒
14 秒

HeatWave

59 秒

14 秒

HeatWave
Lakehouse

Snowflake

Amazon Redshift

Google Big Query

Databricks

設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派生したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接比較できません。
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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliatesプレス・リリースで触れられた新サービス・機能（MySQL抜粋）
Distributed Cloud• MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
AI• MySQL HeatWave - Vector Store
Database & Analytics• MySQL HeatWave
•
•
•
•
•
•

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JavaScript stored procedures
JSON acceleration
Autopilot indexing
Auto compression
Adaptive query execution
Auto unload

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柔軟性向上と選択肢拡張のために、複数のクラウド環境でHeatWaveを提供

各クラウド環境で費用対効果を向上
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HeatWave Lakehouse が AWS 上に登場 (LA)AWS上のデータ処理においてエグレスコストが不要に

Oracleの AWS アカウント

お客様の AWS アカウント

cloud.mysql.com
ERP apps

CRM apps

Web apps

SCM apps

HCM apps

IOT apps

MySQL HeatWave
ストリーミングデータ

OLTP

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統計

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AutoML

Autopilot

様々なDBからのエクスポートデータ• Aurora、Redshift、
SageMaker、Glue、
Athenaなどを置き換え• S3からの直接ロード• Aurora からの MySQL
レプリケーション• AWS PrivateLink 対応

プレス・リリースで触れられた新サービス・機能（MySQL抜粋）
Distributed Cloud• MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
AI• MySQL HeatWave - Vector Store
Database & Analytics• MySQL HeatWave
•
•
•
•
•
•

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JavaScript stored procedures
JSON acceleration
Autopilot indexing
Auto compression
Adaptive query execution
Auto unload

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HeatWave AutoMLはLakehouseのファイルにも対応

データベースとオブジェクト・ストアの双方にあるデータに対し、MLトレーニング、推論、結果説明を実施可能
異常検知
分類

データベース
データ

クレジットカードの不正使用検知悪意のあるゲームハッカーの特定

類似したユーザーの特定
おすすめの動画

債務不履行
の予想

時系列予測
広告費用のROI予測

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オブジェクト・ストア
データ
Database
エクスポート

需要予測

フライト遅延の予測
降雨予報

リコメンダー(推奨)システム

NEW

回帰

PRIVATE
PREVIEW

生成AIとMySQL HeatWaveベクトル・ストア• ユーザは自然言語でクエリ実行と情報収集が可能• HeatWave Lakehouse による効率的な文書の検索

オブジェクト・ストア
MySQL HeatWave

Databaseexports
OLTP

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分析

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生成AI

Autopilot

ベクトル・ストア

ベクトル・ストアがLLMにコンテキストを提供し、より関連性の高い結果を生成?

拡張プロンプト検索
エージェント

LLM

ベクトル・サーチ
内部文書等
類似性検索

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言語
エンコーダープレス・リリースで触れられた新サービス・機能（MySQL抜粋）
Distributed Cloud• MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
AI• MySQL HeatWave - Vector Store
Database & Analytics• MySQL HeatWave
•
•
•
•
•
•

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JavaScript stored procedures
JSON acceleration
Autopilot indexing
Auto compression
Adaptive query execution
Auto unload

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JavaScript ストアド・プログラム (LA)CREATE FUNCTION construct_url (path VARCHAR(50),search VARCHAR(20)) RETURNS VARCHAR(100)LANGUAGE JAVASCRIPT AS $$let url = `${path}${search &&!search.startsWith('?') ? '?' : ''}${search ?? ''}`;
return encodeURI(url);$$
SELECT construct_url('/page', 'query=шел лы');/page?query=%D1%88%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D1%8B
CREATE PROCEDURE update_item_urls(OUT url_count INT)LANGUAGE JAVASCRIPT AS $$let result = mysql.getSession().runSql(`UPDATE my_table
SET url = construct_url(path, CONCAT('item=',product))
WHERE product IS NOT NULL`);
url_count = result.getAffectedItemsCount();$$
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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates• 入出力引数のシームレスな MySQL ↔
JavaScript 型変換• SQLストアド・ファンクションを使える場所であればどこでも使用可能 - SELECT、WHERE、
ORDER BYなど
• DML、DDL、ビューのサポート• JavaScript内でのSQLの実行には、既存のX
Dev APIを利用

JSONデータ処理もHeatWaveで高速化

JSONドキュメントのクエリ処理とリアルタイム分析• 最大3倍のデータ圧縮• ノード間でのスケールアップ

DMLはリアルタイムに伝播します

MySQL (秒)HeatWave (秒)高速化比率

簡単なフィルタクエリ

5200

240

20倍

集計クエリ

5500

250

22倍

10時間以上300

144倍

JSON クエリ (512 GB)

大規模JOINクエリ
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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliatesプレス・リリースで触れられた新サービス・機能（MySQL抜粋）
Distributed Cloud• MySQL HeatWave Lakehouse on AWS
AI• MySQL HeatWave - Vector Store
Database & Analytics• MySQL HeatWave
•
•
•
•
•
•

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JavaScript stored procedures
JSON acceleration
Autopilot indexing
Auto compression
Adaptive query execution
Auto unload

Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliatesワークロードを考慮したMLによる自動化

生産性を高めてヒューマンエラーを排除

4つの新機能features

データ駆動
クエリ駆動
MLでの自動化42

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Autopilot indexing

Auto compressionAdaptive query executionAuto unload

MySQL Autopilot indexing の紹介 (LA)OLTPワークロードに対してセカンダリインデックスを推奨

クエリ

DML

クエリ
index

CREATE /DROP
Indexes
テーブル

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DML

MySQL Autopilot indexing の利用結果

手動でチューンされたワークロードと、同等もしくはよりよいパフォーマンス
チューンされたベンチマーク
Autopilot Indexing

ベンチマーク – スループット

リクエスト/秒

25000
20000
15000
10000
5000
0
TPCC Benchbase (SF13)

SMALLBANK (SF7)SEATS (SF7)EPINIONS (SF350)

AUCTIONMARK (SF8)• MySQL Autopilot は、手動でチューンしたベンチマークと同等以上のパフォーマンスを持つインデックスを推奨します• ケースによっては、Autopilot はより少ないインデックスを推奨し、ストレージ・コストを節約し、DML のパフォーマンスを向上させます44

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Auto compression

手動操作なしで、ワークロードの特性に基づいて最適なカラム圧縮を実現• 複数の圧縮アルゴリズムを導入• HeatWaveは、データとクエリの特性に基づき、各カラムに最適な圧縮を選択• メモリ消費量とクエリ・パフォーマンスの向上

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4TB

以前の
消費メモリ

新しい
消費メモリ

メモリ節約(%)

性能への影響

TPCDS

324GB

243GB

25%

6% 改善

TPCH

308GB

291GB

6%

10% 改善HeatWaveによるアダプティブなクエリ実行

アドホッククエリ性能とスキュー処理の向上• クエリ実行開始後にデータ構造とシステム・リソースを動的に調整• 実行時の実際のデータ分布に基づいて各ノードのクエリ実行を個別に最適化

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ワークロードデータサイズ

TPCDS

2TB

21%

TPCDS

16TB

25%

TPCDS

100TB

10%

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初回実行時の改善率

オペレーター

オペレーター

調整計画

調整計画

統計収集

統計収集
収集された統計はデータと交換要素要素

Auto load and unload

MySQL
データベース• テーブルやカラムを自動的に
HeatWaveにロードし、ユーザーのワークロードのパフォーマンスを最適化• 他のテーブルより使用頻度の低いテーブルを自動的にアンロードし、コストを増加させずにパフォーマン
スを最適化

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HeatWaveクラスター
ロード

ワークロードアンロード

MySQL HeatWaveの速度を体感しよう• 本日、本セッションの次の時間帯、12:00-12:45の独自規格枠で、『【ハンズオン】MySQLのパフォーマンスに課題がある
方必見！MySQL HeatWaveを触って速さを体験しよう！』を開催します。ほんのさわりではありますが、新しい技術のパワーを体験してみてください
それ以外のMySQL HeatWaveの情報収集ソース：• 「OCI チュートリアル - その10 - MySQLで高速分析を体験する」までのOCIチュートリアルを通しで試してみてください• 「MySQL HeatWaveに関する過去のWebinar動画」には、機能紹介からハンズオンまで、2023年9月現在33本のビデオが公開されています• MySQL公式サイトの「オンデマンドWebセミナー」、「資料ダウンロード」にもMySQL HeatWaveを含むMySQLの技術情報が提供されています• MySQL Japanチームのブログにおいても、HeatWave関連の最新の情報、英語版ブログの翻訳などが購読できます• 概要がつかめた後は、正式なユーザガイドをご確認ください（英語のみ）• 参加者同士でノウハウやナレッジを共有できる国内初のMySQL HeatWave Database Serviceのユーザーコミュニティ、
HeatWaveJp（MySQL HeatWave Japan User Group）への参加もご検討ください
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3. MySQLの利用方法

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MySQLの新バージョンポリシー : LTSとInnovation Releases: Innovation Release: Long Term Support (LTS)

2023/07
2年～

1四半期

2026/04

MySQL Long-Term Support (LTS)• 安定版: バグ修正とセキュリティパッチのみ• 後方互換性• 2年ごと• サポートライフサイクル: Premier Support ５年＋
Extended Support 3年
50

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8年※図はイメージで、最終的なバージョン番号がこの通りになるとは限りません

MySQL Innovation Releases• 最先端のイノベーション• 容易にLTSとの移行可能• 四半期ごと• サポートライフサイクル: 短期柔軟なMySQLの利用方法

MySQLサーバーは全て共通のソースコードのためハイブリッド構成も可能
MySQLを自社で運用管理

MySQLのマネージドサービス

クラウドネイティブなMySQL

オンプレミスでのMySQL• バージョン選択や構成を最も柔軟に選択可能

MySQL HeatWave
Database Service• MySQLチームが100％開発・提供するクラウド・サービス• Amazon RDS (MySQL)の1/3以下のコスト• データ損失なし、自動フェイルオー
バーの高可用性機能をマネージ
ドサービスで提供

MySQL Operator for k8s• MySQL サーバーをKubernetes上に構築し運用管理

IaaS上でのMySQL• OCIのマーケットプレイスのイメージから簡単に環境構築
商用版MySQL• コミュニティ版に加え、サポートやセキュリティに優れた商用版もMySQL :: MySQL Operator for
Kubernetes テクニカルアップデート

いずれの利用方法でもMySQL開発チームと連携した専門部隊によるサポートサービスをご利用いただけます※51

Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates※コミュニティ版を除く

Oracle Premier Support for MySQL• 最大のMySQLのエンジニアリングおよびサポート組織• MySQL開発チームによるサポート• 29言語で世界クラスのサポートを提供• メンテナンス・リリース、バグ修正、パッチ、アップデートの提供• 24時間x365日サポート• MySQL コンサルティング・サポート
開発チームと一体となったサポートサービス

Get immediate help for any MySQL issue,
plus expert advice⇒ 商用版MySQL サーバー及びMySQL HeatWave Database Serviceにより提供
年間サブスクリプション 74.9万円 (1サーバーあたり)
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MySQLの最新情報配信
MySQLホームページ
http://www.mysql.com/jp
MySQL イベント
http://www.mysql.com/jp/news-and-events/
MySQLニュースレター 英語版&日本語版（月刊）https://www.mysql.com/jp/news-and-events/newsletter/
MySQL Twitter 日本語公式アカウント@mysql_jp
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Appendix

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MySQL コミュニティ

 MySQL コミュニティの紹介
 MySQL への貢献
 Oracle Contribution Agreement (OCA) MySQL無償認証制度

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9/29/2023

MySQL コミュニティの紹介• MySQL コミュニティへの貢献プロセスの運営• MySQL ユーザーグループへの支援 https://dev.mysql.com/community/mug/• 全世界でのサードパーティによるカンファレンスやイベントへの支援や参加
https://dev.mysql.com/community/• 教育ビデオの作成• MySQL 短編動画 (MySQL Shorts)• MySQL 入門編シリーズ (MySQL 101 for Biginners)• https://www.youtube.com/@mysql• MySQL RockStar プログラム• MySQLの利用促進に最も精力的に取り組んだ MySQL コミュニティ・メンバーへの表彰• 第1回: https://blogs.oracle.com/mysql/post/mysql-rockstars-2022• MySQL ACE プログラム• MySQL プロジェクトでの ACE プログラムの運営• https://ace.oracle.com/pls/apex/ace_program/r/oracle-aces/home

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MySQL への貢献

• MySQL オープンソースプロジェクトのコントリビューターコミュニティへの参加:
https://forums.oracle.com/ords/apexds/post/contributing-code-to-mysql-8037• コントリビュータになるために持つべきこと••••

MySQL の機能を変更/修正したい、あるいは新しい機能を追加したいといった要望
MySQL ソースコードのダウンロード http://dev.mysql.com/downloads/
bugs.mysql.com のアカウント http://bugs.mysql.com or
有効な GitHub アカウント https://github.com• Oracle Contribution Agreement (OCA) への署名 https://oca.opensource.oracle.com/• OCAは、コントリビューターとオラクルの両方を法的攻撃から保護する短い法的契約です。OCAに署名することにより、コントリビュー
ターはオラクルがコントリビューターのコードをオラクル・ソフトウェアで使用することが法的に許可されていること、およびコントリビューターの知る限りにおいて、そのコードに特許的な問題がないことに同意することになります。

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MySQL 無償認証制度• MySQL コミュニティチームは、Oracle University および Oracle Academy と協力し、
mylearn.oracle.com を介して、2ヶ月間の指定期間内に使用できる無料のトレーニングバウチャー/クレジットを受講者に提供します。
• ご興味のある方は、以下についての詳細をお知らせくだされば、MySQL コミュニティから連絡いたします。
•
•
•
•

名前
姓
Email アドレス
居住国

• https://education.oracle.com/

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連絡先
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

MySQL コミュニティとのコンタクト先一覧:
MySQL コミュニティページ, https://dev.mysql.com/community/
MySQL Slack, https://mysqlcommunity.slack.com
The Oracle MySQL ブログ, https://blogs.oracle.com/mysql/
The Oracle MySQL Japan ブログ, https://blogs.oracle.com/mysql-jp/
Planet MySQL, https://planet.mysql.com/
LinkedIn, https://www.linkedin.com/groups/60715/
ブログ, https://lefred.be/
MySQL フォーラム, http://lists.mysql.com/
ディスカッションフォーラム, http://forums.mysql.com

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