Database 23ai: 機能のハイライト

Transparent Application Continuityは、C/C++、Java、.NET、PythonおよびNode.jsアプリケーションを、基盤となるソフトウェア、ハードウェア、通信およびストレージ・レイヤーの停止から保護します。Oracle Real Application Clusters (RAC)、Active Data Guard (ADG)およびAutonomous Database (共有および専用)では、RACクラスタのノードまたはサブセットに障害が発生した場合や、メンテナンスのためにオフラインになった場合でも、Oracle Databaseに引き続きアクセスできます。

Oracle Database 23aiでは、例えばセッション状態安定カーソルとも呼ばれるオープン・カーソルなど、バッチ・アプリケーションのサポートを含む多くの新しい機能強化が行われています。

行ロックを保持している間にトランザクションが長時間コミットまたはロールバックしない場合、他の優先度の高いトランザクションをブロックする可能性があります。この機能により、アプリケーションがトランザクションに優先順位を割り当てるため、管理者は優先順位ごとにタイムアウトを設定できます。優先順位の低いトランザクションが、設定されたタイムアウトを超えて優先順位の高いトランザクションをブロックした場合、データベースは優先順位の低いトランザクションを自動的にロールバックし、保持している行ロックを解除して、優先順位の高いトランザクションを続行できるようにします。

トランザクションの自動ロールバックは、管理者の負担を軽減すると同時に、優先順位の高いトランザクションのレイテンシ/SLAを維持するのに役立ちます。

DBMS_SEARCHは、Oracle Textのユビキタス検索を実装します。DBMS_SEARCHを使用すると、複数の表やビューに対して単一の索引を簡単に作成できます。DBMS_SEARCH索引を作成し、表およびビューを追加するだけです。VARCHAR、CLOB、JSON、数値列など、すべての検索可能な値が索引に含まれます。索引は、表またはビューの内容が変更されると自動的に保守されます。

Memoptimize Rowstore Fast Ingestに機能拡張が追加されて、パーティション化、圧縮された表、直接書込みを使用した高速フラッシュ、およびインメモリー列ストアの直接移入がサポートされるようになりました。これらの機能拡張により、高速収集が必要な状況で、Fast Ingest機能を簡単に組み込むことができます。その結果、Oracle Databaseで高速データ収集機能を必要とするアプリケーションのサポートが強化されました。データは、同じデータベースで収集して処理できます。これにより、特殊なロード環境が不要になるため、複雑さとデータの冗長性が軽減されます。

Oracle Globally Distributed Databaseは、Oracle Database 23aiでRaftレプリケーション機能を導入しました。これにより、ノードまたはデータセンターの停止時にデータ損失なしで、非常に高速（3秒未満）のフェイルオーバーを実現できます。Raftレプリケーションは、コンセンサスベースのコミット・プロトコルを使用し、レプリケーション・ファクタを指定することで宣言的に構成されます。分散データベース内のすべてのシャードは、データのサブセットのリーダーおよびフォロワーとして機能します。これにより、すべてのシャードがアプリケーション・トラフィックを処理するアクティブ/アクティブ/アクティブ対称分散データベース・アーキテクチャが実現します。

これにより、データ損失ゼロによる可用性の向上、管理の簡素化、およびGlobally Distributed Database環境のハードウェア使用率の最適化が可能になります。

リアルタイムのSQL計画管理（SPM）は、実行計画の変更によって生じたSQLパフォーマンスの問題を迅速に検出し、修復します。

SQL文が適切に実行されても、計画の変更によってパフォーマンスが不十分となった場合は、リアルタイムSPMによって即時に検出されます。元の計画のほうがパフォーマンスが優れていることが確定された場合、リアルタイムSPMはSQL計画ベースラインを使用してそれを再稼働します。

これにより、一部のDBAがすでに行っていることが自動化されます。つまり、SQL計画ベースラインを作成して、断続的なパフォーマンスの問題がある個々のSQL文をターゲットにし、正常だとわかっている計画を適用します。

この機能により、bigfile表領域を縮小してデータベース内の未使用領域を再利用できるため、コストを削減し、ストレージを最適化できます。表領域の縮小を使用すると、bigfile表領域のサイズを確実に縮小し、その中のオブジェクトの実際のサイズに合わせることができます。

今週は、開発者が優れたSQL文を記述するのに役立つ、使いやすいSQL分析レポート機能に注目します。SQL分析レポートでは、SQL文の一般的な問題、特にSQLのパフォーマンスが低下する可能性のある問題が報告されます。この機能はDBMS_XPLANおよびSQL Monitorで使用できます。

Oracle Database 23aiの新しい機能であるRaftレプリケーションは、Oracle GoldenGateやOracle Data Guardの構成を必要とせずに、Oracle Globally Distributed Database向けのネイティブな組み込みレプリケーションを提供します。コンセンサスベースのRaftコミット・プロトコルによって推進される論理レプリケーション・モデルを使用しているため、高可用性と一貫性が保証され、シームレスな継続を実現する1秒未満のフェイルオーバーによる宣言的なレプリケーション構成が実現します。Raftレプリケーションは、管理を効率化し、可用性を向上させ、SLAコンプライアンスを確保し、シャード化された分散データベース環境のハードウェア効率を最大化します。

Oracle True Cache（TC）は、自動管理された一貫性のあるOracle Database用インメモリ・キャッシュです。True Cacheインスタンスが主にディスクレスであり、ディザスタ・リカバリではなくパフォーマンスとスケーラビリティを目的として設計されていることを除けば、Oracle Active Data Guardリーダー・ファームと同様に動作します。アプリケーションは、読取り専用ワークロードのためにTrue Cacheインスタンスに直接接続できます。Oracle Database 23ai True Cache JDBCドライバは、マークされた読取り専用ワークロードを構成済のTrue Cacheインスタンスに自動的に送信できます。ホット・オブジェクトのキャッシュへの固定、ディスクへのスプール、キャッシュ・ウォームアップなどの追加機能により、スケーラビリティが大幅に向上します。

現在、多くのオラクルユーザーは、クエリ応答時間を短縮し、全体的なスケーラビリティを向上するために、Oracle Databaseの前にキャッシュを配置しています。True Cacheは、Oracle Databaseの前にキャッシュを配置する新しい方法です。True Cacheには、使いやすさ、データの一貫性、最新のデータ、キャッシュの自動管理など、多くの利点があります。

ブロックチェーンと不変表は、Oracle Database 19cのリリース以降利用可能になったもので、暗号化セキュアな方法を使用して、外部のハッカーや不正または侵入を受けた内部関係者によるデータの改ざんや削除からデータを保護します。これには、（DBAであっても）更新や削除を防止する挿入のみの制限、検証を可能にする暗号化ハッシュ・チェーン、大規模なロールバックを検出するための署名付き表ダイジェスト、秘密キーを使用したエンド・ユーザーによる挿入行の署名などが含まれます。Oracle Database 23aでは、Oracle GoldenGateによる論理レプリケーションやActive Data Guardを使用したローリング・アップグレードのサポート、ブロックチェーン表を含む分散トランザクションのサポート、期限切れ行の効率的なパーティションベースの一括削除、挿入およびコミットのパフォーマンス最適化など、多くの機能強化が行われています。

このリリースでは、暗号ハッシュ連鎖に影響を与えることなく列を追加および削除する機能、フィルタリングされた行に対するユーザー固有の連鎖および表ダイジェスト、委任署名機能、データベース・カウンターサインも導入されています。また、ブロックチェーン履歴テーブルを使用するように定義されたFlashbackアーカイブを介して、非ブロックチェーン表に対する履歴変更の監査を可能にすることで、暗号化セキュアなデータ管理を通常の表への拡張も行います。

組み込みの監査証跡やジャーナリングのユース・ケースに最適なこれらの機能は、財務台帳、支払い履歴、規制遵守の追跡、法的ログ、および改ざんや削除が法的、評判、または財務上の重大な結果につながる可能性のある資産を表すあらゆるデータに使用できます。

Oracle Database 23aiでは、列レベルでの選択性を備えた新しい統合監査機能が導入され、不要な監査レコードから「ノイズ」を低減する、ターゲットを絞った監査ポリシーを作成できます。

データ・リダクションは、実行時に機密データを表示せずに隠すのに役立つ方法です。データを保存中に永続的に変更する静的マスキングや、実行時にユーザーまたはアプリケーションがアクセスまたは表示するときにデータを変更する動的マスキングとは対照的に、データをリアルタイムで動的にマスキングする機能を提供します。

Oracle Data Redactionを使用すると、ユーザーはフィールド値の全部または一部を置き換えて機密データをマスキングできます。この機能は、アプリケーションとそのユーザーがアクセスする必要がある機密データを伏せて隠すのに役立ちます。これにより、ユーザーは複数の異なる方法で簡単にデータを隠すことができます。

Oracle Data RedactionはOracle Databaseの一部であるため、プロキシベースのソリューションと比べて設定や保守が非常に簡単です。パッチ適用とアップグレードは、Oracle Databaseの標準の更新プロセスの一部となっています。

また、Oracle Data Redactionでは、実際のアプリケーション問合せに対して、より正確な結果が得られます。これは、複雑なインバウンドSQL文の変更を試みるのではなく、すべての問合せ処理を正常に完了させてから最後に結果をリダクションすることが可能なためです。さらに、Oracle Data Redactionのセキュリティ・プロファイルはプロキシベースのソリューションよりも強固です。プロキシベースのソリューションでは、データベースのコア・コンポーネントを上書きする必要があるため、攻撃者に悪用される新たな余地が生じます。

認証と認可は、データを保護するために不可欠なセキュリティの基本プロセスです。過去40年の間に、テクノロジーはデータベース固有のユーザー名とパスワードから、KerberosやPKIといった高度な認証技術を用いた集中ユーザー管理へと移行してきました。クラウド時代において、認証と認可は再び変化を遂げています。

現在、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のID・アクセス管理（IAM）とMicrosoft Entra ID（旧Azure Active Directory）のクラウド・サービスを活用して、ユーザーとマルチクラウド・アプリケーションをデータベースで認証することが可能です。クラウド・アイデンティティが緊密に統合されることで、多要素およびパスワードレス統合に加え、ユーザー認証情報が漏洩するリスクが低減され、セキュリティが向上します。セキュリティ、ユーザー管理、ロール管理、パスワードのリセットが改善されるだけでなく、認証タスクがエンタープライズ・アイデンティティ・チームに移管されるため、DBAが専門的なタスクに集中できる時間が増えます。ユーザーも、データベース・アクセスを含み、企業全体にわたり固有のSSOエクスペリエンスによるメリットを得ます。

Oracle Databaseでは、既存のオブジェクト権限、システム権限および管理権限に加えてスキーマ権限もサポートされるようになりました。この機能により、データベース・オブジェクトの認可を簡素化して、最小権限の原則をより適切に実装し、誰が何にアクセスできるかを推測する必要がないようにすることで、セキュリティを向上させます。

Oracle Database 23aiに組み込まれた新機能であるOracle SQL Firewallは、組織がSQLインジェクションのリスクに対処し、盗まれた認証情報の悪用をブロックする強力なツールになります。SQL Firewall は、アプリケーションが発行するSQL文やアプリケーションがデータベースへの接続に使用するコンテキスト（ネットワーク・アドレス、オペレーティング・システム・ユーザー、使用するプログラムなど）を含む、通常のアプリケーションの行動を学習します。一度トレーニングされると、SQLの許可リストと承認されたセッションコンテキストを適用したり、異常を違反としてログに記録することができます。

Oracle SQL FirewallはOracle Databaseカーネルに組み込まれているため、バイパスできません。ファイアウォールはシノニムやダイナミックSQLの使用に惑わされることはなく、ネットワークの暗号化にも影響されません。

SQL Firewall は、PL/SQL インタフェース、Oracle Data Safe、Oracle Audit Vault およびDatabase Firewall など、複数の方法で管理できます。

Oracle Database 23aiには、新しいロールDB_DEVELOPER_ROLEが含まれています。このロールは、Oracle Databasesでのアプリケーションの設計、実装、デバッグおよびデプロイに必要なすべての権限をアプリケーション開発者に提供します。このロールを使用することで、管理者はアプリケーション開発に必要な権限を推測する必要がなくなります。

Oracle Databaseでは、ISO SQL標準に準拠したブール・データ型がサポートされるようになりました。これにより、True 値と False 値を表に格納し、SQL文ででブール式を使用できるようになります。ブール・データ型は、YesおよびNo値の格納を標準化し、Oracle Databaseへの移行を容易にします。

Oracle Databaseでは、UPDATEおよびDELETE文でFROM句を使用して対象表を他の表に結合できるようになりました。こうした他の表は、変更される行を制限したり、新しい値のソースになることがあります。直接結合により、データの変更および削除を行うSQLの記述が容易になります。

GROUP BY、GROUP BY CUBE、GROUP BY ROLLUPおよびGROUP BY GROUPING SETS句で、列の別名を使用したり、SELECTで項目の位置を使用できるようになりました。また、HAVING句でも列の別名がサポートされています。これらの新しいDatabase 23aiの機能拡張により、GROUP BY句とHAVING句の記述が簡単になり、SQL問い合わせがより読みやすくなってメンテナンス性が向上し、SQLコードの移植性が向上します。

Oracle DatabaseのDDLオブジェクトの作成、変更、および削除は、現在、IF EXISTSおよびIF NOT EXISTS構文修飾子をサポートしています。これにより、指定したオブジェクトが存在する場合、または存在しない場合にエラーを発生させるかどうかを制御できるようになり、スクリプトやアプリケーションでのエラー処理が簡素化されます。

Oracle Database 23aiでは、開発者はINTERVAL値で合計および平均を簡単に計算できます。この機能拡張により、INTERVALデータ型をSUMやAVG集計関数および分析関数に渡すことができるようになりました。

INSERT、UPDATEおよびDELETE文のRETURNING INTO句は、それぞれの文の影響を受ける古い値と新しい値を報告するように拡張されています。これにより、開発者はこれらのDMLタイプそれぞれに同じロジックを使用して、文の実行前後の値を取得できます。UPDATE文では古い値と新しい値の両方が有効です。INSERT文では古い値は報告されず、DELETE文では新しい値は報告されません。

SQLコマンドの実行の一部として、INSERT、UPDATEおよびDELETE文の影響を受ける古い値と新しい値を取得する機能により、開発者はこれらの値を読み取るために統一されたアプローチを使用でき、データベースで実行する必要がある作業量を減らすことができます。

FROM句を指定せずに、SELECT式のみの問合せを実行できるようになりました。この新機能により、SQLコードの移植性と使いやすさが向上します。

SQLマクロを作成して、一般的なSQL式および文を、他のSQL文で使用できるパラメータ化された再利用可能な構成に分解します。SQLマクロは、通常SELECTリストやWHERE句、GROUP BY句、HAVING句で使用されるスカラー式にすることができます。SQLマクロは、計算およびビジネス・ロジックをカプセル化するために使用することも、通常はFROM句で使用される表式にすることもできます。PL/SQL構成と比較して、SQLマクロはパフォーマンスを向上させることができます。SQLマクロは、開発者の生産性を高め、共同開発を簡素化し、コード品質を向上させます。

タイムバケットは、時系列データやイベント・ストリーミング・データを処理する際の一般的な操作で、任意に定義されたタイム・ウィンドウ内の一連のデータポイントを、集計分析のために特定の固定された時間間隔（バケット）にマッピングすることが必要とされます。

新しいSQL演算子である TIME_BUCKET により、オラクルはDATETIMES の時間ベースのデータのタイムバケットをネイティブかつ高パフォーマンスにサポートします。

時系列データの一般的な固定時間間隔のバケットにネイティブなSQL演算子を提供することで、そのような情報のアプリケーション開発とデータ分析が大幅に簡素化されます。よりシンプルでエラーが生じにくいコードに加え、ネイティブな演算子により時系列分析のパフォーマンスが向上します。

SQL文内のPL/SQLファンクションは、可能な場合は常にSQL式に自動的に変換（トランスパイル）されます。PL/SQLファンクションをSQL文に変換すると、全体的な実行時間が短縮されます。

Oracle Database SQLエンジンが、さまざまな文でVALUES句をサポートするようになりました。これにより、既存の表に依存することなく、新しい構文を使用してデータ行を即座に実体化できます。Oracle Database 23aiでは、SELECT文、INSERT文およびMERGE文でVALUES句がサポートされています。新しいVALUES句が導入されたことで、開発者がアドホックSQLコマンド用に記述するコードが少なくなり、少ない労力で読みやすくなりました。

アノテーションにより、データベース・オブジェクトに関するメタデータの保存および取得が可能になります。これは、アプリケーションがビジネス・ロジックやユーザー・インターフェースをカスタマイズするために使用できる自由形式のテキスト・フィールドです。アノテーションは名前と値のペア、または単に名前です。すべてのアプリケーションにわたり、同じ方法でデータベース・オブジェクトを使用し、開発を簡素化し、データ品質を向上させる上で役立ちます。

使用用途ドメイン（データ・ユースケースドメインとも呼ばれる）は、軽量タイプの修飾子として機能し、アプリケーションが意図するデータ使用用途を一元的に文書化する高レベルのディクショナリ・オブジェクトです。使用用途ドメインを使用すれば、データの使用用途を定義して操作を標準化することで、アプリケーション・レベルのメタデータを必要とせずに、一連のチェック制約、表示プロパティ、ソート・ルール、その他の使用プロパティをカプセル化できます。

表内の1つ以上の列に使用用途ドメインを使用しても、基礎となるデータ型は変更されないため、アプリケーションを破壊したり移植性の問題を生じることなく、既存のデータに追加できます。

Oracle Database 23aiの新機能であるバリューLOB（ラージ・オブジェクト）は、データの読み取りと削除を行うユースケース向けに設計されています。一時的なLOBの読み取り専用のサブセットである値LOBは、アプリケーション・パフォーマンスを向上させ、LOBを使用したアプリケーション導入をよりシンプルで管理しやすくします。値LOBは、ワークロードに対して従来のリファレンスLOBよりも高速な読み取りパフォーマンスを提供し、アプリケーション内で特定のLOB管理を行う必要がありません。

値 LOBはSQLフェッチ期間中に有効で、SQLクエリのコンテキストでLOB値の読み取りを最適化します。多くのアプリケーションはLOBを使用して中規模オブジェクト・ストア（サイズは数メガバイト程度）を保存します。SQLクエリのコンテキストでは、LOBの値を読み取る必要があります。値LOBは、カーソルの次のフェッチが実行されるときに自動的に解放され、一時的なLOBの蓄積を防ぎ、アプリケーション内のLOB管理を簡素化します。

多数の属性を1行に格納できるため、一部のアプリケーションのアプリケーション設計と実装が簡素化されます。

データベース表またはビューで許可される列の最大数が4,096に増加しました。この機能により、従来の1,000列の制限を超え、1つの表に属性を格納できるアプリケーションを構築できるようになりました。機械学習やモノのインターネット（IoT）アプリケーション・ワークロードのストリーミングなど、一部のアプリケーションでは、1,000列を超える非正規化表の使用が必要になる場合があります。

Oracle Database 23aiとCMAN-TDMは、暗黙的接続プーリング、複数プールDRCP、PDBごとのPRCPなど、クラス最高の接続管理および監視機能を提供します。DRCPおよびPRCPの最新かつ最高の機能により、C、Java、Python、Node.jsおよびODP.NETアプリケーションのスケーラビリティとパワーを強化します。Oracle Database 23aiの新しいV$TDM_STATS動的ビューの統計を使用して、PRCPプールの使用を効果的に監視します。

Oracle Database 23aiでは、パイプライン化機能により、.NET、Java、C/C++アプリケーションは、サーバーからのレスポンスを待たずに複数のリクエストをデータベースに送信できます。Oracle Databaseは、これらのリクエストを1つずつキューに入れて処理し、クライアント・アプリケーションは、リクエストが完了するまで作業を続行できます。この拡張機能により、エンド・ユーザー・エクスペリエンスの向上、データドリブンのアプリケーション応答性の向上、エンドツーエンドのスケーラビリティ、パフォーマンスのボトルネックの回避、およびサーバー側とクライアント側での効率的なリソースの使用が実現します。

クライアント・リクエストがすぐに返されるように、Oracle Databaseパイプライン処理では、.NET、JavaおよびC/C++ドライバで非同期またはリアクティブAPIが必要です。これらのメカニズムは、データベース・パイプライン処理の有無にかかわらず、Oracle Databaseに対して使用できます。

Javaの場合、Oracle Database 23aiには、Java Database Connectivity（JDBC）、Universal Connection Pool（UCP）およびOracle R2DBC Driverのリアクティブ拡張機能が用意されています。また、ドライバでのJava仮想スレッド（Project Loom）や、Reactor、RxJava、Akka Streams、Vert.xなどのReactive Streamsライブラリもサポートしています。

多言語エンジン（MLE）モジュール・コールを使用すると、開発者は、モジュールに格納されているJavaScript関数をSQLおよびPL/SQLから呼び出すことができます。PL/SQLで記述されたコール仕様によって、JavaScriptがPL/SQLコード・ユニットにリンクされます。この機能により、開発者は、PL/SQLファンクションがコールされる場所であればどこでもJavaScriptファンクションを使用できます。

Oracle Database 23aiの新機能として、Microsoft Azure App ConfigurationまたはOracle Cloud Infrastructure Object Storageに接続文字列などのOracle構成情報を格納するクライアント機能があります。この新機能により、Oracle JDBC、.NET、Python、Node.jsおよびOracle Call Interfaceデータ・アクセス・ドライバを使用したアプリケーション・クラウドの構成、導入および接続が簡素化されます。情報は構成プロバイダに格納されるため、アプリケーション・コードと構成を分離できるといった利点があります。

クラウドとデータベースへのアクセスにOAuth 2.0シングル・サインオンを使用することで、より管理がしやすくなります。Oracle Database 23aiクライアントは、データベース・サインオンにMicrosoft Entra ID、Azure Active Directory、またはOracle Cloud Infrastructureのアクセス・トークンを使用できます。

可観測性の3つの柱はメトリック、ロギング、分散トレースです。このリリースでは、強化されたロギング、新しいデバッグ（最初の障害時に診断）、新しいトレース機能が提供されます。JDBCとODP.NETドライバは、データベース・コールをトレースするフックも備えています。このフックは、OpenTelemetryを使用した分散トレースを実現します。

Oracle Database 23aiでは、新しい自己完結型のXMLType ストレージ方法であるTransportable Binary XML（TBX）を導入しています。TBXはシャーディング、XML検索インデックス、Exadataプッシュダウン運用をサポートし、他のXMLストレージ・オプションよりも優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。

シャーディングやExadataなど、より多くのデータベース・アーキテクチャをサポートし、異なるサーバー、コンテナ、PDB間でXMLデータを容易に移行および交換する機能により、TBXは、アプリケーションがより多くのプラットフォームとアーキテクチャで、この新しいXMLストレージ・フォーマットを最大限に活用できるようにします。

次のいずれかの方法で、異なる形式の既存のXMLTypeストレージをTBX形式に移行できます。

Insert-as selectもしくはcreate-as-select

オンライン再定義

Oracle Data Pump

JSONデータ型は、OSONと呼ばれるOracleで最適化されたバイナリJSON形式です。この形式は、リリース21c以降のデータベースとデータベース・クライアントで、問い合わせとDMLのパフォーマンスを高速化するように設計されています。

JSONコレクションは、JSONドキュメントをOracle Database API for MongoDBのようなドキュメント・ストア互換の形式で保存（または表現）する特別な表やビューです。JSONコレクションはデータベースに統合され、作成から操作、クエリ処理までSQLで完全に操作できます。たとえば、JSONコレクション表にシンプルなINSERT AS SELECTを行うことができます。

JSONコレクション表は、リレーショナル・ストレージとJSONドキュメント処理の利点を単一のデータベース構造で提供するマーキーJSONコレクション・ビューであるJSONデュアリティ・ビューを補完します。

ネイティブなJSONコレクションは、Oracle Databaseエコシステム内のコレクションに格納されたJSONデータの操作を簡素化します。たとえば、コレクションを使用することで、JSONドキュメントをSQLで簡単に分析しながら、Oracle Database API for MongoDBのようなドキュメント中心のAPIでそれらを同時に運用に使用することができます。

Oracle Database 23aiで導入されたイノベーションであるJSON Relational Duality（JSONリレーショナル二面性）は、リレーショナル・モデルとドキュメント・データ・モデルを統合して、2つの異なるものの長所を提供します。開発者は、リレーショナルとJSONパラダイムのどちらからでも、信頼できる唯一の情報源（SSOT）にアクセスしてアプリケーションを簡単に構築でき、両方のモデルの長所を生かすことができます。データは一つのみ保管され、どちらのアプローチでもアクセス、書き込み、変更が可能です。開発者はACID準拠のトランザクションと同時実行性制御を利用できるため、複雑なオブジェクト・リレーショナル・マッピングやデータ不整合の問題との間でトレードオフを行う必要がなくなります。

Oracle Databaseは、JSONでのスキーマ・フレキシブルなデータの格納と処理をサポートしています。Oracle Database 23aiでは、Oracle DatabaseでJSONデータの構造と値を検証するJSONスキーマがサポートされるようになりました。SQL演算子IS JSONがJSONスキーマを受け入れるように拡張され、JSONを検証し、表、ビュー、型などのデータベース・オブジェクトをJSONスキーマ・ドキュメントとして記述するためのさまざまなPL/SQLファンクションが追加されました。

デフォルトでは、JSONデータはスキーマレスであり、柔軟性が提供されます。ただし、業界標準のJSONスキーマ検証により、JSONデータに特定の構造と型を指定することもできます。

JSONスキーマへの貢献
オラクルは、JSONドキュメントに注釈を付けて検証できるJSONベースの宣言言語を標準化するオープン・ソースの取り組みであるJSONスキーマに積極的に貢献しています。現在、JSONスキーマはRFC（Request for Comments）です。

• JSONスキーマへのオラクルの貢献とコメントを確認する
• GitHubからプロジェクトに貢献する

PL/SQL JSONコンストラクタは、対応するPL/SQL集計タイプのインスタンスを受け入れ、集計型データが移入されたJSONオブジェクトまたは配列型を返すように拡張されました。

PL/SQL JSON_VALUE演算子も拡張され、RETURNING句では、演算子が返すインスタンスの型を定義する型名を受け入れることができます。JSONコンストラクタによる集計データ型のサポートにより、PL/SQLアプリケーションとJSONをサポートする言語間のデータ交換が合理化されます。

Oracle Database API for MongoDBを使用することで、開発者は、Oracleのマルチモデル機能および自動運転データベースにアクセスしながら、MongoDBのツールおよびドライバをOracle Databaseに接続して引き続き使用できます。お客様は、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上でMongoDBワークロードを実行できます。多くの場合、接続文字列を変更する以外に既存のMongoDBアプリケーションにはほとんど（またはまったく）変更を加える必要はありません。

Oracle Database API for MongoDBは、標準のOracle REST Data Servicesに含まれています。Oracle Autonomous Databaseの一部として事前構成され、完全に管理されています。

Oracle AI Vector Searchは、Oracle Database 23aiで導入された新しいコンバージド・データベース機能です。ベクトルを使用して、構造化データと非構造化データの両方に対する高速かつシンプルな類似性検索クエリを可能にします。Oracle AI Vector Searchでは、大規模言語モデル（LLM）へのプロンプトをプライベートのビジネス・データやドメイン知識を使用して強化することもできます。

Oracle AI Vector Searchは、ベクトルをネイティブ・データ型として格納し、ベクトル索引およびSQL関数を使用してベクトルに対して類似性検索を実行します。この機能を使用すると、ドキュメント、画像、その他の非構造化データから類似する情報をすばやく特定できます。

Oracle AI Vector Searchを使用して、構造化データと非構造化データの両方をすばやく検索し、その結果を従来のデータベース問合せの結果と組み合わせることができます。ほぼすべてのタイプのソース・データとそれを表すベクトルを同一のデータベースにまとめて格納できるため、ITの複雑さが軽減され、データの整合性が維持されます。AI Vector Searchは検索拡張生成（RAG）と組み合わせることで、LLMユーザーに提供する回答の正確性の向上と、ハルシネーションの低減に役立ちます。

AI Vector Searchにより、開発者が既存のアプリケーションやデータベースに類似性検索機能を追加して維持することや、新しい機能を作成することが簡単になります。

オラクルでは、ほぼすべての業界に当てはまる2つのユースケースを明らかにしました。すべてのお客様がシンプルさを求めているなかで、オラクルは、データ・サイエンスの高度な専門知識を必要とせずにAI/MLのメリットを提供します。

類似性検索: 非構造化データ（テキスト/音声/画像/動画）内の類似コンテンツの検索
非構造化データには、データベース外のファイル、またはデータベース内のBLOBやCLOBなどがあります。オラクルはこの点で優れており、Exadataがこれを非常に高速かつスケーラブルにします。Oracle Database 23aiと連携して機能するOracle Exadata System Softwareリリース24.1.0では、AI Smart Scanが導入されています。これはExadata固有の最適化のコレクションであり、さまざまなAIベクトル問合せ操作のパフォーマンスを桁違いに向上させることができます。

エンタープライズLLMを使用したRAG
大規模言語モデルの良し悪しは、取り込むデータの良し悪しによって決まります。LLMが不完全なデータ、古いデータ、または偏りのあるデータでトレーニングされていると、モデルがハルシネーションを引き起こします。こうした困難な処理を行うために、オラクルでは事前トレーニング済のLLMとベクトル埋込みモデルを使用しています。Oracle AI Vector Searchでは、ベクトル埋込みモデルが生成するベクトルを使用してLLMとやりとりすることで、ハルシネーションの発生を防ぎます。

Oracle Database 23aiには、AI Vector Search、LLMおよび検索拡張生成（RAG）の広範なサポート、一般的なサードパーティ・テクノロジーなど、AIアプリケーションの開発をサポートする数々の機能が組み込まれています。

オラクルでは、AI Vector Search、ベクトル索引、ONNX形式のサポート、ベクトル用のAPIとSQLのサポート、APEX AI Assistant、生成AI搭載APEXアプリの提供を通じて、お客様が1つのデータベースの中で、専門的なAIスキルを必要とせずに、AIアプリケーション開発のニーズを合理化できるよう取り組んでいます。

オラクルのAIサポート機能を活用することで、開発者は類似性検索機能の追加と保守、構造化データ型と非構造化データ型の両方に対応したアプリケーションの拡張が迅速かつ簡単に行えるほか、RAGを用いたアプリケーションの中で一般的なLLMを独自のデータ・セットとともに取り込むこともできます。

Oracle Databaseは、プロパティ・グラフ・データ構造とグラフ・クエリに対するネイティブなサポートを提供しています。トランザクション・データ、JSON、空間、その他のデータ・タイプと組み合わせてグラフを作成する柔軟性をお求めの場合は、オラクルにお任せください。開発者は現在、既存のSQL開発ツールやフレームワークを使用して、SQLでグラフ・アプリケーションを簡単に構築することができます。

Oracle APEX 24.2では、生成開発（GenDev）の新機能が新たに公開され、精度や関連性に合わせて応答するインテリジェントなアプリケーションを簡単に開発できるようになりました。

開発者は、新しい「AI構成共有コンポーネント」の中で検索拡張生成（RAG）データ・ソースをすばやく設定し、SQLワークショップで自然言語によるカスタム・データ・モデルを作成し、AIドリブンのテキスト生成を新しい「AIによるテキストの生成」動的アクションにシームレスに統合できます。

これらの高度な機能により、開発者は、作成するアプリケーションをよりインテリジェントにできるだけでなく、ユーザーのニーズに合わせて正確にカスタマイズできるようになります。

AppDevは、複雑で時間のかかるものであってはならないとオラクルは考えています。最新の生成AIテクノロジーは、最先端のローコードAppDevをさらに推し進める絶好の機会をもたらします。Oracle APEX 24.1は、魅力的なエンタープライズクラスのアプリケーションを簡単に構築できるイノベーションの主要な柱を提供します。すなわち、AI支援によるアプリケーション開発、オラクルの次世代データ・プラットフォームの活用、高度なクラウドやモバイル・アプリケーションを構築するためのエンタープライズクラスの強力なコンポーネントという3本の柱です。

Oracle APEXは、Oracle DatabaseとすべてのOracle Databaseサービスを完全にサポートする無料の機能です。これには、開発者がこちらから無料で試すことができるOracle Autonomous Databaseが含まれます。

2023年を終えるにあたり、1年を通して紹介してきたOracle Database 23aiの新機能をまとめます。最新のOracle Databaseリリースをまだ試す機会がなかった方、特に開発者の方は、こちらまたはoracle.com/database/freeで、さまざまなオプションをご確認ください。

DatabaseWorld

データを最大限に活用しましょう。Oracle Database 23aiを陰で支えるエキスパートやアーキテクトから、実践的な技術知識を学ぶことができます。セッションに参加してスキルを高め、最新のデータドリブン・アプリケーションの開発における複雑性の解消、ミッションクリティカルなデータベースの運用、最先端の分析を用いた新たなインサイトの獲得など、今日の主要な技術課題の解決に役立てましょう。

Oracle Spatialは、Oracle Database 23aiリリースに開発者が非常に好むと考えられる新しい機能を導入しました。そのうち2つはは次のとおりです。

空間ベクター・タイル：四角いタイル状にパッケージ化されたベクトルデータ。ベクター・タイルは、高速なパフォーマンス、スムーズなマップ操作、動的なマップ・クエリを実現します。業界では、空間データをマッピング・クライアント・アプリケーションにスケーラブルに提供する方法として推奨されています。

Hexagonal hierarchical spatial indexing (H3): グローバル・グリッド・インデックス作成システムおよびライブラリ。H3は、大量の高密度ポイント・データを効率的に可視化および解析する空間データ構造です。見やすい六角形のセルを使用して、非常に大量のデータに関する説得力のある可視化と要約を作成できます。

どちらもWebおよびモバイル・アプリケーションでより優れたマップを作成するための非常に一般的な手法であり、Oracle Database 23ai の開発者に対応しています。シンプルなSQLコールを使用してデータベースで直接作業し、結果をWebアプリケーションにストリーミングできます。

Oracle Database 23aiは、オーケストレーションの自動化、ソースおよびターゲットの互換性の診断と修正、統合的なユーザー・エクスペリエンスにより、Oracle Advanced Queuing（AQ）からTransactional Event Queues（TxEventQ）への移行を簡素化するオンライン移行ツールを導入しています。短期間の移行シナリオも長期間の移行シナリオも可能で、AQのダウンタイムの有無にかかわらず実行できるため、運用が中断されません。

より高いスループット・キューに興味があり、Kafka Java ClientとConfluentのようなREST APIを使用してKafkaと互換性のある既存のAQのお客様は、簡単にAQからTxEventQに移行することができます。TxEventQは、スケーラビリティ、パフォーマンス、キーベースのパーティショニング、ネイティブなJSONペイロードのサポートを提供し、これによりJava、JavaScript、PL/SQL、Pythonなど、複数の言語でのイベントドリブンなマイクロサービス・アプリケーションの記述が容易になります。

Oracle Database 23aiは、Apache KafkaアプリケーションとOracle Databaseとのより高度な互換性を提供します。この新機能により、Kafka JavaアプリケーションからTransactional Event Queues（TxEventQ）への移行が簡単になります。Kafka Java APIは、Oracle Databaseサーバーに接続し、メッセージング・プラットフォームとしてTxEventQを使用できるようになりました。

開発者は、JDBC Thinドライバを使用して、Kafkaを使用する既存のJavaアプリケーションをOracle Databaseに簡単に移行できます。また、Oracle Database 23aiのクライアント側ライブラリ機能により、Kafkaアプリケーションは、KafkaクラスタではなくOracle Databaseに接続し、TxEventQのメッセージング・プラットフォームを透過的に使用できます。

オラクルでは、Transactional Event Queues（TxEventQ）用のKafkaコネクタを導入し、両方のプラットフォーム間でシームレスで効率的なメッセージ統合を実現しています。これらのコネクタにより、KafkaトピックからTxEventQへのメッセージの同期が容易になり、Kafkaクライアントで消費されるメッセージをTxEventQから供給できるようになります。

Oracle Database 23aiでは、Springアプリケーションのメッセージングおよびストリーミング機能のサポートが強化されています。Oracle TxEventQ Stream Binderは、SpringストリーミングAPIを提供し、Oracle Database内でTransactional Event Queuesを使用できるようにします。さらに、Java Messaging ServiceでSpring Bootを活用することで、Oracle TxEventQ上でシームレスな非同期メッセージングが可能になり、分散システム内で堅牢かつ効率的な通信が確保されます。

ロックフリー予約は、更新の多い行の更新をブロックされることなく、同時トランザクションの進行を可能にします。ロックフリー予約は、行をロックする代わりに行に保持されます。これは、更新が成功するかを検証し、トランザクションのコミット時まで更新を延期します。ロックフリー予約は、ユーザー・エクスペリエンスとトランザクションの同時実行性を向上させます。

オラクルは、Oracle Database向けの新しいObservability Exporterでクラウド・ネイティブとKubernetesのサポートを継続しています。Observability Exporterを使用すれば、業界標準のPrometheus形式でデータベースとアプリケーションのメトリックを簡単にエクスポートでき、Grafanaダッシュボードを簡単に作成してOracle Databasesとアプリケーションのパフォーマンスを監視できます。

Oracle Database 23aiに導入されたSagaフレームワークは、データベースで非同期Sagaアプリケーションを構築するための統合的なフレームワークを提供します。Sagaは、最新の高パフォーマンスのマイクロサービス・アプリケーション開発を簡単かつ信頼性の高いものにします。

Sagaは複数のデータベースにまたがるビジネス・トランザクションで、一連の独立したローカル・トランザクションとして実行されます。Sagasは同期分散トランザクションに見られるグローバルトランザクション期間ロックを回避し、グローバル・アプリケーションの状態を維持するための一貫性要件を簡素化します。Sagaフレームワークは、Oracle Database 23aiにあるロックフリー予約可能カラムと統合して自動Saga報酬を提供し、アプリケーション開発を簡素化します。

SagaフレームワークはMicroProfile LRA仕様をエミュレートします。