Database 23ai: funciones destacadas

La continuidad de aplicaciones transparente protege las aplicaciones C/C++, Java, .NET, Python y Node.js de las interrupciones de las capas subyacentes de software, hardware, comunicaciones y almacenamiento. Gracias a Oracle Real Application Clusters (RAC), Active Data Guard (ADG) y Autonomous Database (Shared and Dedicated), Oracle Database sigue siendo accesible incluso cuando un nodo o un subconjunto del clúster de RAC falla o se desconecta para su mantenimiento.

Oracle Database 23ai trae muchas mejoras nuevas, como la compatibilidad con aplicaciones por lotes, por ejemplo, cursores abiertos, también llamados cursores estables de estado de sesión.

Si una transacción no se confirma ni realiza un rollback durante mucho tiempo mientras mantiene bloqueos de fila, puede bloquear potencialmente otras transacciones de alta prioridad. Esta función permite a las aplicaciones asignar distintos grados de prioridad a las transacciones y a los administradores definir tiempos de espera para cada prioridad. La base de datos revertirá automáticamente una transacción de menor prioridad y liberará los bloqueos de fila retenidos si bloquea una transacción de mayor prioridad más allá del timeout definido, permitiendo que continúe la transacción de mayor prioridad.

El rollback automático de transacciones reduce la carga administrativa y, al mismo tiempo, ayuda a mantener latencias y SLA en transacciones de mayor prioridad.

DBMS_SEARCH implementa la búsqueda ubicua de Oracle Text. DBMS_SEARCH facilita la creación de un único índice en varias tablas y vistas. Simplemente crea un índice DBMS_SEARCH y añada tablas y vistas. Todos los valores aptos para búsqueda, como VARCHAR, CLOB, JSON y columnas numéricas, se incluirán en el índice, que se mantiene automáticamente a medida que cambia el contenido de la tabla o vista.

Hemos añadido mejoras a Memoptimized Rowstore Fast Ingest con soporte para particiones, tablas comprimidas, vaciado rápido mediante escrituras directas y compatibilidad con la población directa de almacenes de columnas en memoria. Estas mejoras hacen que la función de ingesta rápida sea más fácil de incorporar en más situaciones en las que se requiere una ingesta rápida de datos. Ahora Oracle Database ofrece un mejor soporte para aplicaciones que requieren capacidades de ingesta rápida de datos. Los datos se pueden ingerir y, a continuación, procesar todos en la misma base de datos. Esto reduce la necesidad de entornos de carga especiales y, por lo tanto, reduce la complejidad y la redundancia de datos.

Oracle Globally Distributed Database introdujo la función de replicación en raft en Oracle Database 23ai. Esto nos permite lograr un failover muy rápido (menos de 3 segundos) sin pérdida de datos en caso de que se interrumpa un nodo o el centro de datos. La replicación de balsa utiliza un protocolo de confirmación basado en consenso y se configura de forma declarativa especificando el factor de replicación. Todas las particiones horizontales de una base de datos distribuida actúan como líderes y seguidores de un subconjunto de datos. Esto permite una arquitectura de base de datos distribuida simétrica activa/activa/activa donde todas las particiones horizontales sirven al tráfico de la aplicación.

Esto ayuda a mejorar la disponibilidad sin pérdida de datos, simplificar la gestión y optimizar la utilización de hardware para entornos de Globally Distributed Database.

La gestión de planes SQL en tiempo real (SPM) detecta y repara las cuestiones de desempeño SQL causadas por los cambios del plan de ejecución.

Si una sentencia SQL se ha estado ejecutando correctamente, pero un cambio de plan hace que su desempeño sea deficiente, el SPM en tiempo real lo detecta inmediatamente. Si establece que un plan anterior tendrá un mejor rendimiento, SPM en tiempo real lo volverá a instanciar mediante una línea base de plan SQL.

Esto automatiza lo que ya hacen algunos DBA: crean líneas base de plan SQL para dirigir sentencias SQL individuales con problemas de rendimiento intermitentes y aplican un plan que se sabe que es bueno.

Esta función permite reducir costos y optimizar el almacenamiento, ya que reduce un tablespace de archivo grande para reclamar espacio no utilizado en la base de datos. El uso del tablespace Shrink permite reducir de forma fiable el tamaño de un tablespace de archivo grande para que coincida mejor con el tamaño real de los objetos que contiene.

Esta semana estamos poniendo el foco en SQL Analysis Report, una función fácil de usar que ayuda a los desarrolladores a escribir mejores sentencias SQL. SQL Analysis Report notifica problemas comunes en sentencias SQL, especialmente aquellos que pueden provocar un rendimiento SQL deficiente. Está disponible en DBMS_XPLAN y en SQL Monitor.

True Cache (TC) es una caché en memoria, consistente y gestionada automáticamente para Oracle Database. Funciona de forma similar a una granja de lectores de Oracle Active Data Guard, excepto que las instancias de True Cache son en su mayoría sin disco y están diseñadas para el rendimiento y la escalabilidad en lugar de la recuperación ante desastres. Una aplicación se puede conectar a instancias de True Cache directamente para cargas de trabajo de solo lectura. Una aplicación Java general de lectura/escritura también puede simplemente marcar algunas secciones de código como de solo lectura, y el controlador JDBC de True Cache de Oracle Database 23ai puede enviar automáticamente cargas de trabajo de solo lectura a instancias de True Cache configuradas.

Hoy en día, muchos usuarios de Oracle colocan una caché frente a Oracle Database para acelerar el tiempo de respuesta de las consultas y mejorar la escalabilidad general. True Cache es una nueva forma de tener una caché delante de Oracle Database. Presenta muchas ventajas, como facilidad de uso, datos consistentes, datos más recientes y una caché gestionada automáticamente.

Blockchain y las tablas inmutables, disponibles desde el lanzamiento de Oracle Database 19c, utilizan métodos cripto-seguros para proteger los datos de la manipulación o supresión por parte de hackers y de agentes internos no autorizados o comprometidos. Incluye restricciones de sólo inserción que impiden actualizaciones o supresiones (incluso por parte de administradores de bases de datos), cadenas hash criptográficas para activar la verificación, resúmenes de tablas firmadas para detectar cualquier retroceso a gran escala y la firma de usuarios finales de filas introducidas utilizando sus claves privadas. Oracle Database 23ai presenta muchas mejoras, como la asistencia para la replicación lógica a través de Oracle GoldenGate y actualizaciones continuas mediante Active Data Guard, la asistencia para transacciones distribuidas que implican tablas de blockchain, eliminación masiva eficiente basada en particiones para filas caducadas y optimizaciones de rendimiento para inserciones/confirmaciones.

Esta versión también presenta la posibilidad de añadir/eliminar columnas sin afectar al encadenamiento de hash criptográfico, cadenas específicas de usuario y resúmenes de tablas para filas filtradas, capacidad de firma delegada y autenticación de bases de datos. También amplía la gestión de datos criptoprotegidos a las tablas normales al permitir una auditoría de los cambios históricos en una tabla que no sea de blockchain mediante un archivo Flashback definido para utilizar una tabla histórica de blockchain.

Ideal para casos de registros de auditoría o diarios integrados, estas funciones se pueden utilizar para libros mayores, historial de pagos, seguimiento del cumplimiento de normativas, registros legales y cualquier dato que represente activos cuya manipulación o eliminación pueda acarrear importantes consecuencias legales, financieras o para la reputación.

Oracle Database 23ai presenta una nueva capacidad de auditoría unificada con selectividad a nivel de columna que le permite crear políticas de auditoría más específicas que reducen el "ruido" de los registros de auditoría innecesarios.

La autenticación y la autorización son procesos de seguridad fundamentales que son esenciales para proteger tus datos. En los últimos 40 años, la tecnología ha pasado de nombres de usuario y contraseñas específicos de la base de datos a una gestión de usuarios centralizada con técnicas de autenticación avanzadas, como Kerberos y PKI. En la era de la nube, la autenticación y la autorización han cambiado de nuevo.

Ahora puedes aprovechar los servicios en la nube de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Identity and Access Management (IAM) y Microsoft Entra ID (anteriormente Azure Active Directory) para autenticar usuarios y aplicaciones multicloud en la base de datos. La integración de identidad en la nube estrechamente integrada ayuda a mejorar la seguridad mediante la reducción del riesgo de credenciales de usuario comprometidas, junto con la integración multifactorial y sin contraseña. Además de mejorar la seguridad, la administración de usuarios, la gestión de roles y el restablecimiento de contraseñas, las tareas de autenticación se trasladan al equipo de identidad empresarial, lo que le da a los DBA más tiempo para centrarse en sus tareas especializadas. Los usuarios también se benefician de la experiencia inherente de SSO en toda la empresa, incluido el acceso a bases de datos.

Además de los privilegios de objeto, sistema y administración actuales, Oracle Database ahora admite privilegios de esquema. Esta función mejora la seguridad al simplificar la autorización para objetos de base de datos de cara a mejorar la aplicación del principio de mínimo privilegio y establecer con claridad quién debería tener acceso a cada cosa.

Las organizaciones tienen una herramienta poderosa para combatir el riesgo de inyección SQL y bloquear el uso indebido de credenciales robadas: Oracle SQL Firewall, una nueva capacidad integrada en Oracle Database 23ai. SQL Firewall aprende el comportamiento normal de las aplicaciones, incluidos los enunciados SQL que emite una aplicación y el contexto que usa una aplicación para conectarse a la base de datos, como la dirección de red, el usuario del sistema operativo y el programa utilizado. Una vez entrenado, puede hacer cumplir una lista de permisos de SQL y contextos de sesión aprobados o registrar anomalías como violaciones.

Debido a que Oracle SQL Firewall está integrado en el núcleo de Oracle Database, no puede ser eludido. El firewall no se deja engañar por el uso de sinónimos o SQL dinámico, y no se ve afectado por el cifrado de red.

Puedes administrar SQL Firewall de múltiples maneras, incluida la interfaz PL/SQL, Oracle Data Safe y Oracle Audit Vault and Database Firewall.

Oracle Database 23ai incluye el nuevo rol DB_DEVELOPER_ROLE, que proporciona a un desarrollador de aplicaciones todos los privilegios necesarios para diseñar, implantar, depurar y desplegar aplicaciones en bases de datos Oracle. Al utilizar este rol, los administradores ya no tienen que adivinar qué privilegios podrían ser necesarios para el desarrollo de aplicaciones.

Oracle Database ahora admite el tipo de dato booleano compatible con el estándar ISO SQL. Esto permite almacenar los valores TRUE y FALSE en tablas y utilizar expresiones booleanas en sentencias SQL. El tipo de dato booleano estandariza el almacenamiento de los valores YES y NO y facilita la migración a Oracle Database.

Oracle Database permite unir la tabla de destino en sentencias UPDATE y DELETE a otras tablas utilizando la cláusula FROM. Estas otras tablas pueden limitar las filas que se modifican o ser la fuente de nuevos valores. Las uniones directas facilitan la escritura de SQL para modificar y eliminar datos.

Ahora puedes utilizar el alias de columna o la posición del elemento SELECT en las cláusulas GROUP BY, GROUP BY CUBE, GROUP BY ROLLUP y GROUP BY GROUPING SETS. Además, la cláusula HAVING admite alias de columna. Estas nuevas mejoras de Database 23ai facilitan la escritura de cláusulas GROUP BY y HAVING, lo que hace que las consultas SQL sean mucho más legibles y fáciles de mantener, al tiempo que proporciona una mejor portabilidad de código SQL.

La creación, modificación y eliminación de objetos DDL en Oracle Database ahora admite los modificadores de sintaxis IF EXISTS e IF NOT EXISTS. Permite controlar si debe producirse un error si un objeto determinado existe o no, simplificando la gestión de errores en scripts y aplicaciones.

Oracle Database 23ai facilita a los desarrolladores el cálculo de totales y promedios sobre valores INTERVAL. Con esta mejora, ahora puede transferir tipos de datos INTERVAL a las funciones de agregación y análisis SUM y AVG.

La cláusula RETURNING INTO para las sentencias INSERT, UPDATE y DELETE se ha mejorado para informar de los valores antiguos y nuevos afectados por la sentencia respectiva. Esto permite a los desarrolladores utilizar la misma lógica para cada uno de estos tipos de DML a fin de obtener valores antes y después de la ejecución de la sentencia. Los valores antiguos y nuevos solo son válidos para sentencias UPDATE. Las sentencias INSERT no informan valores antiguos y las sentencias DELETE no informan nuevos valores.

La capacidad de obtener valores antiguos y nuevos afectados por las sentencias INSERT, UPDATE y DELETE como parte de la ejecución del comando SQL ofrece a los desarrolladores un enfoque uniforme para leer estos valores y reduce la cantidad de trabajo que debe realizar la base de datos.

Ahora puedes ejecutar expresiones solo de consulta SELECT sin cláusula FROM. Esta nueva función mejora la portabilidad de código SQL y facilita su uso para los desarrolladores.

Crea macros SQL para transformar expresiones y sentencias SQL comunes en construcciones reutilizables y con parámetros que se puedan aplicar en otras sentencias SQL. Las macros SQL pueden ser expresiones escalares que se suelen utilizar en listas SELECT, así como cláusulas WHERE, GROUP BY y HAVING. Las macros SQL también se pueden utilizar para resumir cálculos y lógica de negocio o pueden ser expresiones de tabla, normalmente utilizadas en una cláusula FROM. En comparación con las construcciones PL/SQL, las macros SQL pueden mejorar el rendimiento. Las macros SQL aumentan la productividad de los desarrolladores, simplifican el desarrollo colaborativo y mejoran la calidad del código.

Siempre que sea posible, las funciones PL/SQL de las sentencias SQL se convierten automáticamente (se transfieren) en expresiones SQL. La transformación de funciones PL/SQL en sentencias SQL puede acelerar el tiempo de ejecución general.

El motor SQL de Oracle Database ahora admite una cláusula VALUES para muchos tipos de sentencias. Esto permite materializar filas de datos sobre la marcha especificándolas mediante la nueva sintaxis sin depender de las tablas existentes. Oracle Database 23ai admite la cláusula VALUES para las sentencias SELECT, INSERT y MERGE. La introducción de la nueva cláusula VALUES permite a los desarrolladores escribir menos código para comandos SQL ad hoc, lo que lleva a una mejor legibilidad con menos esfuerzo.

Las Anotaciones permiten almacenar y recuperar metadatos sobre los objetos de la base de datos. Son campos de texto libre que las aplicaciones pueden utilizar para personalizar la lógica empresarial o las interfaces de usuario. Las Anotaciones son pares nombre-valor o simplemente un nombre. Ayudan a utilizar los objetos de la base de datos de la misma forma en todas las aplicaciones, lo que simplifica el desarrollo y mejora la calidad de los datos.

Los dominios de uso (también conocidos como dominios de casos de uso de datos) son objetos de diccionario de alto nivel que actúan como modificadores ligeros de tipo y documentan centralmente el uso de datos previsto para las aplicaciones. Los dominios de uso se pueden utilizar para definir el uso de datos y estandarizar las operaciones para encapsular un juego de restricciones de control, propiedades de visualización, reglas de ordenación y otras propiedades de uso, sin necesidad de metadatos a nivel de aplicación.

Los dominios de uso de una o más columnas de una tabla no modifican el tipo de dato subyacente y, por lo tanto, también se pueden agregar a los datos existentes sin interrumpir las aplicaciones ni crear problemas de portabilidad.

Como novedad en Oracle Database 23ai, los LOB de valor (objetos grandes) están diseñados para casos de uso de lectura y olvido. Un subconjunto de solo lectura de LOB temporales, los Value LOB mejoran el rendimiento de la aplicación y hacen que implementar aplicaciones con LOB sea más simple y manejable. Los LOB de valor proporcionan un rendimiento de lectura más rápido que los LOB de referencia clásicos para cargas de trabajo y no requieren una gestión de LOB específica dentro de la aplicación.

Los LOB de valor son válidos para una duración de recuperación de SQL y optimizan la lectura de los valores de LOB en el contexto de una consulta SQL. Muchas aplicaciones utilizan LOB para almacenar objetos de tamaño medio (unos pocos megabytes de tamaño); quieres leer el valor LOB en el contexto de una consulta SQL. Los LOB de valor se liberan automáticamente cuando se realiza la siguiente recuperación de un cursor, lo que evita la acumulación de LOB temporales y simplifica la gestión de LOB en la aplicación.

Ahora puedes almacenar un número mayor de atributos en una sola fila, lo que permite simplificar el diseño y la implantación en algunas aplicaciones.

El número máximo de columnas permitido en una tabla o vista de base de datos se ha aumentado a 4096. Esta función se coloca muy por encima del límite anterior, de 1000, lo que permite crear aplicaciones que puedan almacenar atributos en una sola tabla. Algunas aplicaciones, como el aprendizaje automático y la transmisión de cargas de trabajo de aplicaciones del Internet de la cosas (IoT) pueden requerir el uso de tablas desnormalizadas con más de 1000 columnas.

Oracle Database 23ai y CMAN-TDM ahora ofrecen las mejores capacidades de gestión y supervisión de conexiones de su categoría gracias a su pool de conexiones implícito, DRCP de pool múltiple, PRCP por PDB y mucho más. Mejora la escalabilidad y la potencia de tus aplicaciones C, Java, Python, Node.js y ODP.NET con las últimas y mejores funciones de DRCP y PRCP. Supervisa el uso del pool de PRCP de forma eficaz con estadísticas de la nueva vista dinámica V$TDM_STATS de Oracle Database 23ai.

Con Oracle Database 23ai, la función de canalización permite a las aplicaciones .NET, Java y C/C++ enviar varias solicitudes a la base de datos sin esperar la respuesta del servidor. Oracle Database pone en cola y procesa esas solicitudes una por una, lo que permite que las aplicaciones cliente sigan funcionando hasta que se notifique la finalización de las solicitudes. Estas mejoras proporcionan una mejor experiencia de usuario final, una mayor capacidad de respuesta de las aplicaciones basadas en datos, escalabilidad integral, evitar cuellos de botella de desempeño y un uso eficiente de los recursos en el servidor y el cliente.

Para que la solicitud del cliente se devuelva inmediatamente, Oracle Database Pipelining requiere una API asíncrona o reactiva en los controladores .NET, Java y C/C++. Estos mecanismos se pueden utilizar en Oracle Database, con o sin pipeline de base de datos.

Para Java, Oracle Database 23ai proporciona las extensiones reactivas en Java Database Connectivity (JDBC), Universal Connection Pool (UCP) y Oracle R2DBC Driver. También es compatible con los threads virtuales Java en el controlador (Project Loom), así como las bibliotecas de flujos reactivos, como Reactor, RxJava, Akka Streams, Vert.x, etc.

Las llamadas al módulo del motor multilingüe (MLE) permiten a los desarrolladores llamar a funciones JavaScript almacenadas en módulos desde SQL y PL/SQL. Las especificaciones de llamada escritas en el enlace PL/SQL JavaScript a las unidades de código PL/SQL. Esta función permite a los desarrolladores utilizar funciones JavaScript en cualquier lugar en el que se invoquen funciones PL/SQL.

Una nueva función de Oracle Database 23ai es la capacidad del cliente para almacenar información de configuración de Oracle, como cadenas de conexión, en la configuración de la aplicación Microsoft Azure u Oracle Cloud Infrastructure Object Storage. Esta nueva capacidad simplifica la configuración, el despliegue y la conectividad de la nube de aplicaciones con los controladores de acceso a datos de Oracle JDBC, .NET, Python, Node.js y Oracle Call Interface. La información se almacena en los proveedores de configuración, lo que ofrece la ventaja de separar el código de aplicación y la configuración.

Utilízalo con la conexión única a la nube y a la base de datos OAuth 2.0 para mejorar aún más la facilidad de administración. Los clientes de Oracle Database 23ai pueden utilizar tokens de acceso de Microsoft Entra ID, Azure Active Directory u Oracle Cloud Infrastructure para conectarse a la base de datos.

Los tres pilares de la observabilidad son las métricas, el registro y el rastreo distribuido. Esta versión incluye un registro mejorado, una nueva depuración (diagnóstico en el primer fallo) y nuevas capacidades de rastreo. Los controladores JDBC y ODP.NET también se han instrumentado con un enlace para rastrear llamadas a la base de datos; este enlace permite el rastreo distribuido mediante OpenTelemetry.

Oracle Database 23ai presenta Transportable Binary XML (TBX), un nuevo método de almacenamiento XMLType independiente. TBX admite operaciones de fragmentación, índice de búsqueda XML y pushdown de Exadata, lo que proporciona mejores niveles de rendimiento y escalabilidad que otras opciones de almacenamiento XML.

Al ser compatible como una número mayor de arquitecturas de base de datos, como fragmentación o Exadata, y su capacidad para migrar e intercambiar fácilmente datos XML entre diferentes servidores, contenedores y PDB, TBX permite que tus aplicaciones aprovechen al máximo este nuevo formato de almacenamiento XML en más plataformas y arquitecturas.

Puedes migrar el almacenamiento XMLType existente de un formato diferente al formato TBX de cualquiera de las siguientes formas:

Insert-as select o create-as-select

Redefinición en línea

Oracle Data Pump

El tipo de dato JSON es un formato JSON binario optimizado para Oracle denominado OSON. Está diseñado para agilizar el desempeño de consultas y DML en la base de datos y en los clientes de base de datos a partir de la versión 21c y posteriores.

Las colecciones JSON son tablas o vistas especiales que almacenan (o representan) documentos JSON en un formato compatible con almacenes de documentos, como la API de Oracle Database para MongoDB. Las colecciones JSON están integradas en la base de datos y son completamente operables con SQL, desde su creación hasta su manipulación y procesamiento de consultas. Por ejemplo, es posible hacer un simple INSERT AS SELECT en una tabla de colección JSON.

Las tablas de colección JSON complementan las vistas de dualidad JSON, las vistas de colección JSON emblemáticas que ofrecen los beneficios del almacenamiento relacional y el procesamiento de documentos JSON con una única estructura de base de datos.

Las colecciones JSON nativas simplifican el trabajo con datos JSON almacenados en colecciones dentro del ecosistema de Oracle Database. Por ejemplo, con las colecciones, puedes analizar fácilmente tus documentos JSON con SQL mientras los usas operativamente con APIs centradas en documentos, como la API de Oracle Database para MongoDB.

La dualidad relacional de JSON, una innovación introducida en Oracle Database 23ai, unifica los modelos de datos relacionales y de documentos para proporcionar lo mejor de ambos mundos. Los desarrolladores pueden crear aplicaciones en paradigmas relacionales o JSON con una única fuente de datos y disfrutar de las ventajas de ambos modelos. Los datos se almacenan una vez, pero se puede acceder a ellos, escribirlos y modificarlos con cualquiera de los métodos. Los desarrolladores se benefician de transacciones y controles de simultaneidad compatibles con ACID, lo que significa que ya no tienen que hacer concesiones entre asignaciones relacionales de objetos complejos o problemas de incoherencia de datos.

Oracle Database soporta JSON para almacenar y procesar datos flexibles para el esquema. Con Oracle Database 23ai, Oracle Database ahora soporta JSON Schema para validar la estructura y los valores de los datos JSON. Se ha mejorado el operador SQL IS JSON para que acepte un esquema JSON, y se han añadido varias funciones PL/SQL para validar JSON y describir objetos de base de datos como tablas, vistas y tipos como documentos de esquema JSON.

De forma predeterminada, los datos JSON no tienen esquema, lo que proporciona flexibilidad. Sin embargo, puede que desees asegurarte de que los datos JSON tienen una estructura y un tipo particulares, que se pueden realizar mediante la validación de esquema JSON estándar del sector.

Contribuir a esquema JSON
Oracle contribuye activamente al esquema JSON, un esfuerzo de código abierto para estandarizar un lenguaje declarativo basado en JSON que permite anotar y validar documentos JSON. Actualmente se encuentra en Solicitud de comentarios (RFC).

• Revisar las contribuciones de Oracle al esquema JSON y los comentarios
• O puedes contribuir a través de GitHub

El constructor JSON PL/SQL se ha mejorado para aceptar una instancia de un tipo de agregado PL/SQL correspondiente, devolviendo un tipo de objeto JSON o matriz relleno con los datos del tipo agregado.

El operador JSON_VALUE PL/SQL se ha mejorado para que su cláusula de devolución pueda aceptar un nombre de tipo que defina el tipo de la instancia que el operador debe devolver. El soporte del constructor JSON para tipos de datos agregados optimiza el intercambio de datos entre aplicaciones PL/SQL y lenguajes que admiten JSON.

Con la Oracle Database API for MongoDB, los desarrolladores pueden seguir utilizando las herramientas y los controladores de MongoDB conectados a Oracle Database al tiempo que obtienen acceso a las capacidades multimodelo y la base de datos de autogestión de Oracle. Los clientes pueden ejecutar cargas de trabajo de MongoDB en Oracle Cloud Infrastructure (OCI). A menudo, se necesitan pocos o ningún cambio en las aplicaciones MongoDB existentes; simplemente se debe cambiar la cadena de conexión.

Oracle Database API for MongoDB forma parte de la edición estándar de Oracle REST Data Services. Está preconfigurado y totalmente gestionado como parte de Oracle Autonomous Database.

Oracle AI Vector Search es un nuevo recurso de base de datos convergente introducido en Oracle Database 23ai. Utiliza vectores para permitir consultas de búsqueda de similitud rápidas y simples en datos estructurados y no estructurados. AI Vector Search también permite que las peticiones de datos a grandes modelos de lenguaje (LLM) se aumenten con datos empresariales privados o conocimientos de dominio.

Almacena vectores como un tipo de dato nativo y utiliza índices vectoriales y funciones SQL para ejecutar una búsqueda de similitud en los vectores. Gracias a esta capacidad, los clientes pueden identificar rápidamente información similar de documentos, imágenes y otros datos no estructurados.

AI Vector Search facilita la búsqueda rápida de datos estructurados y no estructurados y combina estos resultados con los resultados de consultas de bases de datos tradicionales. Los datos de origen de prácticamente cualquier tipo y los vectores que los representan se pueden almacenar juntos en la misma base de datos, lo que reduce la complejidad de TI y ayuda a mantener la coherencia de los datos. AI Vector Search, combinado con la generación aumentada de recuperación (RAG), ayuda a proporcionar a los usuarios de LLM respuestas más precisas y reduce las alucinaciones.

Facilita a los desarrolladores añadir y mantener capacidades de búsqueda de similitudes con aplicaciones y bases de datos existentes o crear otras nuevas. Dos casos de uso se aplican a casi todos los sectores. Debido a que todos los clientes buscan simplicidad, Oracle ofrece IA/AA sin la necesidad de un PhD en ciencia de datos.

1. Búsquedas de similitudes: busca contenido similar en datos no estructurados (texto, audio, imágenes, video, etc.). Los datos no estructurados podrían ser archivos fuera de la base de datos o BLOB/CLOB dentro de la base de datos. Oracle lo destaca y Exadata hace que esto sea extremadamente rápido y escalable.
2. RAG: aprovecha al máximo los LLM y ayuda a minimizar sus problemas. Los LLM pueden mentir (alucinaciones), tener datos desactualizados (por ejemplo, corte de entrenamiento) y solo conocer información genérica del entrenamiento en Internet. Oracle utiliza LLM preentrenados y modelos de inserción de vectores preentrenados para hacer el trabajo difícil. Oracle AI Vector Search utiliza el vector generado por los modelos de inserción de vectores e interactúa con los LLM.

Oracle Database ofrece soporte nativo para estructuras de datos de gráficos de propiedades y consultas de gráficos. Si buscas flexibilidad para crear gráficos junto con datos transaccionales, JSON, Spatial y otros tipos de datos, te lo explicamos. Ahora, los desarrolladores pueden desarrollar aplicaciones gráficas con SQL utilizando las herramientas y marcos de desarrollo de SQL existentes.

Creemos que AppDev no debería ser complejo y requerir mucho tiempo. Las últimas tecnologías de IA generativa nos brindan una gran oportunidad para impulsar aún más la tecnología de bajo código AppDev. Oracle APEX 24.1 ofrece tres pilares principales de innovación que permiten crear aplicaciones empresariales atractivas con facilidad: desarrollo de aplicaciones asistidas por IA, aprovechando el poder de la plataforma de datos de última generación de Oracle y potentes componentes empresariales para desarrollar aplicaciones móviles y en la nube sofisticadas.

Oracle APEX es una función totalmente compatible y sin costo de Oracle Database y todos los servicios de Oracle Database, incluido Oracle Autonomous Database, que los desarrolladores pueden probar gratuitamente aquí.

Mientras finalizamos 2023, aquí tienes un resumen de las nuevas funciones en Oracle Database 23ai que destacamos a lo largo del año. Si aún no has tenido la oportunidad de probar nuestra última versión de Oracle Database, especialmente si trabajas como desarrollador, consulta las diferentes opciones disponibles aquí o en oracle.com/database/free.

Oracle Spatial introdujo nuevas características en la versión Oracle Database 23ai que creemos que a los desarrolladores les gustarán mucho. Aquí tienes dos de ellas.

Mosaicos vectoriales espaciales: datos vectoriales empaquetados en mosaicos cuadrados. Los mosaicos vectoriales proporcionan un rendimiento rápido, interacciones suaves en el mapa y consultas dinámicas de mapas. Son el método preferido de la industria para la entrega escalable de datos espaciales a aplicaciones de clientes de mapas.

Índice jerárquico espacial hexagonal (H3): un sistema global de indexación de cuadrículas y biblioteca. H3 es una estructura de datos espaciales que visualiza y analiza eficientemente grandes cantidades de datos de puntos densos. Puedes usar celdas hexagonales fáciles de ver para crear visualizaciones y resúmenes atractivos de grandes volúmenes de datos.

Ambas son técnicas muy populares para crear mejores mapas en aplicaciones web y móviles, y están listas para los desarrolladores en Oracle Database 23ai. Puedes trabajar con ellas directamente en la base de datos, utilizando llamadas SQL simples, y luego transmitir los resultados a tus aplicaciones web.

Oracle Database 23ai introduce una herramienta de migración en línea que simplifica la migración de Oracle Advanced Queuing (AQ) a Transactional Event Queues (TxEventQ) con automatización de coordinación, diagnóstico de compatibilidad entre origen y destino, remediación y una experiencia de usuario unificada. Los escenarios de migración pueden ser breves o de larga duración, y se pueden llevar a cabo con o sin tiempo de inactividad dl AQ, eliminando así las disrupciones en las operaciones.

Los clientes de AQ existentes interesados en colas de mayor rendimiento y compatibles con Kafka mediante un Kafka Java Client y API de REST similares a Confluent, pueden migrar fácilmente de AQ a TxEventQ. TxEventQ ofrece escalabilidad, rendimiento, partición basada en claves y soporte de carga útil JSON nativo, lo que facilita la escritura de aplicaciones/microservicios controlados por eventos en varios lenguajes, incluidos Java, JavaScript, PL/SQL y Python, entre otros.

Oracle Database 23ai ofrece una compatibilidad aún más refinada para aplicaciones de Apache Kafka con Oracle Database. Esta nueva función facilita la migración de aplicaciones Java de Kafka a Transactional Event Queues (TxEventQ). Las API de Java de Kafka ahora pueden conectarse al servidor de Oracle Database y utilizar TxEventQ como plataforma de mensajería.

Los desarrolladores pueden migrar fácilmente una aplicación Java existente que utilice Kafka para Oracle Database por medio del controlador JDBC Thin. Y con la función de la biblioteca del lado del cliente de Oracle Database 23ai, las aplicaciones Kafka ahora pueden conectarse a Oracle Database en lugar de un clúster Kafka y usar la plataforma de mensajería TxEventQ de manera transparente.

Las reservas sin bloqueo permiten que las transacciones concurrentes procedan sin ser bloqueadas en las actualizaciones de filas con mucha actualización. Las reservas sin bloqueo se mantienen en las filas en lugar de bloquearlas. Verifica si las actualizaciones se pueden realizar correctamente y aplaza las actualizaciones hasta el momento de confirmar la transacción. Las reservas sin bloqueo mejoran la experiencia del usuario y la simultaneidad en las transacciones.

Oracle sigue ampliando su soporte nativo de la nube y Kubernetes con nuestro nuevo Observability Exporter for Oracle Database, que permite a los clientes exportar fácilmente métricas de bases de datos y aplicaciones en el formato Prometheus estándar del sector, y crear fácilmente paneles de control de Grafana para supervisar el rendimiento de sus bases de datos y aplicaciones de Oracle.

El marco de trabajo de Saga introducido en Oracle Database 23ai proporciona un marco unificado para crear aplicaciones asíncronas de Saga en la base de datos. Con Saga, el desarrollo de aplicaciones de microservicios modernas y de alto rendimiento es más fácil y confiable.

Una Saga es una transacción comercial que abarca múltiples bases de datos, implementada como una serie de transacciones locales independientes. La Saga evita el bloqueo de la duración de la transacción global que presentan las transacciones distribuidas síncronas y simplifica los requisitos de consistencia para mantener un estado de aplicación global. El marco de trabajo de Saga se integra con las columnas reservables sin bloqueo en Oracle Database 23ai para proporcionar compensación automática de Saga, simplificando el desarrollo de aplicaciones.

El marco Saga emula la especificación LRA MicroProfile.