将面临哪些挑战？

但作为一款如此流行的数据库产品，其存在一个明显的短板就是数据分析。相信MySQL使用者都有这种感觉，在大规模数据情况下MySQL有些力不从心。尽管其内核也在不断加强这方面的能力（如最新8.0支持hash join、直方图等），但相较于其他数据库仍然存在一定劣势。其核心在于MySQL原生是为OLTP场景设计的，并没有考虑OLAP场景。

虽然也有一些厂商通过扩展其存储引擎，增强其数据分析能力，但总体来讲还是不尽如人意。于是，通常的一种选择就是在数据分析时，不得不将数据迁移到另一种数据库/大数据架构中。通过后者，去完成数据分析工作。在这一过程中，需要开发者自己定义ETL逻辑（可能基于日志解析或逻辑数据抽取），完成数据迁移。同时，在运行中需时刻关注数据同步，保证数据有效性。在使用上，还需编写单独的语句（异构数据源的语句），来完成数据分析动作。

整个这一过程，无疑对用户来说具有一定的使用门槛，且需要花费额外的精力去解决这一问题。相信Oracle原厂也是看到这一问题，因而推出了MySQL Analytics Engine。

二、MAE到底是个啥？

MySQL Analytics Engine（简称MAE），笼统来说是一款内置的分析引擎。通过它与MySQL Database的组合，可以使得数据库管理员和应用程序开发人员能够直接将MySQL数据库作为OLTP和OLAP工作负载的统一服务。其提供的“MySQL Database Service with Analytics Engine”，是由一个MySQL DB实例和多个分析节点组成。当分析功能被启用时，分析服务将被安装在DB实例上，其负责集群管理、数据加载、查询执行等。从用户角度来看，可以通过标准的MySQL JDBC/ODBC Connector来连接使用。下面我们详细展开看看。
 

2月2日，Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强，这一特性颇引人注目。抽空做了个简单了解，各位从中可窥其一二。（本文部分资料、插图来自Oracle官方网站）

一、MySQL的天然短板“数据分析”

MySQL，作为最为流行的一款开源数据库，已经得到非常广泛地使用。从最新的db-engines指数可以看出，其在数据库领域中占据了重要的位置。
 

也就是说，原生模块也是可以使用的。所以，我们在这儿将不会使用 Webpack：你可以稍后再配置它。

十五、总结

下面总结一下模块的核心概念：

1. 一个模块就是一个文件。浏览器需要使用 <script type="module"> 以使 import/export 可以工作。模块（译注：相较于常规脚本）有几点差别：默认是延迟解析的（deferred）。Async 可用于内联脚本。要从另一个源（域/协议/端口）加载外部脚本，需要 CORS header。重复的外部脚本会被忽略
2. 模块具有自己的本地顶级作用域，并可以通过 import/export 交换功能。
3. 模块始终使用 use strict。
4. 模块代码只执行一次。导出仅创建一次，然后会在导入之间共享。

当我们使用模块时，每个模块都会实现特定功能并将其导出。然后我们使用 import 将其直接导入到需要的地方即可。浏览器会自动加载并解析脚本。

在生产环境中，出于性能和其他原因，开发者经常使用诸如 Webpack 之类的打包工具将模块打包到一起。

 

（编辑：鞍山站长网）

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