虽着机器学习技术不断拓展应用范围，新的机器学习正驱动着自动化功能更具有效益，借以优化云端服务的自动化能力。甲骨文发布MySQL Heatwave服务的最新元件MySQL Autopilot，可作为在Oracle云端基础设施（Oracle Cloud Infrastructure；OCI）之上，MySQL资料库服务的记忆体内查询加速引擎。 MySQL Autopilot借助先进的机器学习技术达成HeatWave自动化更加容易使用，同时也提升性能和可扩展性。 MySQL HeatWave客户无需支付额外费用即可获得Autopilot。

MySQL Autopilot可自动执行与高性能查询相关的众多关键、具挑战性的功能，包括配置、资料载入、查询执行和故障处理。它使用先进的技术来提取资料样本，采集和查询统计资料，使用Oracle AutoML建构机器学习模型，以建构记忆体使用、网路负载和执行时间模型。这些机器学习模型可被MySQL Autopilot用于执行其核心能力，随着查询的次数越来越多，MySQL Autopilot将使得HeatWave查询优化程式渐趋智慧化，从而不断改善系统性能，而这一能力正是Amazon Redshift、Amazon Aurora、Snowflake或其他以MySQL为基础的资料库产品所不具备的。

MySQL Autopilot纳入的功能，包括自动配置、自动平行载入、自动资料放置、自动编码、自动查询计画、自动估算查询时间、自动变更传播、自动调度、自动错误恢复等。

甲骨文首席企业架构师Edward Screven表示：「整合HeatWave技术的MySQL资料库服务可高效支援OLTP和OLAP，可让使用者运行混合工作负载，或对自己的MySQL资料库进行即时分析，相比于其他分析或以MySQL为基础的资料库，性能可提升10至1,000倍，而成本不到其一半。MySQL HeatWave是OCI上发展最快的云服务之一，越来越多的客户将MySQL工作负载迁移至HeatWave。」

甲骨文同时推出MySQL横向扩展资料管理（MySQL Scale-out Data Management），将资料载入至HeatWave的性能提升高达100倍。 HeatWave现可支援64个节点（原为24个）的集群，处理多达32 TB的资料（原为12 TB），进一步强化了HeatWave相对于主要竞争对手的性价比优势。

相比于所有其他资料库和分析云服务，HeatWave的价格更低，分析和混合工作负载的性能更高。甲骨文也宣布现在可使用HeatWave加速行业标准TPC-DS基准测试。从Amazon迁移至OCI上MySQL HeatWave的客户可显著降低成本，极大提升云端工作负载的性能。

IDC资料管理软体研究副总裁Carl Olofson指出：「市面上有一些云端资料库供应商继续提供针对特定工作负载的专用资料库，尤其是在开源领域，开发者希望透过人工调整参数的方式优化性能。甲骨文采取了不同的方式，将资料库的各种功能整合在一个系统中，在开源云端资料库服务MySQL HeatWave中提供资料库融合和自动化能力。甲骨文在2020年推出MySQL HeatWave，在一个资料库中提供全面的本地云支援，将OLTP和OLAP整合，无需提取、转换和载入（ETL）。在本次发布的新版，甲骨文增加以机器学习为基础的自动化，避免了与配置、资料载入、查询执行和故障处理相关的猜测和人工需求。这些自动化功能也是 HeatWave 优秀的性能和性价比结果主要原因。 」

MySQL HeatWave被整合于甲骨文的智慧湖仓 （lake house），而OCI资料目录是该智慧湖仓的唯一目录，包含MySQL资料库服务、Oracle自主资料库和物件储存的资料（OCI Object Storage）。智慧湖仓使用者可透过该目录发现MySQL资料，按需移动或分析这些资料。 Oracle分析云和Oracle云端资料整合服务等其他OCI服务也与MySQL HeatWave进行整合。