以下是一些用于确定适合的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 参数值的方法和考虑因素：
一、分析数据库工作负载
事务处理与分析查询的比例
如果数据库主要用于事务处理，对实时数据的插入、更新、删除操作频繁，并且分析查询相对较少，那么较低的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 值可能更合适，以避免过多的内存分配给 In-Memory 而影响事务处理的性能。
例如，一个在线银行系统，大部分操作是用户的转账、存款、取款等事务，分析类操作如月度报表生成等相对较少。在这种情况下，可以先从较低的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL（如 LOW）开始测试，观察对事务性能的影响。
相反，如果数据库中有大量的分析查询，如数据仓库或商业智能系统，分析查询对响应时间要求较高，那么可以考虑较高的参数值，让更多的数据和对象自动放入内存以加速查询。
例如，一个大型电商企业的数据仓库，每天需要进行大量的销售数据分析、用户行为分析等复杂查询，此时 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 可以设置为 HIGH 或至少 MEDIUM 来优化查询性能。
数据访问模式和热点数据
分析哪些数据被频繁访问（热点数据），以及这些数据的访问模式（随机访问还是顺序访问）。如果有明确的热点数据且这些数据的查询对性能至关重要，可能需要较高的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 来确保这些数据优先进入内存。
比如，在一个医院的医疗信息系统中，患者的基本信息和近期的病历记录是频繁访问的热点数据，对于医生快速查询患者信息的响应时间要求很高，那么应该根据这些数据的特点和访问需求来确定合适的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 值，以确保这些关键数据能在内存中高效访问。
二、评估系统资源
内存可用性
考虑服务器上可用的物理内存总量以及数据库实例已经使用的内存。如果服务器内存充足，可以承受更多的数据放入 In-Memory，那么可以设置较高的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 值。
例如，服务器有 128GB 内存，数据库实例的其他组件（如 SGA 中的共享池、数据缓冲区等）已经占用了一定内存，通过计算剩余可用内存，如果还有足够的内存可以分配给 In-Memory，就可以考虑提高 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL。
反之，如果内存资源紧张，需要谨慎设置该参数，避免因 In-Memory 占用过多内存导致其他关键组件或系统性能下降。
例如，服务器内存较小或者同时运行多个内存密集型应用，就需要根据实际可用内存来平衡 In-Memory 的内存分配，可能选择较低的参数值。
CPU 和 I/O 性能
虽然 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 主要与内存相关，但也需要考虑 CPU 和 I/O 性能的平衡。如果 CPU 利用率已经很高，将更多数据放入内存可能会增加 CPU 的负担，此时需要综合考虑调整参数。
例如，通过性能监控发现 CPU 使用率长期在 80%以上，而增加 In-Memory 可能会导致更多的数据处理和计算，进一步提高 CPU 使用率，这时就需要重新评估 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 的设置，避免因 CPU 过载而影响整体性能。
同时，观察磁盘 I/O 性能，如果磁盘 I/O 是系统性能的瓶颈，提高 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 以减少磁盘 I/O 可能会带来性能提升。但如果 I/O 不是主要瓶颈，过度调整该参数可能不会带来明显的性能改善。
三、进行性能测试和监控
模拟不同参数值下的性能
在测试环境中，设置不同的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 值，模拟实际的工作负载进行性能测试。可以使用数据库性能测试工具或自定义的测试脚本，记录不同参数值下的查询响应时间、吞吐量、资源利用率等指标。
例如，先将参数值分别设置为 LOW、MEDIUM、HIGH，运行相同的一组查询或事务操作，比较它们在不同参数值下的性能表现。如果发现某个参数值下查询响应时间明显缩短，吞吐量增加，且系统资源利用合理，那么这个值可能是一个较好的选择。
持续监控生产环境
在生产环境中，使用数据库性能监控工具持续监控数据库的性能指标。观察随着时间推移和数据量、工作负载的变化，当前的 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 值是否仍然合适。
例如，定期分析查询响应时间的变化趋势、内存使用情况、In-Memory 命中率等。如果发现性能下降或者资源利用不合理，就需要重新评估 INMEMORY_AUTOMATIC_LEVEL 的设置。
可以根据监控数据进行逐步调整和优化，每次调整后观察一段时间，确保性能的稳定性和提升。