---
title: オブジェクトストレージ上のファイルをSQLで高速に分析/加工できるHeatWave Lakehouseのご紹介
tags: 
author: [Yoshiaki Yamasaki](https://docswell.com/user/yyamasaki1)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/9J21Y8LD7R.jpg?width=480
description: 2025年8月3日(日)に開催された「オープンソースカンファレンス2025 Kyoto」での発表資料です。 https://event.ospn.jp/osc2025-kyoto/session/2206312  オブジェクトストレージ上のファイルをSQLで高速に分析/加工できるHeatWave Lakehouseについて紹介しています。 HeatWave Lakehouseは オラクルクラウド 及び AWS上で動かせます。
published: August 06, 25
canonical: https://docswell.com/s/yyamasaki1/5G26Q9-sc2025-kyoto
---
# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J21Y8LD7R.jpg)

オブジェクトストレージ上のファイルをSQLで⾼速に
分析/加⼯できるHeatWave Lakehouseのご紹介
オープンソースカンファレンス2025 Kyoto
⼭﨑 由章 / Yoshiaki YAMASAKI
MySQL HeatWave Data Architect
⽇本オラクル株式会社


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYZG6QM7M.jpg)

こんなことはありませんか︖
• Webサーバーのアクセスログなど、オブジェクトストレージ上に⼤量のファイルが溜まっている
• それらのファイルを分析/調査などに使いたいが活⽤できていない
• それらのファイルを⼿軽に⾼速に加⼯したい
• オブジェクトストレージ上のファイルを分析する仕組みを構築しているがパフォーマンスに課題がある
HeatWave Lakehouseで課題を解決できるかもしれません
2
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN3GZK3J8.jpg)

アジェンダ
1. HeatWave &amp; HeatWave Lakehouse 概要
2. HeatWave Lakehouse でオブジェクトストレージ上のデータをSQLで分析/加⼯する流れ
3. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) について


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE99WZVPE3.jpg)

HeatWave 概要
4
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE89N1PX7D.jpg)

HeatWaveとは︖
• オラクルが提供しているMySQLベースのマネージドサービス
• Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上とAWS上で動かせるサービス
※ AWS上で動かす時には別途OCIの契約が必要、⽇本では東京リージョンで使⽤可能
• 「HeatWave」という拡張機能により、データ検索処理の⾼速化、SQLだけで使える機械学習機能、
SQLだけで使える⽣成AI機能など、各種の拡張機能も提供している
5
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELWPQ1NJR.jpg)

インメモリー⾼速分散処理エンジン
Transactional
Analytics
Lakehouse
AutoML
GenAI
クラウド版MySQL
Enterprise Edition
⼤規模データ分析を
⼤幅に⾼速化
オブジェクト・
ストレージとの統合
機械学習の
パイプラインを⾃動化
専⾨知識なしで
⽣成AIの活⽤
6
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM941WQEW.jpg)

HeatWave MySQL の特徴（MySQLのマネージドサービスとしての特徴）
MySQL開発ベンダーであるオラクル社からのサポートも受けられる
⾼性能かつコストパフォーマンスも⾼いフルマネージドデータベース︕︕
7
⾼性能
MDSでは⾼パフォーマンスなブロック・ボリュームを標準採⽤
(ブロック・ボリュームのIOPS︓75 IOPS/GB)
低価格
同等スペック(CPU、Memory)で⽐較すると、
他社製のMySQLマネージドサービスの1/2〜1/3程度
MySQL開発
ベンダーが提供
オラクルのMySQLチームが100%開発、運⽤、サポート
MySQL部分についてもコアなサポートを受けられる
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRGWLYKE9.jpg)

顧客事例︓ファンコミュニケーションズ様
⽼舗のブログサービス「Seesaaブログ」をAWSからOCIに移⾏し、約50％の劇的なコスト削減を実現
Seesaaブログ
システム構成イメージ
• 2003年にサービス開始。⽇記やアフィリエイト、まとめブログなど
様々なブログライフをサポート。200万⼈以上のユーザーが利⽤
従来の課題
• 既存のAWS環境のコスト削減の必要性があった
• VMのサイズが柔軟に選択できず、CPUコア数とメモリサイズが
アンバランスで過剰なリソースコストを⽀払っていた
採⽤ポイントと導⼊効果
HeatWave
MySQL
• 既存AWS環境と⽐較して、約50%のコスト削減ができた
• OCIのフレキシブル・シェイプのVMはCPUコア数とメモリサイズに
対してシンデレラフィットの設定が可能で、サーバ利⽤全体にて、
必要な性能に関して適切なコストで利⽤できるようになった
• コスト削減フレームワークの利⽤により、AWSユーザー観点での
移⾏アセスメントなど、Oracleメンバーの適切な⽀援を
気軽に得られた。また、Oracleから提供される
MySQLのQ&amp;Aサポートは安⼼感があり有益だった
• OCI Cache with Redisでは、既存利⽤のAmazon ElastiCache
for Redisから約25%のコスト削減効果があった
8
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
利⽤サービス(クラウドサービス/その他)
• Compute VM, Block Volume, HeatWave MySQL, OCI
Cache with Redis, OCI Registry (Container Registry), etc.
• コスト削減フレームワーク


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXXPWG5EX.jpg)

顧客事例︓アプルーシッド様
「ドクセル」 を、OCI Container Instancesを活⽤してGoogle Cloudから移⾏し、圧倒的なコスト削減を実現
ドクセル（Docswell）
システム構成イメージ
• PDFやパワーポイントのスライドを共有できる国産のスライド
シェアサービス。ユーザー約30万⼈、⽉間アクセス約600万回。
従来の課題
既存のGoogle Cloud環境のコスト削減の必要性があった
(特に、アウトバウンドのデータ転送のコスト)。
ユーザーアクセス時にコンテナが都度起動する
スピンアップの仕組みにより、時に遅延が発⽣していた。
HeatWave
MySQL
採⽤ポイントと導⼊効果
既存Google Cloud環境から移⾏し、特にデータ転送
が毎⽉10TB無料の利点を享受し、全体で約65%のコスト削
減を実現。HeatWave MySQL の⾼可⽤性構成の部分は、
要件を実現しつつ約50％のコスト削減を実現。
OCI Container Instancesを活⽤し、Kubernetesを利⽤せず
に既存のコンテナアプケーションをシームレスに移⾏できた。
コスト⾯で有利なContainer Instancesを必要個数、
常時起動しておくことで、スピンアップの仕組みにする必要が
無くなった。結果、遅延のない安定的な処理を実現。
複数のコンテナ間の疎結合な処理にOCI Queueを活⽤。
9
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
利⽤サービス（クラウドサービス／その他）
• OCI Container Instances
• OCI Registry
• HeatWave MySQL
• OCI Queue
• OCI Cache
• コスト削減フレームワーク (Oracleによる移⾏アセスメント⽀援)


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKWDV4RED.jpg)

HeatWaveによるクエリー⾼速化のアーキテクチャ
⼤量データの集計処理などをHeatWaveノードで⾼速に処理し、MySQLのままDWHとしても利⽤可能
• アプリケーションからは従来通りMySQLに対してSQLを実⾏するだけで⾼速化される
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 &amp; 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
結果
10
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
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
リアルタイム
更新
リロード
Object Storage


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L731RMLGJ5.jpg)

HeatWaveノードでデータを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
※HeatWave Lakehouseを有効化した場合は最⼤512台
• Oracle Labsで⻑年研究していたProject RAPIDの
研究成果を活⽤している
• 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
11
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates.


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DXY6NNEG.jpg)

顧客事例︓NTTソルマーレ 様
HeatWave MySQLで国内最⼤級の電⼦書籍配信サービス「コミックシーモア」でのデータ利活⽤を強化
利⽤サービス・製品
• HeatWave MySQL
お客様のコメント
「『HeatWave』の導⼊によりサービス基盤とデータ分析基盤のリア
ルタイムなデータ同期が実現できました。さらにこれまで
通常のMySQLで1.5時間程度かかっていたバッチ処理が
2秒程度で完了するなど性能の良さも実感しています。
処理を待つ思考停⽌の時間が短縮化され、
業務効率化にもつながっています。
システム構成イメージ
MySQLに対応したツールは『HeatWave』でもそのまま活⽤でき、
ユーザーの利便性を維持しながら様々な分析データを更なる
サービス向上に役⽴てることができています。
レプリケーション
『HeatWave』を利⽤した新たなデータ分析基盤を活⽤し、
今後も更に幅広いお客様に楽しんでいただける書籍配信サービス
を提供していきます。」
リアルタイム同期
コミックシーモアの
サービス基盤
12
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
HeatWaveによる
データ分析基盤
エヌ・ティ・ティ・ソルマーレ株式会社
電⼦書籍事業部 サービス開発グループ ⽊下 ⽒


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPP6Y5NJ8.jpg)

HeatWave Lakhouse 概要
13
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EV23GPYEQ.jpg)

HeatWave Lakehouse
オブジェクトストレージ上のデータをSQLで⾼速に活⽤、TBクラスのデータ量にも対応
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、データ分析と機械学習のツール
クエリ
結果
MySQL HeatWave
OLTP
統計
AutoML
オブジェクトストレージ
Autopilot
16 GB から 512 TB までスケール可能
14
MySQL
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
オブジェクトストレージから
HeatWaveにデータを
⾼速にロードし、クエリ処理
はHeatWaveで⾏う
(MySQLを経由しない)
Database
exports


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GR38PWEL.jpg)

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
低速
X
36
1,600
1,400
28 分
1,200
1,000
17
800
600
速
低
9X
400
200
0
47 秒
HeatWave
Lakehouse
速
X低
17X
低速
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。
15
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates.


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQV592QJP.jpg)

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
ト
コス
X
30
30
25
18X
20
コス
ト⾼
22
スト
Xコ
⾼
⾼
15
10
8
スト
Xコ
⾼
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。
16
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates.


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4M9XLYE1.jpg)

HeatWave Lakehouseのデータロード性能
データはMySQL InnoDBにはコピーされず、直接HeatWaveにロード
ロードパフォーマンス: 500 TB TPC-H
45
低
8X
40
速
低
9X
速
ロード時間 (時)
35
30
速
低
6X
25
38 時間
20
15
2X
10
5
0
41 時間
低速
25 時間
9 時間
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。
17
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates.


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE18KNLN7G.jpg)

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」という部分などに対して、HeatWave Lakehouseでどのように改善されたか
追加のPoCを実施
18
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates.
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


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWZD4QME2.jpg)

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 =&gt; 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) =&gt; 7.5分(HeatWaveのネイティブフォーマット)
19
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates.
出典︓Oracle CloudWorld 2023での講演資料
Evaluating Large Data Loads and Analysis with MySQL HeatWave Lakehouse at Toyota [LRN4164]


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47Z1G2WMJ3.jpg)

HeatWave Lakehouse でオブジェクトストレージ上の
データをSQLで分析/加⼯する⼿順
20
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6LYVG5EV.jpg)

対応ファイルフォーマット
•
•
•
CSV
JSON
Parquet
•
Avro
※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Supported File Formats and Data Types


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ51GDVG74.jpg)

⼿順
1. HeatWave Lakehouseの環境を構築する
• 参考ブログ︓はじめてみよう︕MySQL HeatWave Lakehouse
2. オブジェクトストレージ上のデータをHeatWaveノードにロードする
• ⼿動ロードと⾃動パラレルロードがある
• ⼿動ロード︓テーブル定義を⼿動で定義する
• ⾃動パラレルロード︓ファイルの内容からテーブル定義を⾃動的に判断する
※厳密には、テーブル定義を⼿動で定義した後で、データロードの処理だけ⾃動パラレルロードを使って
並列処理を実⾏することも可能
3. MySQLに接続してSQLを実⾏する
• 検索処理だけでなく、検索結果を直接オブジェクトストレージ上のファイルに出⼒することも可能


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE31RMDP75.jpg)

⼿動ロードの例
• ファイルの内容に合わせてMySQLのテーブル定義を指定
• テーブル作成後、データをHeatWaveノードへロードするためのコマンドを実⾏
MySQLのテーブル定義
mysql&gt; CREATE TABLE `customer` (`c_custkey` int NOT NULL PRIMARY KEY,
`c_nationkey` int NOT NULL)
HeatWave Lakehouseを使うための設定
ENGINE=lakehouse SECONDARY_ENGINE = RAPID
ENGINE_ATTRIBUTE=&#039;{&quot;file&quot;:[{&quot;bucket&quot;: &quot;heatwave-lakehouse&quot;,
&quot;prefix&quot;: &quot;lakehouse/customer/&quot;, &quot;region&quot;: &quot;ap-tokyo-1&quot;,
&quot;namespace&quot;: &quot;bucket_namespace&quot;}],
&quot;dialect&quot;: {&quot;format&quot;: &quot;csv&quot;, &quot;has_header&quot;: false, &quot;is_strict_mode&quot;: false,
&quot;field_delimiter&quot;: &quot;|&quot;, &quot;record_delimiter&quot;: &quot;|¥¥n&quot;}}’;
mysql&gt; ALTER TABLE `CUSTOMER` SECONDARY_LOAD;
HeatWaveノードへのデータロード
ファイルの配置先、ファイルのフォーマット、
各種オプションの設定など
※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Manually Loading Data from External Storage


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDXY6P3JG.jpg)

⾃動ロードの例
• ⼊⼒対象のファイルの配置先、ファイルのフォーマット、各種オプションなどを設定
• ⾃動ロードを実⾏
ファイルの配置先、ファイルのフォーマット、
各種オプションの設定など
mysql&gt; SET @input_list = &#039;[
{&quot;table_name&quot;: ”customer&quot;,
ENGINE_ATTRIBUTE=&#039;{&quot;file&quot;:[{&quot;bucket&quot;: &quot;heatwave-lakehouse&quot;,
&quot;prefix&quot;: &quot;lakehouse/customer/&quot;, &quot;region&quot;: &quot;ap-tokyo-1&quot;,
&quot;namespace&quot;: &quot;bucket_namespace&quot;}],
&quot;dialect&quot;: {&quot;format&quot;: &quot;csv&quot;, &quot;has_header&quot;: false, &quot;is_strict_mode&quot;: false,
&quot;field_delimiter&quot;: &quot;|&quot;, &quot;record_delimiter&quot;: &quot;|¥¥n&quot;}}’
}
]’;
mysql&gt; CALL sys.heatwave_load(CAST(@input_list AS JSON), @options);
HeatWaveノードへのデータロード
※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Loading Data Using Auto Parallel Load


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PP6YNP78.jpg)

SQLでデータを加⼯し、オブジェクトストレージ上にファイルを出⼒する例
• ファイルの内容に合わせてMySQLのテーブル定義を指定
• テーブル作成後、データをHeatWaveノードへロードするためのコマンドを実⾏
MySQLのSELECT⽂
mysql&gt; SELECT c_custkey, c_nationkey FROM customer WHERE c_nationkey=1
INTO OUTFILE WITH PARAMETERS &#039;{&quot;file&quot;:
[{“region”: “ap-tokyo-1”, “namespace”: “bucket_namespace”,
“bucket”: “output”, “prefix”: “lakehouse/output/&quot;}]
, &quot;dialect&quot;: {&quot;has_header&quot;: true, &quot;format&quot;: &quot;csv&quot;}}&#039;;
ファイルの出⼒先など
※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Exporting Query Results to Object Storage


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JV23GKVJQ.jpg)

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) について
26
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGR38Q1JL.jpg)

ミッションクリティカルも⾒据えた、先⾏3社と異なる最新アプローチ
第⼀世代型パブリック・クラウド
第⼆世代型パブリック・クラウド
• スケールアウト型の新規アプリケーションの構築に
最適化 (弾⼒性、柔軟性、従量課⾦)
• 従来型アプリケーションは再構築やアーキテクチャの変更が必要
• 2010年代の技術で構築されている
• 分散可⽤性によるサービス維持、それができない場合は、再起動と
フェイルオーバー、Dedicated Hostを前提とした設計
• パフォーマンス、セキュリティ、移⾏オプションは後付け
• クラウド・ネイティブの新規アプリケーションの構築によるメリットを提供
• ミッション・クリティカルなワークロードでもクラウドのメリットを享受
• 最新の技術に基づいて構築
• パフォーマンス、セキュリティ、可⽤性はデフォルト
• データ主権、地政学的リスクを考慮した展開
• 分散クラウド、マルチ・クラウド環境
• 再起動なしに、切り替えを⾏える新たな設計
ハイパースケーラー各社の
⽇本市場でのリージョン展開年表
Generation 1
2014
2008
27
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
Tokyo
2019
Tokyo
2016
Osaka
2019
Osaka
2020
Tokyo/Osaka
2014
2010
2006
Generation 2
2016
Tokyo
2011
Osaka (Local)
2018
Osaka
2021


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQV59KN7P.jpg)

圧倒的なコストパフォーマンス
利⽤頻度の⾼いサービス３つ全てで低価格を実現、⽇本円で契約できるため為替レートの影響を受けない
Compute
Storage
Network
Oracle の強み
Oracle
他社クラウド
ü 同⼀リソースを低価格で
提供
ü CPU/メモリを柔軟に選択
可能 (フレキシブル・シェイプ)
¥57.04/時
¥173.6868/時
ü 他社標準ストレージ価格
で、⾼性能ストレージを
提供
ü 性能に対するSLAあり
ü AD間無償
ü 10TB/⽉まで無償
ü 閉域網接続時はデータ
転送無償
Compute
(VM.Standard.E5;
16vCPU, 64GB, Linux)
仮想マシン
(16vCPU, 64GB, Linux)
¥6,588/⽉
¥288,840/⽉
¥24,506/⽉
¥625,246/⽉
Block Volume
(1TB, 25K IOPS)
FastConnect
(1Gbps, 100TB)
*閉域網接続
ブロック・ストレージ
(1TB, 25K IOPS)
接続サービス
(1Gbps, 100TB)
*閉域網接続
¥
67%
低価格
¥
98%
低価格
¥
96%
低価格
Compute: 同⼀リソースを低価格で提供、⾼い柔軟性 (フレキシブル・シェイプ)
Storage/Network: トランザクションやデータ転送量による料⾦変動を低減する料⾦体系
⻑期契約による割引はない代わりに、最初から低価格で提供
28
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
* as of September 2024, Tokyo Region, 他社クラウドは1$=145円で計算


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74M9XP3J1.jpg)

Network
⾒落とされがちな、クラウドから外部へのデータ転送コスト
発⽣
Oracle Cloud Infrastructure は圧倒的低価格
オンプレミス
クラウド
他リージョン
他クラウド
外部へ(アウトバウンド通信)のデータ転送コスト
千円/月
オラクル
他社
ポイント1︓
300
最初の10TBまで無償
(他社では100GBまで)
250
200
¥12-17/GB
ポイント2︓
単価が安価 (3.875円/GB)
150
100
50
0
(他社の1/3-1/4)
100GBまで
無償
10TBまで無償
0
2
4
6
8
10
ポイント3︓
¥3.875/GB
12
14
16
18
20
閉域網接続では課⾦なし
(接続ポート料⾦のみ)
アウトバウンド送信データ量(TB/月)
29
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
* as of September 2024, Tokyo Region, 他社クラウドは1$=145円で計算


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ18KN9ZEG.jpg)

なんでこんなに安いのか︖
30
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWZD4Q6J2.jpg)

2nd Generation クラウド
第2世代のクラウドとして、先⾏3社と全く異なる設計思想で開発された⾼効率・⾼密度なクラウドデータセンタ＝燃費が良い
設計の進化
汎⽤化
リージョン展開
マルチクラウド / 分散クラウド
低遅延・ノンブロッキング
フラット・ネットワーク
2006~
2010~ 2008~
2016~
Compute
Pool
最新のデータセンター設計
すべてのサービスが2010年代の設計
Storage
Pool
Exadata
分散クラウド
コンパクトなので、パートナーによる
フルクラウドリージョン提供を可能に
シンプルなリソースプール
サービス毎にリソースプールを作らず、
CPU/GPU/Storage/ExaDataなど汎⽤化
*富⼠通,NRI,NTT-DATAそれぞれに
２リージョン発表済
1/140 コンパクト化
1リージョン3ラックから数千ラックまで拡張可
ハードウェア/仮想化の同時制御
仮想化機能を前提にした制御だけで無く、
物理マシンの制御、無停⽌システムで培った
耐障害・耐故障制御、1DCでも2DCに相
当する可⽤性確保
31
E4
共⽤リソースプールから
数多くのマネージドサービスを提供
複数のサービスが同⼀リソースプールを共
⽤する事で稼働率と密度を向上、待機リ
ソースの最⼩化
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
⾼効率・コンパクト
リージョン展開の期間が短い、
新規サービスの世界同時展開が可能、
部材も少ない、
部材も世界共通で確保可、
稼働に必要な⾯積が少ない、
電⼒消費量低減
＝低価格でサービスを提供
マルチクラウド
コンパクトなので、先⾏3社の
DCに設置できるように


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZ1G2WR73.jpg)

Appendix
32
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76LYVG1JV.jpg)

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 © 2025 HeatWavejp All Rights Reserved.
イベント情報 &amp; イベント参加
https://heatwavejp.connpass.com/
SNSフォロー &amp; 情報収集
@HeatWavejp
https://x.com/Heatwavejp


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G751GDVLE4.jpg)

参考情報
HeatWaveユーザー会での発表資料
• HeatWave Lakehouse で 膨⼤になるcsvデータを必要な分だけロードしてデータ集計してみた︕
• HeatWave Lakehouse で オブジェクト・ストレージのデータ変換/加⼯ができるか試してみた︕


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J21Y8337R.jpg)

HeatWave を無料で利⽤する⽅法
35
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYZG6187M.jpg)

OCIのAlways Free Servicesで無料でHeatWaveを利⽤可能
https://www.oracle.com/jp/heatwave/free/
• Oracle Autonomous Transaction Processing,
Autonomous Data Warehouseと同じく、
HeatWaveも期間の制限なく無料で使⽤可能
• インスタンス数や容量、⼀部機能の制限あり
• 容量制限などがない30⽇間無料トライアルとして
300ドルの無料クレジットをあわせて提供
• HeatWave GenAIの試⽤はトライアルにて
36
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN3GZ29J8.jpg)

Always FreeでHeatWave MySQLを使⽤する場合の制限事項
• 最新バージョンのみ使⽤可能 (本⽇時点では、9.4.0)
• MySQL.Freeシェイプ、HeatWave.Freeのみ使⽤可能 (Always Free専⽤のスペックがあまり⾼くないシェイプ)
• ストレージサイズは50GB
• HeatWaveノードは1台のみ追加可能
• HeatWave AutoML、HeatWave Lakehouse、HeatWave GenAIは使⽤可能
• レプリケーション機能は使⽤可能
• ⾼可⽤性、リードレプリカは使⽤不可
• ⾃動バックアップは1⽇だけ取得される
• ⼿動バックアップやポイントインタイムリカバリは使⽤不可
• Database Management and Ops Insights サービスは使⽤不可 (データベースの監視ツール)
※原⽂︓https://docs.oracle.com/en-us/iaas/mysql-database/doc/features-mysql-heatwave-service.html#MYAAS-GUID-772BD870-57C1-4B21-9205-FFC5B4290044
37
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE99WZ13E3.jpg)

Always FreeでHeatWave MySQLを使⽤する⽅法
• 以下URLからオラクルクラウドのトライアルアカウントを作成する
https://signup.cloud.oracle.com/
• ホームリージョンは後から変更できないので注意
• ⽇本には現在東京リージョンと⼤阪リージョンがあります
• 以下URLのチュートリアルを参考にし、HeatWave MySQL環境を構築する
• OCIチュートリアル ⼊⾨編︓その9 - クラウドでMySQL Databaseを使う
https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/beginners/creating-mds/
38
Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE89N14L7D.jpg)



