Şirket içi MySQL OLTP kümesi aşırı yüklü; operasyonları minimum düzeyde etkileyerek analizler yapmanız gerekiyor. Hangi yaklaşımı benimsemelisiniz?

Şirket içi MySQL OLTP kümesi operasyonel yükü kaldırmak için tasarlanmıştır ve analitik sorgularla daha da yüklenmesi performansı düşürecektir. Google BigQuery, büyük ölçekli analitik iş yükleri için optimize edilmiş, sunucusuz bir veri ambarıdır. Bir ETL aracı kullanarak MySQL verilerini BigQuery'ye taşımak, OLTP kümesinin yükünü azaltırken, analitik ihtiyaçlarınızı yüksek performansla karşılamanızı sağlar. Diğer seçenekler: MySQL kümesine bir düğüm eklemek, OLTP yükünü dağıtabilir ancak analitik sorguların doğası gereği (tam tablo taramaları vb.) yine de küme üzerinde önemli bir yük oluşturacaktır. OLAP küpü oluşturmak da operasyonel veritabanını analitik yükle zorlar. Şirket içi Hadoop kümesi kurmak ve ETL yapmak, ek altyapı yönetimi ve maliyet gerektirir ve genellikle BigQuery'nin sunduğu kolaylık ve ölçeklenebilirlikten yoksundur. Gece yapılan mysqldump yedeklerini Cloud SQL'e bağlamak ve Dataproc ile işlemek, verilerin güncelliği açısından sorun yaratabilir ve Dataproc'un yönetimi BigQuery'ye göre daha karmaşıktır. Ayrıca, Cloud SQL bir OLTP veritabanıdır ve analitik iş yükleri için BigQuery kadar optimize değildir.