Öncelikle Herkese Merhaba Ben Kurtsz Bu Konuda Sizlere Mysql Heatwave 2025'i anlatacağım.
MYSQL HEATWAVE 2025 NEDİR?
Mysql Heatwave 2025, işlem, analitik ve tüm iş yüklerini tek bir veritabanı altında birleştiren yüksek performanslı bir mimari güncellemedir. Özellikle sorgu hızı, otomatik öğrenmesi mevcut Özellikle PYTHON'u Bilenler daha iyi anlayacaktır. Machine Learning paketi içeriyor bu yeni sürüm, AUTOML(Otomatik Öğrenme) bundan ilave olarak Yapay zeka entegrasyonu'da var. Yeni sürüm ile artık Karmaşık sorgular, yoğun paralel işlemler ve yoğun paralellik gerektiren analitik işlemler için gecikme, duraksamalar gibi sorunların çok daha düşük seviyelerde olacağı öngörülüyor. Heatvwave'nin bu versiyonunda hem işlemci ve hem bellek modellerinde yapılan optimizasyonu ile daha tahmin edilebilir sorgu süreleri veriyor. Ayrıca bu yeni optimizasyonlar sorgu bekleme sürelerini geniş ölçüde indirerek zaman tasarrufu sağlamış oluyor.
2025 Güncellemesinin Getirdiği Yeni Mimari
Güncellenmenin en çok konuşulan ve takdir edilen yönü ise bellek içi veri motorunun tamamen yenilenmiş olmasıdır. Artık kolon bazlı sıkıştırma tekniği eskisine göre daha akıllı çalışıyor(AUTOML) ve CPU önbellek kullanımını artıracak şekilde tasarlanmış durumda. Bu yeni özellikler ve optimizasyonlar sayesinde, aynı sorguyu defalarca sorgulayan sistemlerde bile tutarlı performans elde edilmiş oluyor.
Yeni Mimaride yürütme motoru donanımdan daha bağımsız hale getirildi. Eskiden x86 işlemciler üzerinde daha iyi çalışan yapı artık ARM tabanlı sunucularda benzer verimlilik sağlayabiliyor. Ayrıca artık sorgular yalnızca boş düğüme değil, veri bloklarının bulunduğu düğümlere göre de yönlendiriliyor.
AUTOML Ve Makine Öğrenimi Güncellemesi
Bu yeni sürüm AUTOML tarafından büyük bir iyileştirme sunuyor. Model eğitimi yapısı 25 kat hız artışı ile daha kısa sürede tamamlanabiliyor. En önemli neden ise model eğitiminde kullanılan bellek haritalama tekniğinin yenilenmesi. Artık model verisi daha verimli bölümlere ayrılarak belleğe yükleniyor. Aynı zamanda AUTOML'nin öğrenme modelinede güncelleme yapmışlar. Öyle ki sistem geçmiş sorguların davranışını analiz ederek ilerideki sorgu düzenlerini tahmin ediyor. Ayrıca GENAI entegrasyonu ile hibrit arama ve otomatik vector indeksleriyle arama kalitesinide yükseltiyor.
Güvenlik ve Şifreleme Performansı
Güvenlik katmanını çok büyük ölçüde geliştirmişler, şu şekilde veri hem dinlenme halinde hem de aktarım sırasında daha güçlü bir şifreleme katmanıyla korunuyor. Yeni anahtar rotasyon sistemi performansı düşürmeden sık aralıklarla anahtar yenilemeye imkan tanıyor. Sıkıştırma ve şifre çözme adımlarının sıralaması yeniden düzenlendiği için yoğun trafikli sorgu esnasında bile performansda fark edilir bir düşüş yaşanmıyor.
Depolama Katmanı ve Sıcak–Soğuk Veri Yönetimi
Depolama yapısında ise sıcak-soğuk segment yapısı getirildi. Sık kullanılan veri blokları yüksek performanslı bellekte saklanırken, soğuk veri blokları daha yoğun sıkıştırılmış şekilde tutuluyor. Bu segmentasyon özelliği yalnızca maliyet avantajı yaratmakla kalmıyor; tekrarlanan raporlama işlemlerinde sorguların aynı veri üzerinde daha kısa sürede çalışmasını sağlıyor.
Bellek Yönetimi
Bellek yöntemimi geliştirildi, şu şekilde sistem artık kaynakları otomatik olarak serbest bırakarak aşırı yüklenmeyi engelliyor. Sistemde yer alan LAKEHOUSE özelliklerinde otomatik veri yükleme ve temporal format algılama gibi araçlar veri entegrasyonunu hızlandırıyor. Ayrıca Yeni tahsis algoritması, sorgunun çalıştırılmasından önce hangi veri bloklarının kullanılacağını tahmin ederek blokları önceden belleğe yüklüyor işte bu özellik klasik yöntemlerde yer alan "İhtiyaç Anında Yükleme" yerine tahmine dayalı yüklemeyi tercih ettiğinden gecikmeyi azaltıyor.
Sonuç olarak bu sistem kendi kendisini optimize eden bir veri platformuna dönüşüyor. Sistemi ayrıntılı bilmeyenlerin bile kullanabilecek. Fazla uzatmadan kısa şekilde anlatmaya gayret gösterdim umarım konu yararlı olmuştur.
MYSQL HEATWAVE 2025 NEDİR?
2025 Güncellemesinin Getirdiği Yeni Mimari
Yeni Mimaride yürütme motoru donanımdan daha bağımsız hale getirildi. Eskiden x86 işlemciler üzerinde daha iyi çalışan yapı artık ARM tabanlı sunucularda benzer verimlilik sağlayabiliyor. Ayrıca artık sorgular yalnızca boş düğüme değil, veri bloklarının bulunduğu düğümlere göre de yönlendiriliyor.
AUTOML Ve Makine Öğrenimi Güncellemesi
Bu yeni sürüm AUTOML tarafından büyük bir iyileştirme sunuyor. Model eğitimi yapısı 25 kat hız artışı ile daha kısa sürede tamamlanabiliyor. En önemli neden ise model eğitiminde kullanılan bellek haritalama tekniğinin yenilenmesi. Artık model verisi daha verimli bölümlere ayrılarak belleğe yükleniyor. Aynı zamanda AUTOML'nin öğrenme modelinede güncelleme yapmışlar. Öyle ki sistem geçmiş sorguların davranışını analiz ederek ilerideki sorgu düzenlerini tahmin ediyor. Ayrıca GENAI entegrasyonu ile hibrit arama ve otomatik vector indeksleriyle arama kalitesinide yükseltiyor.
Güvenlik ve Şifreleme Performansı
Güvenlik katmanını çok büyük ölçüde geliştirmişler, şu şekilde veri hem dinlenme halinde hem de aktarım sırasında daha güçlü bir şifreleme katmanıyla korunuyor. Yeni anahtar rotasyon sistemi performansı düşürmeden sık aralıklarla anahtar yenilemeye imkan tanıyor. Sıkıştırma ve şifre çözme adımlarının sıralaması yeniden düzenlendiği için yoğun trafikli sorgu esnasında bile performansda fark edilir bir düşüş yaşanmıyor.
Depolama Katmanı ve Sıcak–Soğuk Veri Yönetimi
Depolama yapısında ise sıcak-soğuk segment yapısı getirildi. Sık kullanılan veri blokları yüksek performanslı bellekte saklanırken, soğuk veri blokları daha yoğun sıkıştırılmış şekilde tutuluyor. Bu segmentasyon özelliği yalnızca maliyet avantajı yaratmakla kalmıyor; tekrarlanan raporlama işlemlerinde sorguların aynı veri üzerinde daha kısa sürede çalışmasını sağlıyor.
Bellek Yönetimi
Bellek yöntemimi geliştirildi, şu şekilde sistem artık kaynakları otomatik olarak serbest bırakarak aşırı yüklenmeyi engelliyor. Sistemde yer alan LAKEHOUSE özelliklerinde otomatik veri yükleme ve temporal format algılama gibi araçlar veri entegrasyonunu hızlandırıyor. Ayrıca Yeni tahsis algoritması, sorgunun çalıştırılmasından önce hangi veri bloklarının kullanılacağını tahmin ederek blokları önceden belleğe yüklüyor işte bu özellik klasik yöntemlerde yer alan "İhtiyaç Anında Yükleme" yerine tahmine dayalı yüklemeyi tercih ettiğinden gecikmeyi azaltıyor.
Sonuç olarak bu sistem kendi kendisini optimize eden bir veri platformuna dönüşüyor. Sistemi ayrıntılı bilmeyenlerin bile kullanabilecek. Fazla uzatmadan kısa şekilde anlatmaya gayret gösterdim umarım konu yararlı olmuştur.
