Un cluster MySQL OLTP on-premise è pesantemente carico; è necessario eseguire analisi con un impatto minimo sulle operazioni. Quale approccio dovresti adottare?

L'approccio migliore è utilizzare uno strumento ETL per caricare i dati da MySQL a Google BigQuery. BigQuery è un data warehouse serverless e altamente scalabile, ottimizzato per carichi di lavoro analitici (OLAP). Spostando i dati, si isolano le query analitiche dal database OLTP (MySQL), riducendo al minimo l'impatto sulle operazioni transazionali. Aggiungere un nodo MySQL per un cubo OLAP non è l'ideale perché MySQL non è ottimizzato per l'OLAP e il nodo aggiuntivo potrebbe comunque influire sulle prestazioni complessive o richiedere configurazioni complesse. Connettere Hadoop on-premise a MySQL per ETL on-premise è una soluzione valida ma richiede la gestione di un cluster Hadoop, che è più complesso e costoso rispetto all'utilizzo di BigQuery. Montare backup notturni di mysqldump su Cloud SQL ed elaborarli con Cloud Dataproc introduce una latenza significativa (dati vecchi di un giorno) e Cloud SQL non è un data warehouse analitico come BigQuery.