MySQL運用において、分析クエリの処理速度やコスト最適化にお悩みではありませんか？MySQL HeatWaveは、トランザクション処理とリアルタイム分析を統合した次世代のクラウドデータベースサービスです。本記事では、HeatWaveの特徴や価格体系、導入メリットから実践的な活用方法まで、MySQL運用担当者が知っておくべき情報を詳しく解説します。
MySQL HeatWaveとは？機能と特長
MySQL HeatWaveは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）で提供されるMySQLベースのクラウドデータベースサービスです。従来のMySQLとは異なり、OLTP（オンライントランザクション処理）とOLAP（オンライン分析処理）を単一のデータベースで実行できる革新的なアーキテクチャを持っています。
OLTPとOLAPを統合するアーキテクチャ
MySQL HeatWaveの最大の特徴は、トランザクション処理と分析処理を同一データベース内で実行できることです。通常、これらの処理は異なるシステムで行われるため、データの移動や変換にコストと時間がかかります。
HeatWaveでは、MySQLノードがトランザクション処理を担当し、HeatWaveノードが分析処理を高速化します。この構成により、リアルタイムでのデータ分析が可能になり、ビジネス意思決定の速度を大幅に向上させることができます。
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、自動的に最適な処理ノードが選択されます。開発者は特別な設定や変更を行う必要がなく、既存のアプリケーションをそのまま利用できます。
分散型インメモリ演算の仕組みを知る
HeatWaveは分散型のインメモリ処理エンジンを採用しており、データをメモリ上に配置して並列処理を行います。この仕組みにより、従来のディスクベースの処理と比較して数十倍から数百倍の高速化を実現します。
スケールアウト・アーキテクチャにより、処理負荷に応じてHeatWaveノードを動的に追加できます。最大512のHeatWaveノードまでスケールアウト可能で、ペタバイト級のデータ処理にも対応しています。
また、HeatWave Autopilotという機械学習ベースの自動化機能により、データベースの専門知識がなくても最適なパフォーマンスを実現できます。自動プロビジョニング、自動データロード、自動クエリ実行計画の最適化などが含まれます。
MySQL HeatWaveと他のクラウドMySQLとの違いを把握する
一般的なクラウドMySQLサービス、たとえば Amazon Aurora や Google Cloud SQL では、高速な分析処理や機械学習、生成AIの活用には、別の専用サービスとの連携が必要です。
一方で、MySQL HeatWaveは以下の機能をMySQL DB内に統合し、追加料金なし・低遅延で提供します：
- AutoML： ML_TRAIN/ML_PREDICTにより分類・回帰・異常検知・レコメンデーションモデルをSQLだけで構築・推論
- Lakehouse： CSV/Parquet/Avro/JSONファイルを一度もロードせずSQLで直接分析
- GenAI： ML_GENERATE、heatwave_chat()、ベクトル検索などをSQLやストアドプロシージャで対応し、安全かつ運用も容易
これらはいずれもHeatWaveの基本ライセンスに含まれており、他のクラウドMySQLサービスと比べて大きなアドバンテージです。
HeatWave AutoMLでSQLだけで機械学習を実行
HeatWave AutoMLは、データベース内で直接機械学習モデルの訓練と推論を実行できる機能です。従来の機械学習では、データをデータベースから外部のMLプラットフォームに移動する必要がありましたが、HeatWaveではSQLコマンドだけで完結します。
ML_TRAINプロシージャでモデルを訓練し、ML_PREDICTプロシージャで予測を実行できます。分類、回帰、予測、異常検知、レコメンデーションなど、幅広い機械学習タスクに対応しています。
モデルの精度向上も自動化されており、ハイパーパラメータの調整やアルゴリズムの選択をAutoMLが最適化します。これにより、機械学習の専門知識がない開発者でも高精度なモデルを構築できます。
HeatWave Lakehouseでデータレイクを直接分析
HeatWave Lakehouseは、Object Storage上のデータを直接分析できる機能です。CSV、Parquet、Avroなどの形式のファイルをデータベースにロードすることなく、SQLで分析可能です。
データレイクとデータウェアハウスの境界をなくし、構造化データと非構造化データを統合して分析できます。ETL処理を簡素化し、データパイプラインの複雑性を大幅に削減できます。
また、自動スキーマ推論により、ファイルの構造を自動的に認識してテーブル定義を生成します。手動でのスキーマ設計が不要になり、開発工数を削減できます。
HeatWave GenAIで生成AIとベクトル検索を統合
HeatWave GenAIは、2024年に新しく追加された生成AI機能です。データベース内でLLM（大規模言語モデル）を使用した文章生成やベクトル検索が可能になります。
ML_GENERATEやML_GENERATE_TABLEといったSQLルーチンを使用して、自然言語による質問応答システムやRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装できます。外部のAI APIを呼び出す必要がなく、セキュアな環境でAI機能を利用できます。
ベクトル検索機能により、類似文書の検索や意味的類似性の計算もSQLだけで実行可能です。チャットボットや推薦システムの構築が大幅に簡素化されます。
MySQL HeatWaveで実現できるユースケース
MySQL HeatWaveの高速分析機能と統合されたAI機能により、従来のMySQLでは困難だった様々な業務改善が可能になります。実際の業務シーンに即した具体的な活用例を紹介します。
日次・月次集計業務を数十倍高速化する
売上データやPVログ、在庫情報などの大量集計は、多くの企業にとって業務負荷の高い作業です。従来は数時間を要していた集計処理も、HeatWaveのインメモリ処理とOLAP機能を活用することで、わずか数分で完了できるようになります。
たとえば、数百万件から数億件におよぶ販売トランザクションを対象に、店舗別や商品別の売上集計を行う場合、従来のMySQLでは処理に長時間を要していたのに対し、HeatWaveでは秒〜分単位での高速集計が可能です。
これにより、商品別売上ランキングや広告効果レポートの出力がスムーズになり、営業担当者がリアルタイムで最新の売上状況を確認することも可能になります。
さらに、Excelによる手作業のレポート作成から脱却し、ダッシュボードへ直接出力することで、可視化と意思決定のスピードを飛躍的に高めることができます。複数の期間や属性を組み合わせた複雑な集計も短時間で処理できるため、日常業務に高度な分析が自然に組み込まれるようになります。
レポート作成を自動化し、業務負荷を削減する
まず、TableauやLooker Studioとシームレスに連携することで、ダッシュボードを即時に可視化できます。毎朝の営業会議レポートが自動生成されるため、最新データをもとにスピーディな意思決定が行えます。
このようにリアルタイム性の高い可視化に加え、OLTPデータと分析を単一のデータベースで統合することで、運用の煩雑さが解消され、メンテナンスの負荷も大幅に軽減されます。
さらに、HeatWave Autopilotが提供する自動化機能を活用すれば、定期レポートの生成プロセスを完全に自動化できます。クエリの最適化からグラフ出力まで、手作業の介在を最小限に抑えられるのが特長です。
その結果、ビジネスインテリジェンスツールとの連携によって、ダッシュボードの更新も自動で反映されます。これにより、経営層から現場スタッフまで、誰もが常に最新情報をもとに行動できる体制が整います。
レポート作成にかかる工数を80%以上削減することで、アナリストは単純作業から解放され、より戦略的で価値ある分析業務に専念できるようになります。
AIによる需要・離脱予測をSQLベースで実装する
HeatWave AutoMLを活用すれば、サブスクリプション型サービスにおける顧客離脱予測を、SQLだけで内製することが可能です。この仕組みは、売上予測や在庫最適化、不正検知といった業務にも応用でき、さまざまな領域で高度な予測分析を実現します。
加えて、ノーコードでのPoC（概念実証）もすぐに実行できるため、開発サイクルの短縮や迅速な価値検証にも貢献します。SQLベースで機械学習モデルを構築できるHeatWave AutoMLを使えば、顧客の購買履歴に基づく需要予測や、行動パターンに応じた離脱リスクの分析も簡単に実装できます。
従来であれば、こうしたモデルの開発にはデータサイエンティストが専用ツールを用いて数週間を要していましたが、HeatWaveならSQLの知識があるエンジニアが数日で構築可能です。
さらに、予測結果をリアルタイムで業務システムに連携することで、プロアクティブなマーケティング施策や、より精度の高い在庫管理の仕組みを実現できます。
社内ナレッジを活用した生成AIチャットを構築する
HeatWave GenAIを活用することで、社内マニュアルやドキュメントを学習したFAQ応答型のチャットシステムを構築できます。従業員は自然言語で質問するだけで、関連する社内情報を検索し、即座に回答を得ることが可能です。
ベクトル検索機能により、キーワード一致では見つからない意味的に関連する情報も取得できます。これにより、顧客データベースに基づくレコメンドや自然言語による検索、複雑な業務手順の問い合わせ対応も自動化されます。
新人教育の効率化や業務ナレッジの共有にも活用でき、社内の生産性向上に貢献します。
すべての処理がデータベース内で完結するため、機密情報を外部に送信することなく、SaaS型AIよりも高いセキュリティを保った社内向けGPTとして運用可能です。
レイクハウスで外部データを統合分析
HeatWave Lakehouseを利用することで、取引先から受け取ったCSVやParquetファイルなどの外部データを、ETL処理なしで直接データベースに取り込み、即座にJOINして分析できます。
例えば、サプライチェーンやIoT機器から得られる大量のバルクデータも、事前の変換作業を行わずに即時分析へ活用できるため、データ連携と可視化のスピードが大幅に向上します。
さらに、基幹システムのデータに加えて、Webアナリティクスやソーシャルメディア、気象データなどの外部ソースを統合することで、ECサイトの売上と市場動向を掛け合わせた高度な需要予測モデルの構築も可能になります。
データの前処理や変換作業を最小限に抑えながら、多様なデータソースを活用した総合的な分析が実現できます。
MySQL HeatWave料金体系を把握しコストを最適化する
MySQL HeatWaveの料金体系は、MySQLノードとHeatWaveノードそれぞれに対して従量課金制が適用されます。適切な構成を理解することで、パフォーマンスとコストのバランスを最適化できます。MySQL HeatWaveは性能面だけでなくコスト面でも大きなアドバンテージがあります。
下図の比較表からわかるように、MySQL HeatWave は他社サービスと比較して大幅にコストを抑えられるのが特徴です。
具体的には、Amazon RDS for MySQL や Azure Database for MySQL と比較して約 3.3 倍、Google Cloud SQL for MySQL は約 3.7 倍、Amazon Aurora – MySQL Compatible とは約 4.1 倍ものコスト差が生じます。MySQL HeatWave は 1/3 以下のコストで導入・利用できるため、高パフォーマンスをより低コストで実現したい場合に最適な選択肢となります。
| Amazon RDS for MySQL | Amazon Aurora – MySQL Compatible | Google Cloud SQL for MySQL | Azure Database for MySQL | HeatWave MySQL |
| $2879.8 | $3616.8 | $3378.4 | $2873.82 | $883.26 |
| 3.3X the cost of HeatWave MySQL | 4.1X the cost of HeatWave MySQL | 3.7X the cost of HeatWave MySQL | 3.3X the cost of HeatWave MySQL | Lowest cost |
出典：MySQL Hosting Options in 2025: Pricing Comparison｜Bytebase公式サイト、MySQL Cloud Services Cost Comparison: Who Provides the Best Value?（2025年版）｜Oracle公式ブログ
HeatWave構成の費用シミュレーション
HeatWaveの料金は以下の3つの要素で構成され、いずれも従量課金制（時間または使用量）です：
- MySQLノード（ECPU 単位）
- HeatWaveノード（容量 × 時間：容量単位はGB）
- ストレージ容量およびバックアップ
MySQLノード（例：MySQL.2, MySQL.8）は標準のMySQL料金構成に準拠し、HeatWaveノード（HeatWave.32GB／512GBなど）は分析機能を担う追加コンポーネントとして別途課金されます。
処理量に応じてHeatWaveノードを動的に増減できるため、繁忙期とそうでない時期でコストを調整できます。最小構成では月額数万円から利用開始できます。
たとえば、開発中はHeatWaveノードを停止してMySQLノードのみを稼働させ、本番稼働時に必要な分析ノードを追加する、といった使い方が可能です。これにより、スモールスタートから段階的にスケールアップできる柔軟性を備えています。
さらに、バックアップやデータ冗長化は自動化されており、これらに追加の手間やコストが発生することはありません。
料金の詳細については、Oracle公式の料金シミュレータで、構成や地域を指定して試算することが可能です。
出典：サポートされている形状
MySQL HeatWaveは月1万円台で導入可能
以下、業務検証・小規模本番・PoC用途としての軽量構成での見積りとなります。他クラウドと比較してMySQL HeatWaveは少額からでも導入が可能となっております。
この構成では以下のようなスペックとなっています：
- MySQLノード：2 OCPU / 16GB RAM / ストレージ50GB
- HeatWaveノード：32GB × 2ノード（合計64GB）
- HeatWaveにレプリケートされるデータ量：50GB
- 月額費用：13,825円（744時間 = 月フル稼働）
HeatWaveは、あとからノード数やメモリ容量（HeatWave Capacity Unit）を拡張可能なスケーラブルな構成です。
そのため、まずはこのような 低コスト構成で導入・検証し、必要に応じて段階的にスケールアップするという運用が非常に効率的です。
コストを抑える設計パターン
コスト最適化のために、複数の戦略を組み合わせることが重要です。まず、開発環境では夜間や週末の自動停止機能を活用してコストを削減できます。
データの配置戦略も重要で、頻繁にアクセスするデータはHeatWaveに配置し、履歴データはObject Storageに保存してLakehouse機能で分析することで、ストレージコストを最適化できます。
また、HeatWave Autopilotによる自動最適化により、不要なリソースの削減と性能向上を同時に実現できます。手動チューニングの工数も削減されるため、運用コストも下がります。
MySQL HeatWaveを自動起動・停止してコストを減らす
開発環境や検証環境でのコスト削減は、HeatWave運用において重要な課題です。自動化による効率的な起動・停止の仕組みを構築することで、大幅なコスト削減が可能になります。
OCI Resource Schedulerの制約と自動化の必要性
Oracle Cloud InfrastructureのResource Schedulerは基本的なスケジューリング機能を提供しますが、HeatWaveクラスターの起動・停止には制約があります。複雑な条件設定や柔軟なスケジューリングには限界があるため、カスタムの自動化が必要です。
特に開発チームが複数ある環境では、それぞれ異なる利用パターンに合わせた細かい制御が求められます。Resource Schedulerだけでは、チーム固有の要件に対応することが困難です。
カスタム自動化により運用コストを50%以上削減できた事例も多く、投資対効果の高い改善施策となります。
FunctionsとSchedulerを用いた自動起動・停止の実装
OCI Functionsとスケジューラを組み合わせることで、柔軟なHeatWave自動制御システムを構築できます。Pythonで記述したFunctionが、指定したスケジュールでHeatWaveクラスターの起動・停止を実行します。
実装では、OCI SDKを使用してHeatWaveクラスターの状態を監視し、適切なタイミングで起動・停止コマンドを発行します。エラーハンドリングやリトライ機能も組み込むことで、信頼性の高い自動化を実現できます。
環境変数や設定ファイルを活用して、複数のクラスターを個別にスケジューリングできます。開発チームごとの利用パターンに合わせたカスタマイズが可能になります。
検証環境の夜間停止とバッチ処理の自動実行による最適化
検証環境では、業務時間外の自動停止により大幅なコスト削減が可能です。午後6時に自動停止し、翌朝9時に自動起動するスケジュールを設定することで、約65%のコスト削減を実現できます。
バッチ処理が必要な場合は、処理開始前に自動起動し、完了後に自動停止するワークフローを構築できます。処理時間を監視して、異常に長時間実行されている場合はアラート通知も可能です。
週末や祝日の長期停止により、さらなるコスト最適化が可能です。年間で数百万円のコスト削減を実現した企業も存在します。
停止忘れの防止と運用上の工夫
手動による停止忘れを防ぐため、複数の安全機能を組み込むことが重要です。一定時間アクティビティがない場合の自動停止や、最大稼働時間の制限設定により、想定外のコスト発生を防げます。
Slack通知やメール通知により、起動・停止のタイミングをチームに共有できます。緊急時の手動制御も可能で、自動化と手動制御のバランスを保てます。
ログ出力により自動化の動作履歴を追跡でき、問題発生時の原因調査や改善施策の検討に活用できます。定期的な見直しにより、さらなる最適化も可能になります。
MySQL HeatWave導入前に押さえるポイント
MySQL HeatWaveの導入を成功させるためには、技術的な準備だけでなく、運用面やセキュリティ面での事前検討が重要です。導入後のトラブルを避けるための重要なポイントを確認しておきましょう。
構築前に必要なポリシーとリソース設定
HeatWave環境の構築には、適切なIAMポリシーとリソース割り当てが必要です。MySQLノードとHeatWaveノードそれぞれに対して、適切な権限設定を行う必要があります。
ネットワーク設計では、セキュリティグループやサブネット設定を慎重に検討する必要があります。HeatWaveはプライベートサブネットでの運用が推奨されており、適切なルーティング設定が重要です。
事前にリソース制限とコンプライアンス要件を確認することで、導入後の予期しない制約を回避できます。特に大規模環境では、リソース上限の事前申請が必要な場合があります。
障害時に備えたロギングと監視設計
HeatWave環境の安定運用には、包括的な監視とログ管理が不可欠です。パフォーマンスメトリクス、エラーログ、セキュリティログを統合的に管理する仕組みを構築する必要があります。
Oracle Cloud Observabilityサービスと連携することで、リアルタイムでの性能監視とアラート通知が可能になります。異常検知の閾値設定や、エスカレーション手順も事前に定義しておくことが重要です。
災害復旧計画では、バックアップの頻度や復旧手順を明確にする必要があります。RTO（目標復旧時間）とRPO（目標復旧時点）を定義し、それに基づいた設計を行うことが重要です。
社内検証で評価すべき３つの観点
導入前の検証では、パフォーマンス、互換性、運用性の3つの観点から総合的に評価することが重要です。まず、既存のクエリ性能をHeatWave環境で測定し、期待する性能向上が得られるかを確認します。
既存アプリケーションとの互換性検証では、SQLの互換性だけでなく、接続プールや文字エンコーディングなどの詳細な動作確認が必要です。特にレガシーアプリケーションでは、予期しない問題が発生する可能性があります。
運用性の評価では、バックアップ・復旧、監視、セキュリティ管理などの日常的な運用業務の効率性を検証します。現行の運用手順との整合性を確認し、必要に応じて手順の見直しを行います。
導入前に知っておきたいMySQL HeatWaveの注意点・デメリット
HeatWaveには多くのメリットがある一方で、いくつかの制約や注意点も存在します。まず、HeatWaveノードの最小構成でも相応のコストが発生するため、小規模なシステムでは費用対効果を慎重に検討する必要があります。
データ型やSQL機能に一部制限があり、すべてのMySQLワークロードがHeatWaveで最適化されるわけではありません。特に複雑なストアドプロシージャや特殊な関数を多用している場合は、事前の検証が重要です。
HeatWaveはOCIおよびAWS上で提供されるOracleの独自サービスです。マルチクラウド戦略を採用している企業では、ベンダーロックインのリスクも考慮する必要があります。移行計画や代替案も含めた総合的な検討が重要です。
MySQL HeatWaveを活かす次のアクション
HeatWaveの理解を深めた後は、実際の検証や導入に向けた具体的なアクションを起こすことが重要です。段階的なアプローチにより、リスクを最小限に抑えながら効果的な導入を実現できます。
トライアル実行で効果を検証する
本格導入の前に、小規模なトライアル環境で実際の効果を測定することをお勧めします。代表的なクエリを選定し、現行システムとHeatWaveでの性能比較を行います。
Oracle Cloud Infrastructureでは、フリートライアルやクレジットプログラムを活用して、コストを抑えながら検証できます。30日間のトライアル期間で、十分な評価が可能です。
実データを使用した検証により、理論値ではなく実際の改善効果を測定できます。検証結果は社内提案資料の重要な根拠となります。
構成例を参考に社内提案資料を作成する
トライアルの結果を基に、具体的な構成案とコスト試算を含む提案資料を作成します。現行システムの課題、HeatWave導入による改善効果、必要な投資額を明確に整理します。
ROI（投資対効果）の算出では、性能向上による時間短縮効果、運用コスト削減、新機能による売上向上などを総合的に評価します。定量的な効果測定により、説得力のある提案が可能になります。
導入スケジュールやリスク評価も含めることで、経営層や意思決定者の理解を得やすい資料を作成できます。
スクリプトをテンプレート化して運用へ反映する
検証で使用したスクリプトや設定をテンプレート化し、本番環境での運用に活用できるよう整備します。自動起動・停止スクリプト、監視設定、バックアップ手順などを標準化します。
Infrastructure as Code（IaC）の手法を活用して、環境構築を自動化できます。TerraformやOCI Resource Managerを使用することで、再現性の高い環境構築が可能になります。
運用手順書やトラブルシューティングガイドも整備し、属人化を避けた安定的な運用体制を構築できます。
MySQL HeatWaveを選ぶべき企業の特徴
MySQL HeatWaveが最も効果を発揮するのは、特定の条件や課題を抱える企業です。自社の状況がHeatWaveの導入に適しているかを判断するための指標を整理します。
リアルタイム分析とトランザクション処理を統合したい企業
現在、OLTP用のMySQLとOLAP用の別システムを併用している企業は、HeatWaveの導入効果が特に高くなります。データの二重管理によるコストと複雑性を解消できます。
ECサイトやWebサービスで、リアルタイムな顧客行動分析や推薦機能を求められている企業にも適しています。トランザクションデータを即座に分析に活用できるため、ユーザー体験の向上に直結します。
また、IoTデータや時系列データを大量に処理する必要がある製造業や物流業では、リアルタイム監視と予防保全の実現により大きな効果を得られます。
既存のMySQL環境を活かしつつ、分析性能を向上させたい企業
長年MySQLを使用しており、蓄積されたノウハウやアプリケーション資産を活かしたい企業にとって、HeatWaveは理想的な選択肢です。既存のSQLやアプリケーションをそのまま活用できます。
PostgreSQLやOracleからの移行コストを抑えながら、エンタープライズレベルの分析機能を求める企業にも適しています。移行リスクを最小限に抑えながら、段階的な機能向上が可能です。
社内にMySQLの運用ノウハウが蓄積されている企業では、学習コストを抑えながら高度な機能を活用できるため、短期間での効果実現が期待できます。
MySQL HeatWaveの導入・ご相談ならスマートスタイル
MySQL HeatWaveの導入を検討される際は、豊富な経験と専門知識を持つパートナーとの協力が成功の鍵となります。スマートスタイルでは、HeatWave導入から運用まで包括的なサポートを提供しています。
スマートスタイルが選ばれる3つの理由
1．MySQL HeatWave PoC サービスで導入前の効果を技術的に検証
スマートスタイルのMySQL HeatWave PoC サービスでは、お客様の実際のデータとワークロードを使用して、HeatWaveの効果を定量的に検証します。机上の計算ではなく、実環境に即した詳細な分析を提供します。
経験豊富なエンジニアが、お客様の要件に最適化されたHeatWave構成を設計し、性能テストから運用設計まで一貫してサポートします。検証期間中は、実際の運用を想定したシナリオで総合的な評価を行います。
PoCの結果を基にした具体的な導入提案により、確実な効果を見込める状態で本格導入に進むことができます。
2.設計・構築から監視、チューニング、自動化まで一括サポート。
HeatWaveの性能を最大限に活かすには、適切な構成と継続的な運用が不可欠です。スマートスタイルでは、OCI／AWS両対応で設計・構築から監視、チューニング、自動化まで一括サポートします。
導⼊前の検証から導⼊⽀援まで、すべてお任せください。オンプレからの乗り換えやマルチクラウド導⼊などワンストップでサポートします。
3．ユーザーコミュニティ「HeatWavejp」の運営支援で最新情報を提供
スマートスタイルでは、日本のHeatWaveユーザーコミュニティ「HeatWavejp」の運営を支援しています。定期的な勉強会やオンラインイベントを通じて、最新の技術情報や活用事例を共有しています。
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まとめ
本記事では、MySQL HeatWaveの基本概念から実践的な活用方法、導入時の注意点まで包括的に解説しました。HeatWaveの特徴や料金体系、他社サービスとの違いを理解することで、自社に最適な導入戦略を検討できるはずです。
- MySQL HeatWaveはOLTPとOLAPを統合した次世代のクラウドデータベースサービス
- インメモリ処理により従来のMySQLと比較して数十倍の高速化を実現
- AutoML、Lakehouse、GenAIの統合により幅広いユースケースに対応
- 自動起動・停止の仕組み構築により大幅なコスト削減が可能
- トライアル検証により実際の効果を確認してから本格導入を進めることが重要
- 既存のMySQL資産を活かしながら段階的な機能向上を実現できる
MySQL運用の課題解決や分析機能の強化をお考えの方は、まずは小規模なトライアルから始めて、HeatWaveの効果を実際に体験してみることをお勧めします。
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