Oracle CloudWorld 2023@ラスベガス 現地参加レポート〜MySQL関連の最新情報をフィードバック〜
オープンソースカンファレンス 2023 福岡

⼭﨑 由章 / Yoshiaki YAMASAKIMySQL Master Principal Solution Engineer / MySQL Cloud Evangelist
MySQL Global Business Unit
⽇本オラクル株式会社
2023年12⽉9⽇

⾃⼰紹介• 名前︓⼭﨑 由章（やまさき よしあき）• 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• Twitter ID︓@yyamasaki1• 出⾝地︓明⽯市• 趣味︓美味しいものを⾷べること、⾊々な所に⾏くこと、ボードゲーム、など
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1. Oracle CloudWorld 2023
@ Las Vegas
Sep. 18 - 21, 2023

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Oracle CloudWorld 2023 の様⼦︓前⽇の設営中

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Oracle CloudWorld 2023 の様⼦︓キーノート

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Oracle CloudWorld 2023 の様⼦︓CloudWorld Party

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Oracle CloudWorld 2023 の様⼦︓CloudWorld Party

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OCI上でのPostgreSQLマネージドサービスがリリースされました︕︕

通常のPostgreSQLと異なり、ストレージレイヤーでのレプリケーションを実現︕︕

出典︓Introducing OCI Database with PostgreSQL: Completing Our Cloud Database Suite for Every Need
https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/oci-database-postgres※上記スクリーンショットは機械翻訳したWebページから取得したもの
出典︓First Principles: Optimizing PostgreSQL for the cloudhttps://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/first-principles-optimizing-postgresql-for-the-cloud※上記スクリーンショットは機械翻訳したWebページから取得したもの
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2. MySQL HeatWave at OCW2023@ Las Vegas
Sep. 18 - 21, 2023

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MySQL HeatWave関連の主な新発表• MySQL HeatWaveのデモブースで投影されていたスライド

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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MySQLMySQL 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AutoMLAutopilot

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で⻑年研究していた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
Insert/Update

分析
クエリ

結果
セット
並列化

MySQL Database Service

HeatWave Node

MySQL コンパイラ & オプティマイザー

OLTPクエリ
最適化

MySQL クエリ実⾏

分析ジョブスケジューラ

分析クエリ
最適化
InnoDB
ストレージエンジン

クエリ
プッシュダウン

分析クエリ実⾏

インメモリデータ管理

リロード

Object Storage

リアルタイム更新

結果

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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

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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

補⾜︓オブジェクト・ストレージ上のデータ分析の2パターン
オブジェクト・ストレージ上のデータをデータ分析基盤にロードした上で分析処理を実⾏

データ可視化ツール
分析処理を指⽰

データ分析実⾏基盤
データをロード

オブジェクト・ストレージ
Oracle Autonomous Database、
MySQL HeatWave Lakehouse, Redshiftなど
ü データ分析基盤の処理性能を活⽤可能
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オブジェクト・ストレージに対して直接分析クエリを実⾏

データ可視化ツール
分析処理を指⽰

クエリ実⾏サービス
分析処理を実⾏

オブジェクト・ストレージ
Oracle Autonomous Databaseの外部表、
Amazon Athena, Redshift Spectrumなど
ü 分析対象データの事前のロードが不要

MySQL HeatWave関連の主な新発表• HeatWave Lakehouse on AWS (Limited Availability)• AutoML on HeatWave Lakehouse (近⽇リリース予定)• JavaScript ストアド・プログラム サポート (Limited Availability)• JSONサポート (近⽇リリース予定)• Autopilot indexing (Limited Availability)• Generative AI with vector store (Private Preview)

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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 on AWS (LA)• HeatWave LakehouseがAWS版でも使⽤可能に• HeatWave Lakehouseを使うと、⼤量データを⾼速にHeatWaveにロード可能• MySQLサーバーを経由せずに、オブジェクトストレージから直接HeatWaveノードにロード

出典︓MySQL HeatWave Lakehouse—Analyzing Data in Object Store [THR3499] の講演資料25

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AutoML on HeatWave Lakehouse• HeatWave Lakehouseのテーブルに対してもAutoMLを実⾏可能• AWS版では既にリリース済みらしいが、まだドキュメントは更新されておらず• OCI版は近い将来リリース予定

出典︓Automate Your Machine Learning Journey with MySQL HeatWave [LRN3497] の講演資料
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JavaScript ストアド・プログラム サポート (LA)• MDSでJavaScriptのストアド・プログラムを実⾏できるようになる• MDSの中にGraalVMを統合• JavaScript中で実⾏するクエリーはHeatWaveで⾼速化可能

出典︓Introducing JavaScript (GraalVM) in MySQL [LRN3503] の講演資料
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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates.JSONサポート (近⽇リリース予定)• JSONデータに対するクエリーをHeatWaveで⾼速化可能• MySQL 8.0で追加されたNoSQL APIとMySQL Shellを組み合わせることでより便利に

出典︓Accelerate JSON Applications with MySQL HeatWave [LRN3501] の講演資料
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追加情報• CUBE、HLL_COUNTなどのDWH向きの集計関数も追加される予定• これらもHeatWaveで⾼速化可能

出典︓Accelerate JSON Applications with MySQL HeatWave [LRN3501] の講演資料
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Autopilot indexing (LA)• ワークロードに基づいて、作成した⽅がいい/削除した⽅がいいインデックスを提案• インデックス作成/削除のDDL⽂も⽣成可能

出典︓Automatic Indexing of MySQL Database with Machine Learning [LRN3502] の講演資料
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Autopilot indexing (LA)• HeatWave on AWSのコンソールからこの機能を使⽤可能• クエリー実⾏時間の改善⾒込みやストレージ消費量の⾒込みも確認可能

出典︓Automatic Indexing of MySQL Database with Machine Learning [LRN3502] の講演資料
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Autopilot indexing (LA)• ベンチマーク結果

出典︓Automatic Indexing of MySQL Database with Machine Learning [LRN3502] の講演資料
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Generative AI with vector store(Private Preview)• HeatWaveでベクトル・ストアをサポート• ⽣成系AIを活⽤して、⾃然⾔語による問い合わせも可能に

出典︓Scale Out Data Warehousing with MySQL HeatWave [HOL3504] の講演資料
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MySQL HeatWave関連の主な事例発表• Edward Screvenによるキーノートでの発表• トヨタ⾃動⾞社様によるHeatWave 及び HeatWave Lakehouseの検証事例• Aiwifi様のCTOによるHeatWave on AWS 及び HeatWave AutoMLの採⽤事例• NVIDIA様によるMDS、HeatWave採⽤事例、HeatWave AutoMLの検証事例

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MySQL HeatWave関連の事例発表• Edward Screvenによるキーノートでの発表

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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates.HeatWave Lakehouseによりオブジェクト・ストレージ上のデータとMySQL上のデータを統合して分析可能

サードパーティのcsvデータも活⽤することで、活⽤範囲がより広がる

MySQL HeatWave
MySQL上のデータ

オブジェクト・ストレージ上のデータ

売り上げデータなどのトランザクションデータ

天気、⼈⼝など、普段OLTP系のDBに⼊れていないデータ
クエリ

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結果トヨタ⾃動⾞社様︓HeatWave検証事例• ビッグデータを活⽤した新規AIアルゴリズム開発の効率化にMySQL HeatWaveを使うことを想定し、PoCを実施• MySQL HeatWaveによる並列処理性能とコストパフォーマンスを⾼く評価➡ 「⼤規模データI/Oに課題はある」という部分に対して、HeatWave Lakehouseでどのように改善されたか追加のPoCを実施

出典︓Oracle Cloud Days 2021での講演資料
先進モビリティ・サービス実現のためのデータ収集・管理基盤
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トヨタ⾃動⾞社様︓HeatWave Lakehouse検証事例•

データロード処理がHeatWave Lakehouseにより65倍⾼速化された••

11TBのCSVファイルのデータロードにかかった時間︓4⽇以上 => 88分に短縮

HeatWaveノードの⼀時停⽌・再開によるデータロードは、更に11.7倍⾼速だった•

11TBのデータロードにかかった時間︓88分(CSV) => 7.5分(HeatWaveのネイティブフォーマット)

出典︓Oracle CloudWorld 2023での講演資料
Evaluating Large Data Loads and Analysis with MySQL HeatWave Lakehouse at Toyota [LRN4164]
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Aiwifi様︓HeatWave on AWS採⽤事例• メキシコのスタートアップ企業での採⽤事例• 元々AWS上でMySQL版のRDSを使っていた• データ分析をするタイミングでRedshiftを追加することを考えたが、RDSをMySQL HeatWave on AWSに置き換えれば解決すると判断

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出典︓Oracle CloudWorldでのAiwifi社 CTOの講演資料

Aiwifi様︓HeatWave AutoML採⽤事例• 機械学習の経験がないエンジニアがたった1ヶ⽉で機械学習を活⽤した処理を実装（オラクル社による⽀援あり）••

実装済みのこと•

WiFiに接続している⼈の⾏動に基づいて、⾮顧客、従業員を検出（ベータ版）•

WiFiに接続している⼈が興味のあることを予測（制作途中）

今後実装を検討していること•40

優れた顧客体験分析のための感情分析、⾏動予測、WiFiネットワークの障害検出

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出典︓Oracle CloudWorldでのAiwifi社 CTOの講演資料

NVIDIA様︓MDS、HeatWave採⽤事例＋α• MDSからHeatWaveへレプリケーションし、分析系のクエリーはHeatWaveで実⾏• 2023年7⽉からオラクル社のMLチームとも連携しながら、HeatWave AutoMLのPoCを実施中

出典︓Automate Your Machine Learning Journey with MySQL HeatWave [LRN3497] の講演資料
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MySQL HeatWaveユーザーグループの紹介

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HeatWavejp (MySQL HeatWave Japan User Group) は、MySQL HeatWave Database Service の⽇本での普及と発展を⽬的としたユーザーグループです。
ユーザー同⼠でノウハウやナレッジを共有できるコミュニティ活動を⾏っていきます。
MySQL HeatWave をより良く知り、学びあい、盛り上げていきましょう。

ユーザーグループへの参加
https://join.slack.com/t/heatwavejp/
shared_invite/zt-1n3vprmlyN3Si6Y7IuGVXx9KNTmjdZg
Copyright © 2023 HeatWavejp All Rights Reserved.

イベント情報 & イベント参加

https://heatwavejp.connpass.com/

SNSフォロー & 情報収集

@HeatWavejp
https://twitter.com/Heatwavejp

OCW2023でのMySQLチーム主催の⽴⾷パーティーでの⼀コマ• HeatWavejp を世界に告知してきました︕

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おまけ45

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展⽰会場での１コマ︓Oracle 3D Spatial In The Digital, Immersive, and Physical World

3Dデータ

3Dスキャン
完成物（例）

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Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliatesAustinのオラクル本社にてORACLE WAY と CLOUD WAY が交わるところに⾏ってきました︕※写真は敷地外の違う場所から撮ったものです(敷地内での写真撮影はセキュリティの⽅に⽌められました)

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Appendix

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問合せ先0120-06-5556

mysql-sales_jp_grp@oracle.com

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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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1/29/24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/home51

Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates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。
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名前
姓
Email アドレス
居住国

• https://education.oracle.com/

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連絡先••
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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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