852 Views
September 16, 23
スライド概要
四国クラウドお遍路 2023 - 四国の外のモノサシを知ってみよう- 2023/9/16
Qiita や Zenn でいろいろ書いてます。 https://qiita.com/hmatsu47 https://zenn.dev/hmatsu47 MySQL 8.0 の薄い本 : https://github.com/hmatsu47/mysql80_no_usui_hon Aurora MySQL v1 → v3 移行計画 : https://zenn.dev/hmatsu47/books/aurora-mysql3-plan-book https://speakerdeck.com/hmatsu47
MySQL HeatWave on AWS と Aurora / Redshift zero-ETL 統合 (プレビュー)を比べてみる 四国クラウドお遍路 2023 - 四国の外のモノサシを知ってみよう- 2023/9/16 まつひさ(hmatsu47)
自己紹介 松久裕保(@hmatsu47) ● https://qiita.com/hmatsu47 ● 現在のステータス: ○ 名古屋で Web インフラのお守り係をしています ■ 2017 年秋に AWS 上へ引っ越し完了 ○ 現在は自社サービスのセキュリティ強化中 ○ そしてなぜかフロントエンド刷新に取り組み中 ○ ついでに MySQL HeatWave をのんびり検証中 2
本日お話しする内容 ● MySQL HeatWave on AWS とは? ○ MySQL HeatWave:分析・集計クエリを高速化 ○ AWS 上のリソースを使って MySQL HeatWave を提供 ● Aurora / Redshift zero-ETL 統合(プレビュー)とは? ○ ETL の構築・設定を簡素化 ○ ほぼリアルタイムでデータの流し込み(複製)を可能に ● 比べてみた 3
本日お話しする内容 ● MySQL HeatWave on AWS とは? AWS の(半分だけ)外のモノサシ? ○ MySQL HeatWave:分析・集計クエリを高速化 ○ AWS 上のリソースを使って MySQL HeatWave を提供 ● Aurora / Redshift zero-ETL 統合(プレビュー)とは? ○ ETL の構築・設定を簡素化 ○ ほぼリアルタイムでデータの流し込み(複製)を可能に ● 比べてみた 4
本日お話ししない内容(5 分の LT なので…) ● 具体的な設定方法 ○ 各ページのリンク先記事にて説明 ● それぞれの性能比較 ○ HeatWave と Redshift の性能比較はこちらの資料を参照 ■ https://speakerdeck.com/heatwavejp/redshift-tonoxing-neng-bi-jiao-cun-tian-tai-shi-suma tosutairu ● 価格/コスパ比較 5
MySQL HeatWave(on AWS も同じ) ● 分析クエリも得意な MySQL のマネージドサービス 【処理の流れ】 1. SQL 文を MySQL DB System が受け取る 2. 普通に処理したほうが高速か HeatWave 非対応の SQL 文は InnoDB で処理 3. HeatWave で処理したほうが良いと判断した SQL 文は HeatWave Plugin を経由して HeatWave Cluster に渡して並列処理 4. MySQL DB System から Client に結果を返す https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/mys-hw-architecture.html より引用 6
HeatWave Cluster ● 列指向型のインメモリ・分散データベース ○ 列指向データベース:集計処理に強い ● Google Cloud の AlloyDB(PostgreSQL 互換)でも似た アプローチを採用している ○ HeatWave はユーザーが指定したテーブル(列)すべてが対象 ○ AlloyDB では機械学習で一部のテーブル列をカラム型へ振り分け ■ 自動振り分けを無効化して手動指定も可能 7
HeatWave Cluster ● 列指向型のインメモリ・分散データベース ○ 列指向データベース:集計処理に強い ● Google Cloud の AlloyDB(PostgreSQL 互換)でも似た アプローチを採用している TiDB(MySQL 5.7 互換 NewSQL)は HTAP(OLTP + OLAP)をウリに ○ HeatWave はユーザーが指定したテーブル(列)すべてが対象 ○ AlloyDB では機械学習で一部のテーブル列をカラム型へ振り分け ■ 自動振り分けを無効化して手動指定も可能 8
MySQL HeatWave on AWS を試してみた ● Qiita に 4 つ(+ 1 つ)の記事を投稿 ○ https://qiita.com/hmatsu47/items/8f202eef64ea57e7d948 ○ https://qiita.com/hmatsu47/items/0979f877ad596cf3cf67 ○ https://qiita.com/hmatsu47/items/4c61ce90adcdbbea74e9 ○ https://qiita.com/hmatsu47/items/230d345e481701a5d735 ○ https://qiita.com/hmatsu47/items/34f4ab2047b95f767f18 (RDS から DMS レプリケーション) ● チュートリアル用に提供されている TPC-H 用データでは ○ 最小サイズのシェイプで 17 倍以上高速化(MySQL DB 比) 9
Aurora / Redshift zero-ETL 統合(プレビュー) ● ETL の構築・設定を簡素化・ニアリアルタイム連携 ● 複数 RDB から 1 つの DWH へ https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/zero-etl.html より引用 10
Aurora / Redshift zero-ETL 統合を試してみた ● Zenn に記事を投稿 ○ https://zenn.dev/hmatsu47/articles/aurora-rs-zeroetl-preview ● 現状(プレビュー)は ○ 記事にあるようにまだ少し面倒かつ設定手順が不安定 ○ 簡素化の代償として細かい設定ができない ○ ただしまだプレビューなのでいずれも改善される可能性がある 11
比べてみた 【注】いずれも 2023/9/10 時点の内容 ● MySQL HeatWave on AWS の強み ○ MySQL の SQL 文法がそのまま使える(自動振り分け可能) ○ テーブル単位・列単位の除外が可能 ● MySQL HeatWave on AWS の弱み ○ AWS とは別に Oracle Cloud(OCI)の契約が必要 ○ RDS / Aurora 連携が弱い(binlog インバウンドレプリケーション不可) 12
比べてみた 【注】いずれも 2023/9/10 時点の内容 ● MySQL HeatWave on AWS の強み ○ MySQL の SQL 文法がそのまま使える(自動振り分け可能) ○ テーブル単位・列単位の除外が可能 前掲 URL の記事(RDS for MySQL から HeatWave on AWS へ DMS レプリケーション) ● MySQL HeatWave on AWS の弱み で binlog レプリケーションの代わりに DMS レプリケーションを試してみた ● https://qiita.com/hmatsu47/items/34f4ab2047b95f767f18 ○ AWS とは別に Oracle Cloud(OCI)の契約が必要 ○ RDS / Aurora 連携が弱い(binlog インバウンドレプリケーション不可) 13
比べてみた 【注】いずれも 2023/9/10 時点の内容 ● Aurora / Redshift zero-ETL 統合の強み ○ AWS 内で全て完結する ■ 別契約不要 ● Aurora / Redshift zero-ETL 統合の弱み ○ 細かい設定の調整が(現状では)できない ■ BLOB 列のみの連携除外など 14
まとめ ● MySQL HeatWave on AWS ○ MySQL DB に HeatWave Cluster を追加して分析クエリを高速化 ■ OLTP / OLAP をまとめて処理(自動振り分け)→ ETL 不要 ○ 別途 OCI の契約が必要で RDS / Aurora との連携に課題がある ● Aurora / Redshift zero-ETL 統合(プレビュー) ○ ETL の構築・設定を簡素化・ニアリアルタイム連携が可能 ○ 細かい設定の調整が(現状では)できない点に課題がある 15