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2023年7月26日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　米オラクルは、クラウド型分散データベース「MySQL HeatWave Database Service」の新機能「Lakehouse」をOracle Cloud Infrastructure（OCI）の全リージョンで提供開始した（図1）。

図1：クラウド型データベースサービス「MySQL HeatWave」の概要（出典：日本オラクル）
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　MySQL HeatWaveは、インメモリー型で動作する分散データベースである。MySQLをMySQL HeatWaveに置き換えることで処理が高速になる。完全互換なので、アプリケーションからはMySQLと同じように利用できる（関連記事：クラウドDB「Oracle MySQL HeatWave」にマシンラーニング機能、SQLを介して学習・推論）。

　同データベースは、OLTP（オンライントランザクション処理）に用いる通常のMySQLノード（InnoDB）と、OLAP（オンライン分析処理）に用いるインメモリー型クラスタノード（HeatWave）で構成する。InnoDBで更新したデータは、データ分析用のHeatWaveクラスタに透過的に伝達する。OLTPとOLAPを兼ねるので、ETLツールでOLAPデータベースにデータを移行するといった手続きが不要である。

ファイルデータを社内DBと同じ性能で分析

　今回、米オラクルは新機能として、SQLで分析を実行できる「Lakehouse」機能を追加した。MySQL上にあるデータだけでなく、オブジェクトストレージ上にあるファイル形式のデータ（CSV/Apache Parquet形式）に対してSQLで分析を実行できる（関連記事：CSV/ParquetファイルをSQLで分析可能な「MySQL HeatWave Lakehouse」、2023年前半に提供）。

　CSVファイルや、列指向のデータファイル形式であるApache Parquet形式ファイルを対象に、これらのファイルをHeatWaveクラスタのメモリーにロードして分析する。Parquet形式で保存した外部DWHサービスのデータなども、ETLを介さずにそのまま取り込める。

　背景としてオラクルは「データの80%以上がファイルシステムに保存されており、この数値は増加している」と説明する。「ユーザーは、各種の外部データを社内のトランザクションデータと統合して分析したいと考えている。しかし、処理が複雑すぎたり、コストがかかりすぎたりすることが問題だった」（同社）。Lakehouseにより、外部ファイルと社内データを組み合わせた分析が容易になる。

　性能面において、MySQLからロードしたデータも、オブジェクトストレージのファイルからロードしたデータも、データベースのベンチマーク性能（TPC-Hベンチマーク）は同じである（図2）。マシンラーニング（機械学習）ベースの自動チューニング機能「MySQL Autopilot」を使い、クエリーの実行計画を立てている（関連記事：日本オラクル、クラウドDB「MySQL HeatWave」の運用自動化機能をアピール）。

図2：MySQL HeatWaveにおけるTPC-Hベンチマーク性能（出典：日本オラクル）
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　MySQL Autopilotでは、データを処理するために適したクラスタサイズ（ノード数）も導き出す。ファイルストレージからのデータのロードに要する時間も推定する。データ型の定義をメタデータとして付与できないCSVデータに対して、適切なデータ型を推測して付与する自動スキーマ予測機能も備える。