（1）确定需要加载到HeatWave中的表。分析型查询涉及的表只有加载到HeatWave中后，相应的处理才能卸载到HeatWave中进行处理。
（2）指定需要加载到HeatWave中的列。可以排除不支持的数据类型以及查询不涉及的列，如注释列。
（3）选择列的压缩类型。对于字符串列支持变长压缩（VARLEN）和字典压缩（DICTIONARY）。变长压缩支持联结操作、字符串函数和LIKE谓词。如果不需要支持这些操作并且列中的唯一值较少，可以选择字典压缩。
（4）定义数据分布键。默认情况下，表中的数据按主键水平分布到所有HeatWave节点。如果其不能达到性能预期，也可以自定义数据分布键，如常用查询中的联结键和分组键。
（5）指定分析型引擎。MySQL数据库服务使用InnoDB作为主引擎，对于需要加载到HeatWave中的表，还需指定分析型引擎，即RAPID引擎。
（6）加载数据到HeatWave集群。加载完成后，在MySQL数据库服务中的数据更改自动复制到HeatWave。复制每200ms或当变化数据积累超过64MB时进行一次。
（7）当需要分析的数据变化时，按需增减HeatWave节点的数量。扩展或减少节点的操作是在线进行的，完成后需重新加载需要分析的数据。
目前的MySQL HeatWave数据库系统只能在Oracle公有云（OCI）上提供，并且其中的MySQL数据库只能是独立数据库。MySQL数据库服务在2020年12月支持入站复制，可以将应用场景扩展到本地或集群MySQL数据库，如图1-5所示。本地数据库可以是独立MySQL数据库，或MySQL NDB Cluster。源端的集群数据库也可以是建立在Oracle公有云上的MySQL HA数据库系统。
MySQL HeatWave是一项比较新的服务，功能也在不断完善中。2021年8月10日，MySQL HeatWave同时发布了两项新功能：横向扩展数据管理和MySQL Autopilot。
横向扩展数据管理为HeatWave新增了对象存储持久化层，以列格式保持同步到HeatWave中的数据。这既可以保证一致和更快速的恢复速度，也可以在HeatWave集群中节点失效时利用其进行恢复。
摘自《Oracle Database In-Memory 架构与实践》
