日本オラクルの梶山隆輔氏（MySQLグローバルビジネスユニット　アジア太平洋・日本地域担当　MySQLソリューション・エンジニアリング・ディレクター）は、その性能について以下のように語る。

　「分析系の複雑なクエリにおける性能数は（同様のサービスに比べ）数十倍どころか数百倍になります。お客さまの性能差で1番大きかったのは4万5000倍速くなったというケースもあります」（梶山氏）

図1　同時実行トランザクションに対するスループット（出典：日本オラクル提供資料）

　日本オラクルが提供を開始するMySQL HeatWave Lakehouseは、CSVやApache Parquet、他のデータベースからのエクスポートファイルなど、さまざまなファイル形式のデータを読み込み、MySQL HeatWaveで分析可能なデータウェアハウスだ。

図2　MySQL HeatWave Lakehouseの構成イメージ（出典：日本オラクル提供資料）

　データを読み込む際は、運用を自動化する「MySQL Autopilot」をオブジェクト・ストレージのデータに対して実行してCSVなどの対象のファイルを読み込むことで、テーブルを自動生成できる。機械学習でデータの型を予測し、テーブル定義を自動付与することも可能だ。

図3　クエリを実行してテーブルを自動生成できる（出典：日本オラクル提供資料）

　テーブルを自動で生成する他、分析データに対してクラスタのサイズを提案したり、分析時間を予測したりもできる。

　「MySQL HeatWave Lakehouseが最小限のクラスタ構成を提案します。実行前に『この台数そのままを使う』や『コストはかかっても処理時間をなるべく短くする』といった判断も可能です」（梶山氏）

図4　データの量に対して分析時間やクラスタ数を示す（出典：日本オラクル提供資料）

　データウェアハウスは「Snowflake」「Google BigQuery」など複数が存在する中、他サービスと比べたMySQL HeatWave Lakehouseの強みについては、「分析処理の圧倒的な性能」と梶山氏は強調した。

　「例えば、500TBのベンチマークを近いコストにそろえて実施したところ、分析の総時間はMySQL HeatWave Lakehouseが1時間のところ、Snowflakeは20時間程かかりました。Google BigQueryは30～40時間かかる結果になってます」

図5　（出典：日本オラクル提供資料）

　MySQL HeatWave Lakehouseは「Microsoft Azure」や「Amazon Web Services」でも提供されている。そんな中、MySQL HeatWave Lakehouseを「Oracle Cloud Infrastructure」(OCI)で提供することで、業界で初めてデータベース内データへのクエリと、同等に高速なオブジェクト・ストレージ内データに対するクエリ実行を実現している。

　「OCIはネットワークが特に早いので、他社が同じ性能になるまでスペックを上げた時の金額は、OCIの方が圧倒的に安くなります」（梶山氏）