Base de données Oracle IA 26ai : principales fonctionnalités

La continuité d'application transparente protège les applications C/C++, Java, .NET, Python et Node.js des pannes des couches logicielles, matérielles, de communication et de stockage sous-jacentes. Grâce à Oracle Real Application Clusters (RAC), Active Data Guard (ADG) et Oracle Autonomous Database (partagée et dédiée), Oracle Autonomous AI Database reste accessible même lorsqu'un nœud ou un sous-ensemble du cluster RAC tombe en panne ou est mis hors ligne pour maintenance.

La base de données Oracle IA Database 26ai apporte de nombreuses améliorations, notamment la prise en charge des applications par lots, telles que les curseurs ouverts, également appelés curseurs à état de session stable.

Si une transaction n'est pas validée (commit) ou annulée (rollback) pendant une longue période alors qu'elle contient des verrous de ligne, elle peut potentiellement bloquer d'autres transactions de priorité élevée. Cette fonctionnalité permet aux applications d'affecter des priorités aux transactions et aux administrateurs de définir des délais d'attente pour chaque priorité. La base de données annule automatiquement une transaction de priorité inférieure et libère les verrous de ligne conservés si elle bloque une transaction de priorité supérieure au-delà du délai défini, ce qui permet à la transaction de priorité supérieure de continuer.

L'annulation automatique des transactions réduit la charge de gestion tout en aidant à maintenir les latences/contrats de niveau de service des transactions de priorité supérieure.

DBMS_SEARCH implémente la recherche omniprésente Oracle Text. DBMS_SEARCH facilite la création d'un index unique sur plusieurs tables et vues. Créez simplement un index DBMS_SEARCH et ajoutez des tables et des vues. Toutes les valeurs pouvant faire l'objet d'une recherche, y compris les colonnes VARCHAR, CLOB, JSON et numériques, sont incluses dans l'index, qui est automatiquement tenu à jour lorsque le contenu de la table ou de la vue change.

Nous avons ajouté des améliorations à Memoptimized Rowstore Fast Ingest avec la prise en charge du partitionnement, des tables compressées, du vidage rapide à l'aide d'écritures directes et de la prise en charge directe de la population de magasins de colonnes en mémoire. Grâce à ces améliorations, la fonctionnalité d'inclusion rapide est plus facile à intégrer dans les situations où l'ingestion rapide de données est requise. La base de données Oracle IA offre désormais une meilleure prise en charge des applications nécessitant des capacités d'ingestion rapide des données. Les données peuvent toutes être ingérées, puis traitées dans la même base de données. Cela réduit le besoin d'environnements de chargement spéciaux et réduit ainsi la complexité et la redondance des données.

Oracle Globally Distributed Database disperse des segments d'un jeu de données au sein de nombreuses bases de données (shards) sur différents ordinateurs, on-premises ou dans le cloud. La solution permet de créer des bases de données multimodèles à l'échelle mondiale, distribuées et linéairement évolutives. Elle ne nécessite ni matériel ni logiciel spécialisé. Oracle Globally Distributed Database effectue cela tout en assurant une cohérence forte, une puissance maximale du code SQL, la prise en charge des données structurées et non structurées, ainsi que l'écosystème Oracle Database. La solution répond aux exigences de souveraineté des données et prend en charge les applications nécessitant une faible latence et une haute disponibilité.

La base de données Oracle Globally Distributed Database a introduit la fonctionnalité de réplication Raft dans Oracle IA Database 26ai. Cela nous permet de réaliser un basculement très rapide (moins de 3 secondes) sans perte de données en cas de panne d'un nœud ou d'un centre de données. La réplication Raft utilise un protocole de validation basé sur le consensus et est configurée de manière déclarative en spécifiant le facteur de réplication. Tous les shards d'une base de données distribuée agissent en tant que nœuds principaux et secondaires pour un sous-ensemble de données. Cela permet une architecture de base de données distribuée symétrique active/active/active où tous les shards servent le trafic de l'application.

Cette configuration permet d'améliorer la disponibilité sans perte de données, de simplifier la gestion et d'optimiser l'utilisation du matériel pour les environnements de bases de données distribuées à l'échelle mondiale.

SQL Plan Management (SPM) en temps réel détecte et répare rapidement les problèmes de performances SQL occasionnés par les modifications de plan d'exécution.

Si une instruction SQL s'exécute correctement, mais qu'une modification de plan entraîne une mauvaise exécution, le module SPM en temps réel la détecte immédiatement. S'il établit qu'un plan précédent fonctionnera mieux, le module SPM en temps réel le rétablit à l'aide d'un plan SQL de référence.

Cela automatise ce que certains administrateurs de base de données font déjà : ils créent des plan SQL de référence pour cibler les instructions SQL individuelles présentant des problèmes de performances intermittents et appliquent un plan dont la fiabilité est connue.

Cette fonctionnalité vous permet de réduire les coûts et d'optimiser le stockage en vous permettant de réduire un tablespace de grande taille afin de récupérer l'espace inutilisé dans la base de données. Shrink Tablespace vous permet de réduire de manière fiable la taille d'un tablespace de grande taille afin de mieux vous adapter à la taille réelle des objets qu'il contient.

Cette semaine, nous mettons l'accent sur SQL Analysis Report, une fonctionnalité facile à utiliser qui aide les développeurs à écrire de meilleures instructions SQL. Le rapport d'analyse SQL signale les problèmes courants liés aux instructions SQL, en particulier ceux qui peuvent entraîner des performances SQL médiocres. Il est disponible dans DBMS_XPLAN et SQL Monitor.

La réplication Raft, une fonctionnalité d'Oracle IA Database 26ai, offre une réplication native intégrée pour Oracle Globally Distributed Database sans nécessiter la configuration d'Oracle GoldenGate ou d'Oracle Data Guard. Il utilise un modèle de réplication logique piloté par un protocole de validation Raft basé sur le consensus, garantissant la haute disponibilité, la cohérence et permettant une configuration de réplication déclarative avec basculement en cas d'incident en moins d'une seconde pour une continuité transparente. La réplication Raft simplifie la gestion, augmente la disponibilité, garantit la conformité au contrat de niveau de service et optimise l'efficacité matérielle dans les environnements de base de données distribuée et distribuée.

Oracle True Cache (TC) est un cache en mémoire, cohérent et géré automatiquement pour Oracle IA Database. Il fonctionne de la même manière qu'un groupe de lecteurs Oracle Active Data Guard, sauf que les instances True Cache sont principalement sans disque et conçues pour les performances et l'évolutivité, contrairement à la reprise après sinistre. Une application peut se connecter directement aux instances True Cache pour les charges de travail en lecture seule. Le pilote JDBC Oracle IA Database 26ai True Cache peut automatiquement envoyer les charges de travail marquées en lecture seule vers les instances True Cache configurées. Des fonctionnalités supplémentaires, telles que la conservation des objets à chaud épinglés dans le cache, l'écriture des données sur disque et le préchauffage de cache améliorent considérablement l'évolutivité.

Aujourd'hui, de nombreux utilisateurs Oracle placent un cache devant la base de données Oracle IA afin d'accélérer le temps de réponse des requêtes et d'améliorer la scalabilité globale. True Cache est une nouvelle approche permettant de disposer d'un cache devant la base de données Oracle IA. True Cache présente de nombreux avantages : facilité d'utilisation, données cohérentes, données plus récentes et gestion automatique du cache.

La blockchain et les tables immuables, disponibles depuis la sortie d'Oracle Database 19c, utilisent des méthodes de chiffrement sécurisées pour protéger les données contre les altérations ou les suppressions par des pirates externes et des personnes malveillantes ou compromises. Cela inclut les restrictions d'insertion uniquement qui empêchent les mises à jour ou les suppressions (même par les administrateurs de base de données), les chaînes de hachage cryptographiques pour permettre la vérification, les synthèses de table signées pour détecter les rétractactions à grande échelle et la signature par l'utilisateur final des lignes insérées à l'aide de leurs clés privées. Oracle IA Database 26ai présente de nombreuses améliorations, notamment la prise en charge de la réplication logique via Oracle GoldenGate et des mises à niveau progressives à l'aide d'Active Data Guard, la prise en charge des transactions distribuées impliquant des tables blockchain, la suppression groupée efficace basée sur les partitions pour les lignes expirées et l'optimisation des performances pour les insertions/commits.

Cette version offre également la possibilité d'ajouter ou de supprimer des colonnes sans affecter le chaînage de hachage cryptographique, les chaînes spécifiques à l'utilisateur et les synthèses de table pour les lignes filtrées, la capacité de signature déléguée et la contresignature de base de données. Elle étend également la gestion des données protégées par chiffrement aux tables standard en permettant un audit des modifications historiques apportées à une table sans blockchain via l'archive Flashback définie pour utiliser une table d'historique de blockchain.

Idéales pour les cas d'utilisation de piste d'audit ou de journalisation intégrés, ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour les livres financiers, l'historique des paiements, le suivi de la conformité réglementée, les journaux légaux et toutes les données représentant des actifs pour lesquels la falsification ou la suppression peut entraîner des conséquences juridiques, financières ou de réputation importantes.

Oracle IA Database 26ai introduit une nouvelle fonctionnalité d'audit unifiée avec sélectivité au niveau des colonnes, qui vous permet de créer des politiques d'audit plus ciblées afin de réduire le « bruit » généré par les enregistrements d'audit inutiles.

La méthode Data Redaction permet de dissimuler les données sensibles lors de l'exécution. Contrairement au masquage statique, qui modifie en permanence les données au repos, ou au masquage dynamique, qui modifie les données lors de l'exécution lorsqu'elles sont consultées par les utilisateurs ou les applications, ce qui permet de masquer les données dynamiquement en temps réel.

A l'aide d'Oracle Data Redaction, un utilisateur peut masquer des données confidentielles en remplaçant tout ou partie des valeurs d'un champ. Cette fonctionnalité est utile pour dissimuler les données sensibles auxquelles vos applications et ses utilisateurs doivent accéder. Cela permet à un utilisateur de masquer facilement les données à l'aide de différentes méthodes.

Faisant partie intégrante de la base de données Oracle IA, Oracle Data Redaction est très facile à configurer et à entretenir par rapport aux solutions basées sur des proxys. L'application de correctifs et les mises à niveau font partie du processus standard de mise à jour de la base de données Oracle IA.

Oracle Data Redaction fournit également des résultats plus précis pour les requêtes d'application concrètes car, plutôt que tenter de modifier des instructions SQL entrantes complexes, elle permet à tous les traitements d'interrogation de se terminer normalement avant de finalement occulter les résultats. En outre, le profil de sécurité d'Oracle Data Redaction est plus solide que les solutions basées sur un proxy qui nécessitent l'écrasement des principaux composants de base de données et introduisent de nouvelles surfaces que les acteurs malveillants peuvent exploiter.

L'authentification et l'autorisation sont des processus de sécurité fondamentaux essentiels à la protection de vos données. Au cours des 40 dernières années, la technologie est passée des noms d'utilisateur et mots de passe spécifiques à la base de données à la gestion centralisée des utilisateurs avec des techniques d'authentification avancées, telles que Kerberos et PKI. À l'ère du cloud, l'authentification et l'autorisation ont encore changé.

Vous pouvez désormais tirer parti des services cloud Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Identity and Access Management (IAM) et Microsoft Entra ID (anciennement Azure Active Directory) pour authentifier les utilisateurs et les applications multicloud dans la base de données. Une identité cloud étroitement intégrée contribue à améliorer la sécurité grâce à une réduction du risque de compromission des informations d'identification des utilisateurs, ainsi qu'à une intégration multifactorielle et sans mot de passe. En plus d'améliorer la sécurité, l'administration des utilisateurs, la gestion des rôles et la réinitialisation des mots de passe, les tâches d'authentification sont déplacées vers l'équipe d'identité de l'entreprise, ce qui donne aux administrateurs de base de données plus de temps pour se concentrer sur leurs tâches spécialisées. Les utilisateurs bénéficient également de l'expérience de SSO de l'entreprise, même pour l'accès aux bases de données.

La base de données Oracle IA prend désormais en charge les privilèges de schéma en plus des privilèges existants liés aux objets, au système et à l'administration. Cette fonctionnalité améliore la sécurité en simplifiant l'autorisation pour les objets de base de données afin de mieux implémenter le principe du moindre privilège et de déterminer avec précision les accès.

Les organisations disposent d'un outil puissant pour lutter contre le risque d'injection SQL et empêcher l'utilisation abusive des identifiants volés : Oracle SQL Firewall, une nouvelle fonctionnalité intégrée à Oracle IA Database 26ai. SQL Firewall apprend le comportement normal de l'application, y compris les instructions SQL qu'une application émet et le contexte qu'une application utilise pour se connecter à la base de données, comme l'adresse réseau, l'utilisateur du système d'exploitation et le programme utilisé. Une fois entraîné, il peut appliquer une liste d'autorisation de contextes de session SQL et approuvés ou consigner les anomalies en tant que violations.

Étant donné qu'Oracle SQL Firewall est intégré au noyau Oracle IA Database, il ne peut être contourné. Le pare-feu ne se laisse pas tromper par l'utilisation de synonymes ou de code SQL dynamique, et il n'est pas affecté par le chiffrement réseau.

Vous pouvez gérer SQL Firewall de différentes manières, notamment via l'interface PL/SQL, Oracle Data Safe et Oracle Audit Vault and Database Firewall.

Oracle IA Database 26ai inclut le nouveau rôle DB_DEVELOPER_ROLE, qui fournit aux développeurs d'applications tous les privilèges nécessaires pour concevoir, implémenter, déboguer et déployer des applications sur les bases de données Oracle IA. Grâce à ce rôle, les administrateurs n'ont plus à deviner les privilèges nécessaires pour le développement d'applications.

La base de données Oracle IA prend désormais en charge le type de données booléen conforme à la norme ISO SQL. Vous pouvez ainsi stocker des valeurs True et False dans des tables et utiliser des expressions booléennes dans des instructions SQL. Le type de données booléen normalise le stockage des valeurs Oui et Non et facilite la migration vers Oracle IA Database.

La base de données Oracle IA vous permet désormais de joindre la table cible dans les instructions UPDATE et DELETE à d'autres tables à l'aide de la clause FROM. Ces autres tables peuvent limiter les lignes modifiées ou être la source de nouvelles valeurs. Les jointures directes facilitent l'écriture de code SQL pour modifier et supprimer des données.

Vous pouvez désormais utiliser un alias de colonne ou une position d'élément SELECT dans les clauses GROUP BY, GROUP BY CUBE, GROUP BY ROLLUP et GROUP BY GROUPING SETS. En outre, la clause HAVING prend en charge les alias de colonne. Ces nouvelles améliorations apportées à Oracle IA Database 26ai facilitent la rédaction des clauses GROUP BY et HAVING, rendant les requêtes SQL beaucoup plus lisibles et faciles à maintenir, tout en offrant une meilleure portabilité du code SQL.

La création, la modification et la suppression d'objets DDL dans Oracle IA Database prennent désormais en charge les modificateurs de syntaxe IF EXISTS et IF NOT EXISTS. Cela vous permet de contrôler la nécessité de signaler une erreur si un objet donné existe ou n'existe pas, ce qui simplifie la gestion des erreurs dans les scripts et par les applications.

La base de données Oracle IA Database 26ai facilite le calcul des totaux et des moyennes sur les valeurs INTERVAL pour les développeurs. Grâce à cette amélioration, vous pouvez désormais transmettre les types de données INTERVAL aux fonctions d'agrégation et d'analyse SUM et AVG.

La clause RETURNING INTO pour les instructions INSERT, UPDATE et DELETE a été améliorée pour signaler les anciennes et les nouvelles valeurs affectées par l'instruction correspondante. Cela permet aux développeurs d'utiliser la même logique pour chacun de ces types DML afin d'obtenir des valeurs avant et après l'exécution de l'instruction. Les anciennes et les nouvelles valeurs ne sont valides que pour les instructions UPDATE. Les instructions INSERT ne retournent pas d'anciennes valeurs et les instructions DELETE ne retournent pas de nouvelles valeurs.

La possibilité d'obtenir les anciennes et les nouvelles valeurs affectées par les instructions INSERT, UPDATE et DELETE dans le cadre de l'exécution de la commande SQL offre aux développeurs une approche uniforme pour la lecture de ces valeurs et réduit la quantité de travail que la base de données doit effectuer.

Vous pouvez désormais exécuter des requêtes uniquement avec l'expression SELECT sans la clause FROM. Cette nouvelle fonctionnalité améliore la portabilité du code SQL et sa facilité d'utilisation pour les développeurs.

Créez des macros SQL pour intégrer les expressions et instructions SQL courantes dans des structures paramétrées réutilisables pouvant être utilisées dans d'autres instructions SQL. Les macros SQL peuvent être des expressions scalaires généralement utilisées dans les listes SELECT, ainsi que dans les clauses WHERE, GROUP BY et HAVING. Les macros SQL peuvent également être utilisées pour encapsuler des calculs et une logique métier, ou peuvent être des expressions de table, généralement utilisées dans une clause FROM. Par rapport aux structures PL/SQL, les macros SQL peuvent améliorer les performances. Les macros SQL augmentent la productivité des développeurs, simplifient le développement collaboratif et améliorent la qualité du code.

Le regroupement temporel est une opération courante lors du traitement de séries temporelles ou de données de transmission en continu d'événements, où une série de points de données au sein d'une fenêtre temporelle définie arbitrairement doit être mise en correspondance avec un intervalle de temps spécifique et fixe (bucket) pour l'analyse agrégée.

Avec le nouvel opérateur SQL TIME_BUCKET, Oracle fournit une prise en charge native et performante de la période de regroupement des données temporelles pour DATETIMES.

La fourniture d'un opérateur SQL natif pour le regroupement d'intervalles à durée fixe commun pour les données de séries temporelles simplifie considérablement le développement d'applications et l'analyse de données de ces informations. En plus d'un code plus simple et moins sujet aux erreurs, l'opérateur natif augmente les performances de l'analyse des séries temporelles.

Les fonctions PL/SQL des instructions SQL sont automatiquement converties (transpilées) en expressions SQL chaque fois que cela est possible. La transposition de fonctions PL/SQL en instructions SQL peut réduire le temps d'exécution global.

Le moteur SQL Oracle IA Database prend désormais en charge une clause VALUES pour de nombreux types d'instructions. Cela vous permet de matérialiser des lignes de données à la volée en les spécifiant à l'aide de la nouvelle syntaxe sans dépendre des tables existantes. La base de données Oracle AI Database 26ai prend en charge la clause VALUES pour les instructions SELECT, INSERT et MERGE. L'introduction de la nouvelle clause VALUES permet aux développeurs d'écrire moins de code pour les commandes SQL ponctuelles, ce qui permet une meilleure lisibilité avec moins d'effort.

Les annotations permettent de stocker et d'extraire des métadonnées sur les objets de base de données. Il s'agit de champs de texte de forme libre que les applications peuvent utiliser pour personnaliser la logique métier ou les interfaces utilisateur. Les annotations sont des paires nom-valeur ou simplement un nom. Ils vous aident à utiliser les objets de base de données de la même manière dans toutes les applications, ce qui simplifie le développement et améliore la qualité des données.

Les domaines d'utilisation (également appelés domaines de cas d'utilisation des données) sont des objets de dictionnaire de haut niveau qui agissent en tant que modificateurs de type légers et documentent de manière centralisée l'utilisation prévue des données pour les applications. Les domaines d'utilisation peuvent être utilisés pour définir l'utilisation des données et standardiser les opérations afin d'encapsuler un ensemble de contraintes de vérification, de propriétés d'affichage, de règles de tri et d'autres propriétés d'utilisation, sans nécessiter de métadonnées au niveau de l'application.

Les domaines d'utilisation d'une ou de plusieurs colonnes d'une table ne modifient pas le type de données sous-jacent et peuvent donc également être ajoutés aux données existantes sans interrompre les applications ou engendrer des problèmes de portabilité.

Dans Oracle IA Database 26ai, les LOB (objets volumineux) de type « valeur » sont conçus pour les cas d'utilisation de type « lire et oublier ». Sous-ensemble en lecture seule d'objets LOB temporaires, les objets LOB Value améliorent les performances des applications et rendent l'implémentation des applications avec des objets LOB plus simple et plus facile à gérer. Les objets LOB de valeur offrent des performances de lecture plus rapides que les objets LOB de référence classiques pour les charges globales et ne nécessitent pas de gestion des objets LOB spécifique au sein de votre application.

Les objets LOB de valeur sont valides pour une durée d'extraction SQL et optimisent la lecture des valeurs LOB dans le contexte d'une requête SQL. De nombreuses applications utilisent des objets LOB pour stocker des objets de taille moyenne (environ quelques mégaoctets). Il est préférable de lire la valeur de l'objet LOB dans le contexte d'une requête SQL. Les objets Value LOB sont libérés automatiquement lors de l'extraction suivante d'un curseur, ce qui empêche l'accumulation d'objets LOB temporaires et simplifie la gestion des objets LOB dans votre application.

Vous pouvez désormais stocker un plus grand nombre d'attributs sur une seule ligne, ce qui peut simplifier la conception et l'implémentation de certaines applications.

Le nombre maximal de colonnes autorisées dans une table ou une vue de base de données a été porté à 4 096. Cette fonctionnalité dépasse la limite précédente de 1 000 colonnes, ce qui vous permet de créer des applications pouvant stocker des attributs dans une seule table. Certaines applications telles que le machine learning et la transmission en continu des workloads des applications d'Internet des objets (IoT) peuvent nécessiter l'utilisation de tables dénormalisées avec plus de 1 000 colonnes.

Oracle AI Database 26ai et CMAN-TDM offrent désormais les meilleures fonctionnalités de gestion et de surveillance des connexions, avec mise en commun implicite des connexions, DRCP multi-pool, PRCP par PDB, et bien plus encore. Améliorez l'évolutivité et la puissance de vos applications C, Java, Python, Node.js et ODP.NET avec les fonctionnalités les plus récentes et les plus performantes de DRCP et PRCP. Surveillez efficacement l'utilisation du pool PRCP grâce aux statistiques de la nouvelle vue dynamique V$TDM_STATS dans Oracle AI Database 26ai.

Avec Oracle AI Database 26ai, la fonctionnalité Pipelining permet aux applications .NET, Java et C/C++ d'envoyer plusieurs requêtes à la base de données sans attendre la réponse du serveur. La base de données Oracle AI met en file d'attente et traite ces requêtes une par une, permettant ainsi aux applications clientes de continuer à fonctionner jusqu'à ce qu'elles soient informées de la fin du traitement des requêtes. Ces améliorations offrent une meilleure expérience à l'utilisateur final, une meilleure réactivité des applications basées sur les données, une évolutivité de bout en bout, l'évitement des goulets d'étranglement des performances et une utilisation efficace des ressources côté serveur et côté client.

Pour que la requête du client soit renvoyée immédiatement, Oracle AI Database Pipelining nécessite une API asynchrone ou réactive dans les pilotes .NET, Java et C/C++. Ces mécanismes peuvent être utilisés avec la base de données Oracle AI, avec ou sans pipelining de base de données.

Pour Java, Oracle AI Database 26ai fournit les extensions réactives dans Java Database Connectivity (JDBC), Universal Connection Pool (UCP) et le pilote Oracle R2DBC. Il prend également en charge les threads virtuels Java dans le pilote du Project Loom ainsi que les bibliothèques Reactive Streams, telles que Reactor, RxJava, Akka Streams, Vert.x, etc.

Les appels de module de moteur multilingue (MLE) permettent aux développeurs d'appeler des fonctions JavaScript stockées dans des modules à partir de SQL et PL/SQL. Appelez les spécifications écrites dans le lien PL/SQL JavaScript vers les unités de code PL/SQL. Cette fonctionnalité permet aux développeurs d'utiliser les fonctions JavaScript partout où les fonctions PL/SQL sont appelées.

Une nouvelle fonctionnalité d'Oracle AI Database 26ai est la possibilité pour le client de stocker les informations de configuration Oracle, telles que les chaînes de connexion, dans Microsoft Azure App Configuration ou Oracle Cloud Infrastructure Object Storage. Cette nouvelle fonctionnalité simplifie la configuration, le déploiement et la connectivité du cloud d'application avec les pilotes d'accès aux données Oracle JDBC, .NET, Python, Node.js et Oracle Call Interface. Les informations sont stockées dans des fournisseurs de configuration, ce qui permet de séparer le code des applications et leur configuration.

Utilisez l'accès avec une connexion unique OAuth 2.0 au cloud et à la base de données pour faciliter encore davantage l'administration. Les clients Oracle AI Database 26ai peuvent utiliser Microsoft Entra ID, Azure Active Directory ou les jetons d'accès Oracle Cloud Infrastructure pour se connecter à la base de données.

Les trois piliers de l'observabilité sont les mesures, la journalisation et le traçage distribué. Cette version apporte une journalisation améliorée, un nouveau débogage (diagnostic lors du premier échec) et de nouvelles fonctionnalités de traçage. Les pilotes JDBC et ODP.NET ont également été équipés d'un hook pour le traçage des appels de base de données. Ce hook active la fonction de traçage distribué à l'aide d'OpenTelemetry.

Oracle AI Database 26ai présente Transportable Binary XML (TBX), une nouvelle méthode de stockage XMLType autonome. TBX prend en charge le sharding, l'index de recherche XML et les opérations de propagation Exadata, offrant de meilleures performances et une meilleure évolutivité que les autres options de stockage XML.

Grâce à la prise en charge d'un plus grand nombre d'architectures de base de données, telles que le sharding ou Exadata, et à sa capacité à migrer et à échanger facilement des données XML entre différents serveurs, conteneurs et bases de données enfichables, TBX permet à vos applications de tirer pleinement parti de ce nouveau format de stockage XML sur davantage de plateformes et d'architectures.

Vous pouvez migrer le stockage XMLType existant d'un autre format vers le format TBX de l'une des manières suivantes :

Insert-as-select ou create-as-select

Redéfinition en ligne

Oracle Data Pump

Le type de données JSON est un format JSON binaire optimisé par Oracle appelé OSON. Il est conçu pour des performances d'interrogation et de DML plus rapides dans la base de données et dans les clients de base de données à partir de la version 21c et les versions supérieures.

Les collections JSON sont des tables ou des vues spéciales qui stockent (ou représentent) des documents JSON dans un format compatible avec les magasins de documents, tel que l'API Oracle AI Database pour MongoDB. Les collections JSON sont intégrées à la base de données et entièrement utilisables avec SQL, de la création à la manipulation et au traitement des requêtes. Par exemple, il est possible d'effectuer une simple instruction INSERT AS SELECT dans une table de collection JSON.

Les tables de collection JSON complètent les vues de dualité JSON, les vues de collection JSON marquantes qui offrent les avantages du stockage relationnel et du traitement des documents JSON avec une structure de base de données unique.

Les collections JSON natives simplifient le traitement des données JSON stockées dans des collections au sein de l'écosystème Oracle AI Database. Par exemple, avec les collections, vous pouvez facilement analyser vos documents JSON avec SQL tout en les utilisant simultanément de manière opérationnelle avec des API centrées sur les documents, telles que l'API Oracle AI Database pour MongoDB.

La dualité relationnelle JSON, une innovation introduite dans Oracle Database 23ai, unifie les modèles de données relationnelles et documentaires pour fournir le meilleur de ces deux approches. Les développeurs peuvent créer des applications dans des paradigmes relationnels ou JSON avec une source unique d'informations fiables et tirer parti des atouts des deux modèles. Les données sont stockées une seule fois, mais sont accessibles, écrites et modifiées selon l'une ou l'autre approche. Les développeurs bénéficient de transactions et de contrôles de simultanéité ACID, ce qui signifie qu'ils n'ont plus à faire de compromis entre des correspondances objet-relationnel complexes ou des problèmes d'incohérence de données.

La base de données Oracle AI prend en charge JSON pour stocker et traiter des données à schéma flexible. Avec Oracle AI Database 26ai, Oracle AI Database prend désormais en charge JSON Schema pour valider la structure et les valeurs des données JSON. L'opérateur SQL IS JSON a été amélioré pour accepter un schéma JSON et diverses fonctions PL/SQL ont été ajoutées pour valider les données JSON et pour décrire des objets de base de données tels que des tables, des vues et des types en tant que documents de schéma JSON.

Par défaut, les données JSON sont sans schéma, ce qui offre de la flexibilité. Cependant, vous pouvez vous assurer que les données JSON ont une structure particulière, ce qui peut être fait via la validation avec le standard JSON Schema.

Contribuer à JSON Schema
Oracle contribue activement au schéma JSON, un projet open source visant à standardiser un langage déclaratif basé sur JSON qui vous permet d'annoter et de valider des documents JSON. Son statut est actuellement en « Attente de commentaires » (RFC).

• Consulter les contributions d'Oracle à JSON Schema et les commentaires
• Ou contribuer via GitHub

Le constructeur PL/SQL JSON a été amélioré pour accepter une instance d'un type d'agrégation PL/SQL correspondant, renvoyant un objet JSON ou un type de tableau rempli avec les données de type d'agrégation.

L'opérateur PL/SQL JSON_VALUE est amélioré afin que sa clause de renvoi puisse accepter un nom de type qui définit le type de l'instance que l'opérateur doit renvoyer. La prise en charge des constructeurs JSON pour les types de données agrégées rationalise l'échange de données entre les applications PL/SQL et les langages prenant en charge JSON.

Grâce à l'API Oracle AI Database pour MongoDB, les développeurs peuvent continuer à utiliser les outils et pilotes MongoDB connectés à une base de données Oracle, tout en bénéficiant des capacités multimodèles et de la base de données autonome d'Oracle. Les clients peuvent exécuter leurs workloads MongoDB sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Souvent, les applications MongoDB existantes nécessitent peu de modifications, voire aucune. Il vous suffit de modifier la chaîne de connexion.

L'API Oracle AI Database pour MongoDB fait partie des services Oracle REST Data Services standard. Il est préconfiguré et entièrement géré dans le cadre de l'Oracle Autonomous AI Database.

Oracle AI Database 26ai est une base de données vectorielle. AI Vector Search vous permet de créer et de stocker des vecteurs d'IA directement dans la base de données dans leur format natif. Ces vecteurs capturent les intégrations pour différents types de données, y compris le texte, les images, l'audio ou même la vidéo.

Les fonctions de distance SQL intégrées permettent des recherches de similarité à l'aide de vecteurs, et les opérations de recherche par IA peuvent être intégrées de manière transparente aux données métier traditionnelles, garantissant ainsi la sécurité et l'intégrité des données de pointe. Nos fonctionnalités de recherche vectorielle d'IA aident également les LLM à fournir des résultats plus précis et pertinents en termes de contexte grâce à la génération augmentée de récupération (RAG).

Trois nouveaux index vectoriels spécialisés ont été introduits pour accélérer les requêtes de recherche de similarité, chacun avec ses avantages distincts : les index HNSW (Hierarchical Navigable Small World), les index plats inversés (IVF-Flat) et les index vectoriels hybrides.

La nouvelle fonctionnalité DataFrame du pilote python-oracledb d'Oracle facilite le travail avec les bibliothèques Python populaires, telles que Pandas, Polars, NumPy, PyTorch et Apache PyArrow, ou pour lire et écrire des fichiers aux formats Apache Parquet et Delta Lake... Consultez les ressources ci-dessous pour découvrir comment utiliser DataFrames avec Python et Oracle AI Database pour les charges de travail basées sur l'IA et l'analyse rapide des données.

La base de données Oracle AI prend désormais en charge l'intégration directe avec les assistants IA à l'aide du protocole MCP (Model Context Protocol), à commencer par SQLcl. Cela permet aux agents d'IA non seulement de générer, mais également d'exécuter des requêtes SQL et d'analyser les résultats, tout en utilisant les mesures de sécurité et les protocoles existants dans la base de données. MCP normalise l'accès de l'IA aux outils et aux données, rendant Oracle AI Database compatible avec de nombreuses plateformes d'IA, et positionne Oracle comme un leader dans la gestion des données basée sur l'IA.

Les connexions MCP nécessitent des mesures de sécurité strictes. Nous vous recommandons d'utiliser un minimum de privilèges de bases de données et de répliques en lecture seule, et toutes les activités consignées pour la surveillance.

Oracle AI Database 26ai comprend plusieurs fonctionnalités destinées à faciliter le développement d'applications d'IA, notamment la recherche vectorielle IA, la prise en charge étendue des modèles LLM et de la génération augmentée par la récupération (RAG), ainsi que des technologies tierces populaires, entre autres.

Avec AI Vector Search, les index vectoriels, la prise en charge du format ONNX, la prise en charge de vecteurs d'API et SQL, APEX AI Assistant et les applications APEX reposant sur l'IA générative, nous nous consacrons à rationaliser vos besoins en développement d'applications d'IA au sein d'une seule base de données, et sans nécessiter de compétences spécialisées en IA.

Nos fonctionnalités prises en charge par l'IA permettent aux développeurs d'ajouter et de maintenir facilement des fonctionnalités de recherche de similarité, d'étendre vos applications pour les types de données structurés et non structurés, et d'inclure des LLM populaires avec vos propres jeux de données dans vos applications avec RAG.

La base de données Oracle AI offre une prise en charge native des structures de données de graphes de propriétés et des requêtes de graphes. Si vous recherchez de la flexibilité pour créer des graphes avec les données transactionnelles, JSON, Spatial et d'autres types de données, nous avons ce qu'il vous faut. Les développeurs peuvent désormais créer facilement des applications de graphes à l'aide du langage SQL, grâce à des outils et des structures de développement SQL existants.

Oracle APEX 24.2 offre de nouvelles fonctionnalités de développement génératif (GenDev) pour faciliter la création d'applications intelligentes qui répondent avec précision et pertinence...

Les développeurs peuvent configurer rapidement des sources de données de génération augmentée de récupération (RAG) dans le nouveau composant partagé Configurations AI, créer des modèles de données personnalisés en langage naturel dans SQL Workshop et intégrer de manière transparente la génération de texte basée sur l'IA avec la nouvelle action dynamique de génération de texte avec l'IA.

Ces avancées aident les développeurs à créer des applications qui sont non seulement plus intelligentes, mais également précisément adaptées aux besoins des utilisateurs.

Selon nous, le développement d'applications ne devrait pas être une tâche complexe et chronophage. Les dernières technologies d'IA générative nous donnent une excellente occasion de pousser encore plus loin la technologie AppDev low-code de pointe. Oracle APEX 24.1 repose sur trois piliers principaux de l'innovation qui vous permettent de créer facilement des applications professionnelles attrayantes : le développement d'applications assistées par l'IA, l'exploitation de la puissance de la plate-forme de données nouvelle génération d'Oracle et l'utilisation de puissants composants de niveau entreprise pour créer des applications cloud et mobiles évoluées.

APEX est une fonctionnalité entièrement prise en charge et gratuite d'Oracle AI Database et de tous les services Oracle AI Database, y compris Oracle Autonomous AI Database, que les développeurs peuvent essayer gratuitementici.

Alors que l'année 2023 touche à sa fin, voici un récapitulatif des nouvelles fonctionnalités d'Oracle AI Database 26ai que nous avons mises en avant tout au long de l'année. Si vous n'avez pas encore eu l'occasion d'essayer notre dernière version d'Oracle AI Database, en particulier si vous êtes développeur, découvrez les différentes options ici ou suroracle.com/database/free.

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Tirez le meilleur parti de vos données. Acquérez des connaissances techniques pratiques auprès des experts et des architectes à l'origine de la base de données Oracle AI Database 26ai. Renforcez vos compétences en suivant des sessions qui vous aideront à relever les principaux défis technologiques d'aujourd'hui, notamment en éliminant la complexité du développement d'applications modernes basées sur les données, de l'exécution de bases de données stratégiques et de l'obtention de nouvelles informations à l'aide d'analyses de pointe.

Oracle Spatial a introduit de nouvelles fonctionnalités dans la version Oracle AI Database 26ai qui, selon nous, seront très appréciées par les développeurs. En voici deux.

Carreaux vectoriels spatiaux : données vectorielles regroupées en mosaïques carrées. Les carreaux vectoriels rendent possible un style dynamique, des performances rapides, des interactions de carte fluides et des requêtes de carte dynamique. Il s'agit de la méthode privilégiée pour la transmission évolutive de données spatiales à la mise en correspondance d'applications client.

Indexation spatiale hiérarchique hexagonale (H3) : système et bibliothèque d'indexation de grille globale. H3 est une structure de données spatiales qui visualise et analyse efficacement de grandes quantités de données de points denses. Vous pouvez utiliser des cellules hexagonales faciles à visualiser pour créer des visuels convaincants et des résumés de très grands volumes de données.

Ces deux techniques sont très prisées pour créer des cartes de meilleure qualité dans les applications Web et mobiles, et elles sont prêtes à l'emploi pour les développeurs dans Oracle AI Database 26ai. Vous pouvez les utiliser directement dans la base de données, à l'aide d'appels SQL simples, puis diffuser les résultats dans vos applications Web.

Oracle AI Database 26ai propose un outil de migration en ligne qui simplifie la migration d'Oracle Advanced Queuing (AQ) vers Transactional Event Queues (TxEventQ) grâce à l'automatisation de l'orchestration, à des diagnostics et des corrections de compatibilité source et cible, ainsi qu'à une expérience utilisateur unifiée. Les scénarios de migration peuvent être de courte ou de longue durée et être réalisés avec ou sans interruption de service AQ, éliminant ainsi toute perturbation opérationnelle.

Les clients AQ existants intéressés par des files d'attente de débit plus élevées et compatibles Kafka utilisant un client Java Kafka et des API REST de type Confluent peuvent facilement migrer d'AQ vers TxEventQ. TxEventQ offre une évolutivité, des performances, un partitionnement basé sur des clés et une prise en charge native des données JSON, ce qui facilite l'écriture d'applications/de microservices orientés événements dans plusieurs langages, notamment Java, JavaScript, PL/SQL, Python, etc.

Oracle AI Database 26ai offre une compatibilité encore plus poussée pour les applications Apache Kafka avec Oracle AI Database. Cette nouvelle fonctionnalité facilite la migration des applications Java Kafka vers les files d'attente d'événements transactionnels (TxEventQ). Les API Java Kafka peuvent désormais se connecter au serveur Oracle AI Database et utiliser TxEventQ comme plateforme de messagerie.

Les développeurs peuvent facilement migrer une application Java existante qui utilise Kafka vers Oracle AI Database à l'aide du pilote léger JDBC. Grâce à la fonctionnalité de bibliothèque côté client Oracle AI Database 26ai, les applications Kafka peuvent désormais se connecter à Oracle AI Database plutôt qu'à un cluster Kafka et utiliser la plateforme de messagerie TxEventQ de manière transparente.

Oracle présente les connecteurs Kafka pour les files d'attente d'événements transactionnels (TxEventQ), lesquels permettent une intégration des messages transparente et efficace entre les deux plates-formes. Ces connecteurs facilitent la synchronisation des messages des rubriques Kafka vers TxEventQ et permettent à TxEventQ de générer des messages pour l'utilisation du client Kafka.

La base de données Oracle AI Database 26ai offre une prise en charge améliorée des fonctionnalités de messagerie et de streaming pour les applications Spring. Oracle TxEventQ Stream Binder fournit des API de streaming Spring, permettant l'utilisation de files d'attente d'événements transactionnels dans la base de données Oracle AI. En outre, l'utilisation de Spring Boot avec Java Messaging Service permet une messagerie asynchrone transparente sur Oracle TxEventQ, garantissant ainsi une communication robuste et efficace au sein de systèmes distribués.

Les réservations sans verrouillage permettent de poursuivre les transactions simultanées sans être bloquées lors des mises à jour de lignes fortement actualisées. Les réservations sans verrouillage sont conservées sur les lignes au lieu d'être verrouillées. Elles vérifient si les mises à jour peuvent aboutir et diffèrent les mises à jour jusqu'à l'heure de validation de la transaction. Les réservations sans verrouillage améliorent l'expérience utilisateur et la simultanéité dans les transactions.

Oracle continue d'étendre sa prise en charge native du cloud et de Kubernetes avec notre nouvel Observability Exporter pour Oracle AI Database, qui permet aux clients d'exporter facilement les métriques des bases de données et des applications au format Prometheus, norme industrielle, et de créer facilement des tableaux de bord Grafana pour surveiller les performances de leurs bases de données et applications Oracle AI.

Le framework Saga introduit dans Oracle AI Database 26ai fournit un framework unifié pour créer des applications Saga asynchrones dans la base de données. Saga rend le développement d'applications de microservices modernes et hautes performances plus facile et plus fiable.

Une Saga est une transaction commerciale couvrant plusieurs bases de données, implémentée comme une série de transactions locales indépendantes. Les Sagas évitent le verrouillage global des transactions distribuées synchrones et simplifient les exigences de cohérence pour maintenir un état global de l'application. Le framework Saga s'intègre aux colonnes réservables sans verrouillage (Lock-Free) dans Oracle AI Database 26ai afin de fournir une compensation Saga automatique, simplifiant ainsi le développement d'applications.

Le framework Saga émule la spécification MicroProfile LRA.