甲骨文以机器学习强化MySQL Heatwave，叫战Amazon Aurora、Google BigQuery

甲骨文本周宣布，MySQL Autopilot以机器学习技术来强化线上数据库查询加速引擎MySQL Heatwave的运作，挑战Amazon Aurora、Google BigQuery和Snowflake。

MySQL Heatwave是甲骨文去年12月发布的服务，是用于Oracle Cloud Infrastructure上MySQL Database云端服务的in-memory查询加速引擎，可同时支援OLTP及OLAP，让使用者得以执行混合式分析作业，或是以比传统MySQL数据库快10到1000倍的速度进行即时分析。而Autopilot则是使用机器学习技术来进一步强化MySQL Heatwave的查询速度及可扩充性。MySQL Heatwave用户可免费获得Autopilot。

MySQL Heatwave定位在中小型企业市场，主打性价比。针对大型企业市场，仍将以Oracle Exadata及Autonomous Database为主。

Autopilot以机器学习强化Heatwave的数据库调拨（provisioning）及查询加速。它一共涵括9项以机器学习实现的功能，包括自动化丛集节点的调拨、资料平行倒入Heatwave、资料在内存内分区的配置，并以机器学习协助查询预测、查询排程规划、最佳化查询执行，以及Heatwave系统错误的应变等。

甲骨文宣称，结合Autopilot，在标竿测试中Heatwave的效能价格比是Snowflake的35倍、Amazon Redshift加AQUA组合的13倍，也是Google BigQuery的36倍，或是Azure Synapse的15倍。此外，在混合式分析作业上，MySQL、HeatWave组合延迟率是Amazon Aurora的1/18。

连同MySQL Autopilot，甲骨文也同时推出MySQL向外扩充（Scale-Out）资料管理，可提升资料重倒入HeatWave的效能达100倍，可进一步拉抬效能。利用这项功能，HeatWave支援节点由24个节点增加到最多64个，而资料处理量也从之前的12TB提升到32TB。

甲骨文也宣布一些中小型企业，包括日本的FAN Communications、线上游戏业者Tetris.co、行销业者Red3i由较贵的Amazon Aurora转移到MySQL Heatwave上。