甲骨文推出MySQL Heatwave服務的最新元件MySQL Autopilot，可作為在Oracle雲端基礎設施（Oracle Cloud Infrastructure，OCI）之上，MySQL資料庫服務的記憶體內查詢加速引擎。MySQL Autopilot藉助先進的機器學習技術達成HeatWave自動化，使其更易於使用，同時提升性能和可擴展性。其他任何雲端服務供應商都沒有為自己的資料庫產品提供此先進的自動化能力，且MySQL HeatWave客戶無需支付額外費用即可獲得Autopilot。
MySQL Autopilot可自動執行與高性能查詢相關的眾多關鍵、具挑戰性的功能，包括配置、資料載入、查詢執行和故障處理。它使用先進的技術來提取資料樣本，採集和查詢統計資料，使用Oracle AutoML建構機器學習模型，以建構記憶體使用、網路負載和執行時間模型。這些機器學習模型可被MySQL Autopilot用於執行其核心能力，隨著查詢的次數越來越多，MySQL Autopilot將使得HeatWave查詢優化程式漸趨智慧化，從而不斷改善系統性能，而這一能力正是Amazon Redshift、Amazon Aurora、Snowflake或其他以MySQL為基礎的資料庫產品所不具備的。
MySQL Autopilot納入了以下功能：
- 自動配置—透過對需要分析的表格資料進行自我調整採樣，以預測運行工作負載所需的HeatWave節點數，因此客戶不再需要以人工的方式估算集群的最佳大小，同時也是任何其他資料庫服務無法提供的獨特能力。
- 自動平行載入—透過預測載入到HeatWave中每個表格的最佳平行程度，以優化載入時間和記憶體使用。
- 自動資料放置—預測應在記憶體中對哪些表格進行分區，以達到最佳查詢性能，並透過推薦的新列預測查詢性能的改善程度，可最小化操作人員所作的影響，最大程度地減少跨節點的資料移動。任何其他資料庫服務都未提供這一能力。
- 自動編碼—可以在同時考慮查詢的前提下，決定載入至HeatWave的最佳呈現方式。這一最佳呈現方式能提供最佳的查詢功能，最小化集群的大小，從而最小化成本。
- 自動查詢計畫—從查詢的執行中學習各種統計資料，用於優化未來的查詢動作。隨著查詢次數的日益增多，系統的性能將會得到進一步提升。任何其他資料庫服務都尚未有這一能力。
- 自動估算查詢時間—可在執行查詢前估算執行時間，協助客戶確定查詢時間是否過長，是否應該進行其他查詢。
- 自動變更傳播—當MySQL資料庫發生變更時，智慧地確認傳到HeatWave橫向擴展資料管理層的最佳時間，確保在恰當的時間傳播變更。任何其他雲端供應商尚未提供這一能力。
- 自動調度—可以確定佇列中哪些查詢執行時間較短，並以智慧的方式將其優先排列在執行時間較長的查詢之前，以縮短總體等待時間。然而，其他大多數資料庫都使用「先進先出」（FIFO）調度機制。
- 自動錯誤恢復—由於軟體或硬體故障導致一個或更多個HeatWave節點無法響應，系統則會配置新的節點並重新載入必要的資料。
甲骨文同時推出MySQL橫向擴展資料管理（MySQL Scale-out Data Management），將資料載入至HeatWave的性能提升高達100倍。HeatWave現可支援64個節點（原為24個）的集群，處理多達32 TB的資料（原為12 TB），進一步強化了HeatWave相對於主要競爭對手的性價比優勢。
相比於所有其他資料庫和分析雲服務，HeatWave的價格更低，分析和混合工作負載的性能更高。具體來說，HeatWave具備：
- 性價比比Amazon Redshift AQUA高13倍—價格為其一半，速度快6.5倍（TPC-H 10TB）
- 性價比比Snowflake高35倍—價格為其1／5，速度快7倍（TPC-H 10TB）
- 性價比比Google Big Query高36倍—價格為其1／4，速度快9倍（TPC-H 30TB）
- 性價比比Azure Synapse高15倍—價格為其1／4，速度快3倍（TPC-H 30TB）
- 在混合工作負載方面，性價比比Amazon Aurora高42倍—價格為其42%，延遲低18倍，輸送量多110倍（CH-benCHmark 100G）
MySQL HeatWave也被整合進了甲骨文的智慧湖倉（lake house），而OCI資料目錄是該智慧湖倉的唯一目錄，包含MySQL資料庫服務、Oracle自主資料庫和物件儲存的資料（OCI Object Storage）。智慧湖倉使用者可透過該目錄發現MySQL資料，按需移動或分析這些資料。Oracle分析雲和Oracle雲端資料整合服務等其他OCI服務也與MySQL HeatWave進行整合。