Oracle AI Database 26ai: Öne Çıkan Özellikler

Şeffaf Uygulama Sürekliliği özelliği C/C++, Java, .NET, Python ve Node.js uygulamalarını temel yazılım, donanım, iletişim ve depolama katmanlarındaki kesintilerden korur. Oracle Real Application Clusters (RAC), Active Data Guard ve Autonomous Database (Paylaşılan ve Ayrılmış) seçenekleri sayesinde, RAC kümesinin bir düğümü veya alt kümesi başarısız olsa ya da bakım için çevrimdışı duruma getirilse bile Oracle AI Database erişilebilir durumda kalır.

Oracle AI Database 26ai, toplu uygulama desteği dahil olmak üzere, oturum durumu kararlı imleçleri olarak da adlandırılan açık imleçler gibi birçok yeni iyileştirme sunar.

Satır kilitlerini korurken bir işlem uzun süre uygulanmaz ya da geri alınmazsa diğer yüksek öncelikli işlemleri engelleyebilir. Bu özellik, uygulamaların işlemlere öncelik atamasına ve yöneticilerin her öncelik için zaman aşımları belirlemesine imkan tanır. Veritabanı, düşük öncelikli bir işlemi otomatik olarak geri alır ve ayarlanan zaman aşımından sonra daha yüksek öncelikli bir işlemi engellemesi durumunda tutulan satır kilitlerini serbest bırakır ve yüksek öncelikli işlemin devam etmesine olanak tanır.

Otomatik İşlem Geri Alma, yönetim yükünü azaltırken yüksek öncelikli işlemlerde işlem gecikme sürelerini azaltmaya ve SLA'ları korumaya da yardımcı olur.

DBMS_SEARCH, Oracle Text her yerde arama özelliğini uygular. DBMS_SEARCH, birden fazla tablo ve görünüm üzerinde tek bir dizin oluşturmayı çok kolaylaştırır. Sadece bir DBMS_SEARCH dizini oluşturun ve tablolar ve görünümler ekleyin. VARCHAR, CLOB, JSON ve sayısal sütunlar dahil olmak üzere tüm aranabilir değerler dizine dahil edilir ve tablo veya görünüm içeriği değiştikçe otomatik olarak güncellenir.

Memoptimized Rowstore Fast Ingest'e bölümleme, sıkıştırılmış tablolar, doğrudan yazmalar kullanılarak hızlı yıkama ve doğrudan bellek içi sütun deposu nüfus desteği gibi geliştirmeler ekledik. Bu geliştirmeler, Fast Ingest özelliğinin hızlı veri alımının gerekli olduğu daha fazla duruma dahil edilmesini kolaylaştırır. Oracle AI Database, hızlı veri alma özellikleri gerektiren uygulamalar için şimdi daha iyi destek sağlıyor. Veriler alınabilir ve ardından tümü aynı veritabanında işlenebilir. Bu, özel yükleme ortamlarına olan ihtiyacı azaltır ve böylece karmaşıklığı ve veri yedekliliğini azaltır.

Oracle Globally Distributed Database, bir veri kümesinin segmentlerini (veritabanı parçaları) şirket içinde veya bulutta, farklı bilgisayarlardaki birçok veritabanına dağıtır. Küresel olarak dağıtılmış, doğrusal olarak ölçeklenebilir, çok modelli veritabanlarını sağlar. Özel donanım veya yazılım gerektirmez. Oracle Globally Distributed Database tüm bunları yaparken güçlü tutarlılık, SQL'in tam gücü, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için destek ve Oracle Database ekosistemi desteği sunar. Veri hakimiyeti gereksinimlerini karşılar, düşük gecikme süresi ve yüksek erişilebilirlik gerektiren uygulamaları destekler.

Oracle Globally Distributed Database, Oracle AI Database 26ai'de Raft çoğaltma özelliğini tanıttı. Bu özellik, bir düğüm veya veri merkezi kesintisi durumunda sıfır veri kaybı ile çok hızlı (3 saniye alıntda) yük devri elde etmemizi sağlar. Raft çoğaltma, uzlaşmaya dayalı bir kaydetme protokolü kullanır ve çoğaltma faktörü belirtilerek bildirim temelli olarak konfigüre edilir. Distributed Database'deki tüm veritabanı parçaları, bir veri alt kümesi için lider ve takipçi görevi görür. Bu durum, tüm veritabanı parçalarının uygulama trafiğine hizmet ettiği etkin/etkin/etkin simetrik dağıtılmış veritabanı mimarisine olanak sağlar.

Böylece, veri kaybı olmadan kullanılabilirlik artırılabilir, yönetim basitleştirilebilir ve Globally Distributed Database ortamları için donanım kullanımı optimize edilebilir.

Gerçek Zamanlı SQL Plan Yönetimi (SPM), yürütme planı değişikliklerinin neden olduğu SQL performans sorunlarını hızla algılar ve onarır.

Bir SQL deyimi iyi çalışıyorsa ancak bir plan değişikliği kötü performans göstermesine neden oluyorsa, Gerçek Zamanlı SPM bunu hemen algılar. Önceki bir planın daha iyi performans göstereceğini belirlerse Gerçek Zamanlı SPM bunu bir SQL planı referans değeri kullanarak eski haline getirir.

Bu özellik, bazı DBA'ların yaptığı işlemleri otomatikleştirir: Aralıklı performans sorunları olan ayrı SQL komutlarını hedeflemek ve iyi olduğu bilinen bir planı uygulamak için SQL planı temelleri oluştururlar.

Bu özellik, veritabanındaki kullanılmayan alanı geri almak için bir bigfile tablo alanını küçültmenize olanak tanıyarak maliyetleri düşürmenize ve depolamayı optimize etmenize olanak tanır. Tablo Alanını Daralt'ı kullanmak, büyük dosya tablo alanının boyutunu küçülterek içindeki nesnelerin gerçek boyutuna daha iyi uymanızı sağlar.

Bu hafta, geliştiricilerin daha iyi SQL ifadeleri yazmasına yardımcı olan kullanımı kolay bir özellik olan SQL Analiz Raporuna odaklanıyoruz. SQL Analiz Raporu, SQL deyimleriyle ilgili yaygın sorunları, özellikle de düşük SQL performansına yol açabilecek olanları raporlar. DBMS_XPLAN ve SQL Monitor'de mevcuttur.

Oracle AI Database 26ai'nin özelliklerinden biri olan Raft çoğaltma, Oracle GoldenGate veya Oracle Data Guard konfigürasyonuna gerek kalmadan Oracle Globally Distributed Database için yerel, yerleşik çoğaltma sağlar. Uzlaşmaya dayalı bir Raft kayıt protokolü tarafından yönlendirilen bir mantıksal çoğaltma modeli kullanarak yüksek erişilebilirlik, tutarlılık sağlar ve sorunsuz süreklilik için saniyenin altında yük devretme ile dekleratif çoğaltma konfigürasyonuna olanak sağlar. Raft çoğaltma yönetimi kolaylaştırır, erişilebilirliği artırır, SLA uyumluluğu sağlar ve parçalı, dağıtılmış veritabanı ortamlarında donanım verimliliğini en üst düzeye çıkarır.

Oracle True Cache (TC), Oracle AI Database için bellek içi, tutarlı ve otomatik olarak yönetilen bir önbellektir. True Cache örneklerinin çoğunlukla disksiz olması ve olağanüstü durum kurtarma yerine performans ve ölçeklenebilirlik için tasarlanması dışında, Oracle Active Data Guard okuyucu grubuna benzer şekilde çalışır. Bir uygulama, salt okunur iş yükleri için doğrudan True Cache örneklerine bağlanabilir. Oracle AI Database 26ai True Cache JDBC sürücüsü, işaretli salt okunur iş yüklerini konfigüre edilmiş True Cache örneklerine otomatik olarak gönderebilir. Önbellekte sabitlenmiş sıcak nesneleri tutma, diske biriktirme ve önbellek ısınması gibi ek özellikler ölçeklenebilirliği büyük ölçüde artırır.

Günümüzde birçok Oracle kullanıcısı sorgu yanıt süresini hızlandırmak ve genel ölçeklenebilirliği artırmak için Oracle AI Database'in önüne bir önbellek yerleştirmektedir. True Cache, Oracle AI Database'in önünde önbellek bulundurmanın yeni bir yoludur. True Cache; kullanım kolaylığı, tutarlı veriler, daha yeni veriler ve otomatik olarak yönetilen önbellek dahil olmak üzere birçok avantaja sahiptir.

Oracle Database 19c'nin piyasaya sürülmesinden bu yana mevcut olan blok zinciri ve değişmez tablolar, verilerin harici bilgisayar korsanları ve sahtekar veya güvenliği ihlal edilmiş içeriden kişiler tarafından kurcalanmasına veya silinmesine karşı korunmasına yardımcı olmak için kripto-güvenli yöntemler kullanır. Bu, güncellemeleri veya silmeleri (DBA'lar tarafından bile) önleyen yalnızca ekleme kısıtlamalarını, doğrulamayı etkinleştirmek için kriptografik karma zincirleri, büyük ölçekli geri dönüşleri tespit etmek için imzalı tablo özetlerini ve eklenen satırların özel anahtarlarını kullanarak son kullanıcı imzalamasını içerir. Oracle AI Database 26ai, Oracle GoldenGate aracılığıyla mantıksal çoğaltma desteği ve Active Data Guard kullanarak yuvarlanan yükseltmeler, blok zinciri tablolarını içeren dağıtılmış işlemler için destek, süresi dolan satırlar için verimli bölüm tabanlı toplu bırakma ve eklemeler/işlemeler için performans optimizasyonları dahil olmak üzere birçok geliştirme sunar.

Bu sürüm ayrıca kriptografik karma zincirlemeyi etkilemeden sütun ekleme/çıkarma, filtrelenmiş satırlar için kullanıcıya özel zincirler ve tablo özetleri, temsilci imzalama özelliği ve veritabanı karşı-imzalama özelliklerini de sunmaktadır. Ayrıca, bir blok zinciri geçmiş tablosu kullanmak üzere tanımlanan Flashback arşivi aracılığıyla blok zinciri olmayan bir tablodaki geçmiş değişikliklerin denetlenmesini sağlayarak kripto-güvenli veri yönetimini normal tablolara genişletir.

Yerleşik denetim izi veya günlük kaydı kullanım durumları için harika olan bu özellikler, finansal defterler, ödeme geçmişi, düzenlenmiş uyumluluk takibi, yasal günlükler ve tahrifat veya silmelerin önemli yasal, itibar veya finansal sonuçlara yol açabileceği varlıkları temsil eden tüm veriler için kullanılabilir.

Oracle AI Database 26ai, sütun düzeyinde seçilebilirlikle yeni bir birleşik denetim özelliği sunar. Bu özellik, gereksiz denetim kayıtlarından gelen "gürültüyü" azaltan daha dar hedefli denetim ilkeleri oluşturmanıza olanak tanır.

Veri düzeltme, çalıştırma zamanında hassas verilerin gizlenmesine yardımcı olan bir yöntemdir. Bekleyen verileri kalıcı olarak değiştiren statik maskelemenin veya dinamik maskelemenin aksine, kullanıcılar veya uygulamalar tarafından erişilen veya görüntülenen verileri çalıştırma zamanında değiştirir, verileri dinamik ve gerçek zamanlı olarak maskeleme olanağı sağlar.

Kullanıcı, Oracle Data Redaction'ı kullanarak alan değerlerinin tamamını veya bir kısmını değiştirip gizli verileri maskeleyebilir. Bu özellik, uygulamalarınızın ve kullanıcılarının erişmesi gereken hassas verileri gizlemek için kullanışlıdır. Bu, bir kullanıcının birkaç farklı yöntem kullanarak verileri kolayca gizlemesini sağlar.

Oracle AI Database'in bir parçası olduğu için, proxy tabanlı çözümlere kıyasla Oracle Data Redaction'ın kurulumu ve bakımı çok kolaydır. Yama uygulama ve yükseltme, standart Oracle AI Database güncelleme sürecinin bir parçasıdır.

Karmaşık gelen SQL deyimlerini değiştirmeye çalışmak yerine, sonuçları en son aşamada düzeltmeden önce tüm sorgu işlemelerinin normal şekilde tamamlanmasına izin verdiği için Oracle Data Redaction, gerçek dünyadaki uygulama sorguları için daha doğru sonuçlar da sağlar. Ayrıca, Oracle Data Redaction'ın güvenlik profili, çekirdek veritabanı bileşenlerinin üzerine yazılmasını gerektiren ve saldırganların yararlanabileceği yeni yüzeyler ortaya çıkaran proxy tabanlı çözümlerden daha güçlüdür.

Kimlik doğrulama ve yetkilendirme, verilerinizi korumak için kritik olan temel güvenlik süreçleridir. Son 40 yılda teknoloji, veritabanına özgü kullanıcı adları ve parolalardan Kerberos ve PKI gibi gelişmiş kimlik doğrulama teknikleriyle merkezi kullanıcı yönetimine geçti. Bulut çağında kimlik doğrulama ve yetkilendirme bir kez daha değişim geçirdi.

Artık kullanıcıların ve çoklu bulut uygulamalarının kimliğini veritabanında doğrulamak için Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Identity and Access Management (IAM) ve Microsoft Entra ID (eski adıyla Azure Active Directory) bulut hizmetlerinden yararlanabilirsiniz. Sıkı bir şekilde entegre edilmiş bulut kimliği, çok faktörlü ve parolasız entegrasyonun yanı sıra güvenliği artırma riski azalmış kullanıcı kimlik bilgileri sayesinde daha güçlü güvenlik sağlar. Güvenliği, kullanıcı yönetimini, rol yönetimini ve parola sıfırlamalarını iyileştirmenin yanı sıra kimlik doğrulama görevleri kurumsal kimlik ekibine taşınarak DBA'lara özel görevlerine odaklanmaları için daha fazla zaman kazandırır. Kullanıcılar ayrıca veritabanı erişimi de dahil olmak üzere kurum genelinde doğal SSO deneyiminden yararlanır.

Oracle AI Database artık mevcut nesne, sistem ve yönetici ayrıcalıklarına ek olarak şema ayrıcalıklarını da desteklemektedir. Bu özellik, en az ayrıcalık ilkesini daha iyi uygulamak ve kimin neye erişimi olması gerektiğine dair tahminleri ortadan kaldırmak için veritabanı nesneleri için yetkilendirmeyi basitleştirerek güvenliği artırır.

Kuruluşlar, SQL enjeksiyonu riskiyle mücadele etmek ve çalınan kimlik bilgilerinin kötüye kullanımını engellemek için güçlü bir araca sahiptir. Oracle AI Database 26ai'da yerleşik yeni bir özellik olan Oracle SQL Firewall. SQL Firewall, bir uygulamanın hangi SQL deyimlerinde sorun yaşadığını veuygulamanın ağ adresi, işletim sistemi kullanıcısı ve kullanılan program gibi veritabanına bağlanmak için kullandığı bağlam dahil olmak üzere normal uygulama davranışını öğrenir. Eğitildikten sonra SQL ve onaylanmış oturum bağlamlarının izin listesini zorunlu kılabilir veya anormallikleri ihlal olarak günlüğe kaydedebilir.

Oracle SQL Firewall, Oracle AI Database çekirdeğinde yerleşik olduğu için atlanamaz. Güvenlik duvarı, eşanlamlıların veya dinamik SQL'in kullanılmasıyla kandırılmaz ve ağ şifrelemesinden etkilenmez.

SQL Firewall'u PL/SQL arayüzü, Oracle Data Safe ve Oracle Audit Vault and Database Firewall dahil olmak üzere birden fazla şekilde yönetebilirsiniz.

Oracle AI Database 26ai, bir uygulama geliştiricisine Oracle AI Database çözümleri üzerinde uygulama tasarlamak, uygulamak, hata ayıklamak ve dağıtmak için gerekli tüm ayrıcalıkları sağlayan yeni DB_DEVELOPER_ROLE rolünü içerir. Bu rolü kullanarak, yöneticiler artık uygulama geliştirme için hangi ayrıcalıkların gerekli olabileceğini tahmin etmek zorunda kalmazlar.

Oracle AI Database artık ISO SQL standardıyla uyumlu Mantıksal Değer veri tipini destekliyor. Artık tablolarda Doğru ve Yanlış değerlerini saklayabilir ve SQL deyimlerinde Boolean ifadelerini kullanabilirsiniz. Mantıksal Değer veri tipi, Evet ve Hayır değerlerinin depolanmasını standartlaştırır ve Oracle AI Database'e geçişi kolaylaştırır.

Oracle AI Database artık FROM ifadesini kullanarak UPDATE ve DELETE komutlarında hedef tabloyu diğer tablolara eklemenize izin veriyor. Bu diğer tablolar değiştirilen satırları sınırlayabilir veya yeni değerlerin kaynağı olabilir. Doğrudan birleştirmeler, verileri değiştirmek ve silmek için SQL yazmayı kolaylaştırır.

Artık GROUP BY, GROUP BY CUBE, GROUP BY ROLLUP ve GROUP BY GROUPING SETS cümlelerinde sütun diğer adını veya SELECT öğesi konumunu kullanabilirsiniz. Ayrıca HAVING yancümlesi sütun diğer adlarını destekler. Bu yeni Database 26ai geliştirmeleri, GROUP BY ve HAVING ifadelerini yazmayı kolaylaştırarak SQL sorgularını çok daha okunabilir ve sürdürülebilir hale getirirken daha iyi SQL kodu taşınabilirliği sağlar.

Oracle AI Database'de DDL nesne oluşturma, değiştirme ve silme işlemleri artık IF EXISTS ve IF NOT EXISTS sözdizimi değiştiricilerini desteklemektedir. Bu sayede, belirli bir nesnenin var olması ya da olmaması durumunda bir hatanın ortaya çıkıp çıkmayacağını kontrol edebilir, böylece komut dosyalarında ve uygulamalarda hata işlemeyi basitleştirebilirsiniz.

Oracle AI Database 26ai, geliştiricilerin INTERVAL değerleri üzerinden toplamları ve ortalamaları hesaplamalarını kolaylaştırır. Bu geliştirmeyle artık INTERVAL veri türlerini SUM ve AVG birleşik ve analitik işlevlerine iletebilirsiniz.

INSERT, UPDATE ve DELETE deyimleri için RETURNING INTO yantümcesi, ilgili deyimden etkilenen eski ve yeni değerleri bildirecek şekilde geliştirilmiştir. Bu, geliştiricilerin ifade yürütme öncesi ve sonrası değerleri elde etmek için bu DML türlerinin her biri için aynı mantığı kullanmasına olanak tanır. Eski ve yeni değerler yalnızca UPDATE deyimleri için geçerlidir. INSERT deyimleri eski değerleri raporlamaz ve DELETE deyimleri yeni değerleri raporlamaz.

SQL komutunun yürütülmesinin bir parçası olarak INSERT, UPDATE ve DELETE deyimlerinden etkilenen eski ve yeni değerleri elde etme yeteneği, geliştiricilere bu değerleri okumak için tek tip bir yaklaşım sunar ve veritabanının gerçekleştirmesi gereken iş miktarını azaltır.

Artık FROM cümlesi olmadan yalnızca SELECT ifadesi sorguları çalıştırabilirsiniz. Bu yeni özellik, SQL kodunun taşınabilirliğini ve geliştiriciler için kullanım kolaylığını artırır.

Yaygın SQL ifadelerini ve deyimlerini diğer SQL deyimlerinde kullanılabilecek yeniden kullanılabilir, parametrelendirilmiş yapılara dönüştürmek için SQL makroları oluşturun. SQL makroları, tipik olarak SELECT listelerinin yanı sıra WHERE, GROUP BY ve HAVING cümlelerinde kullanılan skaler ifadeler olabilir. SQL makroları hesaplamaları ve iş mantığını kapsüllemek için de kullanılabilir veya genellikle FROM cümlesinde kullanılan tablo ifadeleri olabilir. PL/SQL yapılarıyla karşılaştırıldığında, SQL makroları performansı artırabilir. SQL makroları geliştirici verimliliğini artırır, işbirliğine dayalı geliştirmeyi basitleştirir ve kod kalitesini iyileştirir.

Zaman aralığı oluşturma işlemi, zaman serisi veya olay akışı verilerini işlerken, rastgele tanımlanmış bir zaman aralığı içindeki bir dizi veri noktasının, toplu analiz için belirli, sabit bir zaman aralığına (dilim) eşleştirildiği yaygın bir işlemdir.

Oracle, yeni SQL operatörü TIME_BUCKET ile DATETIMES için zaman tabanlı verilerin zaman aralıklarına ayrılması için yerel ve yüksek performanslı destek sağlar.

Zaman serisi verileri için yaygın olarak kullanılan sabit zaman aralıklı gruplama için yerel bir SQL operatörü sağlamak, bu tür bilgilerin uygulama geliştirilmesini ve veri analizini önemli ölçüde basitleştirir. Kodun daha basit ve hata yapma olasılığı daha düşük olmasının yanı sıra yerel operatör zaman serisi analizinin performansını da artırır.

SQL komutlarındaki PL/SQL fonksiyonları mümkün olduğunda otomatik olarak SQL ifadelerine dönüştürülür (transpiled). PL/SQL fonksiyonlarını SQL komutlarına aktarmak genel yürütme süresini kısaltabilir.

Oracle AI Database SQL motoru artık birçok komut tipi için bir VALUES ifadesini destekliyor. Bu, mevcut tablolara güvenmeden yeni sözdizimini kullanarak bunları belirterek veri satırlarını anında gerçekleştirmenizi sağlar. Oracle AI Database 26ai SELECT, INSERT ve MERGE komutları için VALUES ifadesini destekler. Yeni VALUES yantümcesi, geliştiricilerin özel SQL komutları için daha az kod yazmasına olanak tanıyarak daha az çaba ile daha iyi okunabilirlik sağlar.

Ek açıklamalar, veritabanı nesneleri hakkında meta verileri saklamanızı ve almanızı sağlar. Bunlar, uygulamaların iş mantığını veya kullanıcı arayüzlerini özelleştirmek için kullanabileceği serbest biçimli metin alanlarıdır. Ek açıklamalar, isim-değer çiftleri veya sadece bir isimdir. Veritabanı nesnelerini tüm uygulamalarda aynı şekilde kullanmanıza yardımcı olarak geliştirmeyi basitleştirir ve veri kalitesini artırır.

Kullanım Etki Alanları (diğer adıyla Veri Kullanım Senaryosu Etki Alanları), hafif tip değiştiriciler olarak hareket eden ve uygulamalar için amaçlanan veri kullanımını merkezi olarak belgeleyen üst düzey sözlük nesneleridir. Kullanım Etki Alanları, uygulama düzeyinde meta veri gerektirmeden veri kullanımını tanımlamak ve işlemleri bir dizi denetim kısıtlamasını, görüntüleme özelliklerini, sıralama kurallarını ve diğer kullanım özelliklerini kapsayacak şekilde standartlaştırmak için kullanılabilir.

Bir tablodaki bir veya daha fazla sütun için Kullanım Etki Alanları temel veri türünü değiştirmez ve bu nedenle uygulamaları bozmadan veya taşınabilirlik sorunları yaratmadan mevcut verilere de eklenebilir.

Oracle AI Database 26ai'daki yeni Değer İş Kolları (büyük nesneler), okuyup unutma kullanım senaryoları için tasarlanmıştır. Geçici iş kollarının salt okunur bir alt kümesi olan Değer İş Kolları, uygulama performansını iyileştirir ve iş kollarıyla uygulamaları daha basit ve yönetilebilir hâle getirir. Değer İş Kolları, iş yükleri için klasik referans İş Kollarından daha hızlı okuma performansı sağlar ve uygulamanızda belirli bir İş Kolu yönetimi gerektirmez.

Değer İş Kolları, SQL getirme süresi için geçerlidir ve SQL sorgusu bağlamında İş Kolu değerlerinin okunmasını optimize eder. Birçok uygulama, orta boyutlu nesneleri (yaklaşık birkaç megabayt boyutunda) depolamak için iş kollarını kullanır. Bir SQL sorgusu bağlamında iş kolu değerini okumak istersiniz. Bir imleç için sonraki getirme işlemi gerçekleştirildiğinde değer iş kolları otomatik olarak serbest bırakılır. Bu durumda, geçici iş parçalarının birikmesi önlenir ve uygulamanızda iş kolu yönetimi basitleştirilir.

Artık, bazı uygulamalar için uygulama tasarımını ve uygulamaya geçirmeyi basitleştirebilecek daha fazla sayıda özelliği tek bir satırda depolayabilirsiniz.

Bir veritabanı tablosu veya görünümünde izin verilen maksimum sütun sayısı 4.096'ya yükseltildi. Bu özellik önceki 1.000 sütun sınırının ötesine geçerek özellikleri tek bir tabloda depolayabilen uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır. Makine öğrenimi ve akış türü Internet of Things (IoT) uygulama iş yükleri gibi bazı uygulamalar, 1.000'den fazla sütuna sahip normalleştirilmemiş tabloların kullanılmasını gerektirebilir.

Oracle AI Database 26ai ve CMAN-TDM artık örtülü bağlantı havuzu, çok havuzlu DRCP, PDB PRCP ve çok daha fazlası ile sınıfının en iyisi bağlantı yönetimi ve izleme özellikleri sunuyor. DRCP ve PRCP'deki en son ve en iyi özelliklerle C, Java, Python, Node.js ve ODP.NET uygulamalarınızın ölçeklenebilirliğini ve gücünü artırın. Oracle AI Database 26ai'deki yeni V$TDM_STATS dinamik görünümündeki istatistiklerle PRCP havuzunun kullanımını etkili şekilde izleyin.

Oracle AI Database 26ai ile Pipelining özelliği, .NET, Java ve C/C++ uygulamalarının sunucudan yanıt beklemeden Veritabanına birden fazla istek göndermelerini sağlar. Oracle AI Database, bu istekleri tek seferde kuyruğa alır ve işler, istemci uygulamalarının isteklerin tamamlandığını bildirene kadar çalışmaya devam etmelerine olanak tanır. Bu iyileştirmeler daha iyi bir son kullanıcı deneyimi, iyileştirilmiş veri odaklı uygulama yazılımı duyarlılığı, uçtan uca ölçeklenebilirlik, performans sıkışma noktalarından kaçınma ve sunucu ve istemci tarafında verimli kaynak kullanımı sağlar.

İstemci isteğinin hemen dönmesi için Oracle AI Database Pipelining, .NET, Java ve C/C++ sürücülerinde zaman uyumsuz veya reaktif bir API gerektirir. Bu mekanizmalar Oracle AI Database'e karşı Database Pipelining ile birlikte ya da Pipelining olmadan kullanılabilir.

Java için Oracle AI Database 26ai, Java Database Connectivity (JDBC), Universal Connection Pool (UCP) ve Oracle R2DBC Driver'daki Reactive Extensions'ı sağlar. Ayrıca sürücüdeki Java sanal iş parçacıklarının (Project Loom) yanı sıra Reactor, RxJava, Akka Streams, Vert.x ve daha fazlası gibi Reactive Streams kütüphanelerini de destekler.

Çok dilli motor (MLE) modül çağrıları, geliştiricilerin SQL ve PL/SQL'den modüllerde depolanan JavaScript işlevlerini çağırmasına olanak tanır. PL/SQL'de yazılmış çağrı özellikleri JavaScript'i PL/SQL kod birimlerine bağlar. Bu özellik, geliştiricilerin PL/SQL işlevlerinin çağrıldığı her yerde JavaScript işlevlerini kullanmasını sağlar.

Microsoft Azure App Configuration veya Oracle Cloud Infrastructure Object Storage'da bağlantı dizeleri gibi Oracle konfigürasyon bilgilerini depolamaya yönelik istemci olanağı, Oracle AI Database 26ai'de sunulan yeni bir özelliktir. Bu yeni özellik Oracle JDBC, .NET, Python, Node.js ve Oracle Call Interface veri erişim sürücüleri ile uygulama bulutu konfigürasyonunu, dağıtımını ve bağlantısını kolaylaştırır. Bilgiler, uygulama kodu ile konfigürasyonu ayırma avantajı sağlayan konfigürasyon sağlayıcılarında depolanır.

Yönetim kolaylığını daha da geliştirmek için bulutta ve veritabanında OAuth 2.0 tek adımlı oturum açma yöntemiyle kullanın. Oracle AI Database 26ai istemcileri veritabanında oturum açma için Microsoft Entra ID, Azure Active Directory veya Oracle Cloud Infrastructure erişim belirteçlerini kullanabilir.

Gözlemlenebilirliğin üç temel unsuru metrikler, günlüğe kaydetme ve dağıtılmış izlemedir. Bu sürüm gelişmiş günlüğe kaydetme, yeni hata ayıklama (ilk hatada tanılama) ve yeni izleme özellikleri sunuyor. JDBC ve ODP.NET sürücüleri, veritabanı çağrılarını izlemek için bir yardımcı programla da geliştirilmiştir. Bu yardımcı program, OpenTelemetry'yi kullanarak dağıtılmış izlemeyi etkinleştirir.

Oracle AI Database 26ai, yeni bağımsız XMLType depolama yöntemi olan Transportable Binary XML'i (TBX) kullanıma sundu. TBX, diğer XML depolama seçeneklerine göre daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik sağlayarak veritabanı bölme, XML arama dizini ve Exadata pushdown işlemlerini destekler.

Veritabanı bölme veya Exadata gibi daha fazla veritabanı mimarisinin desteğinin yanı sıra farklı sunucular, kapsayıcılar ve eklenebilir veritabanları arasında XML verilerini kolayca taşıma ve değiştirme olanağı sunan TBX, uygulamalarınızın bu yeni XML depolama formatından daha fazla platform ve mimaride tam olarak yararlanmasına imkan verir.

Farklı bir formattaki mevcut XMLType depolama alanını TBX formatına aşağıdaki yollardan birini kullanarak taşıyabilirsiniz:

Insert-as select veya create-as-select

Çevrimiçi yeniden tanımlama

Oracle Data Pump

JSON veri tipi, OSON adlı Oracle tarafından optimize edilmiş ikili JSON biçimidir. Veritabanında ve veritabanı istemcilerinde sürüm 21c ve sonraki sürümlerde daha hızlı sorgu ve DML performansı için tasarlanmıştır.

JSON koleksiyonları, JSON belgelerini MongoDB için Oracle AI Database API gibi belge deposuna uyumlu bir formatta depolayan (veya temsil eden) özel tablolar ya da görünümlerdir. JSON koleksiyonları veritabanına entegredir ve oluşturma işleminden işleme ve sorgu işleme adımına kadar SQL ile tamamen çalışır. Örneğin, bir JSON koleksiyon tablosuna basit bir INSERT AS SELECT işlemi uygulamak mümkündür.

JSON Koleksiyon Tabloları, ilişkisel depolama ve JSON doküman işlemenin avantajlarını tek bir veritabanı yapısıyla sunan marquee JSON koleksiyon görünümleri olan JSON Duality görünümlerini tamamlar.

Yerel JSON koleksiyonları, Oracle AI Database ekosistemindeki koleksiyonlarda depolanan JSON verileriyle çalışmayı kolaylaştırır. Örneğin, koleksiyonlar sayesinde JSON belgelerinizi SQL ile kolayca analiz edebilir ve bunları MongoDB için Oracle AI Database API gibi belge merkezli API'lerle aynı anda kullanabilirsiniz.

Oracle Database 23ai'de sunulan bir yenilik olan JSON Relational Duality, ilişkisel ve belge veri modellerini birleştirerek her iki dünyanın da en iyisini sunar. Geliştiriciler, tek bir doğruluk kaynağı ile ilişkisel veya JSON paradigmalarında uygulamalar oluşturabilir ve her iki modelin güçlü yönlerinden yararlanabilir. Veriler bir kez tutulur ancak her iki yaklaşımla da erişilebilir, yazılabilir ve değiştirilebilir. Geliştiriciler ACID uyumlu işlemlerden ve eşzamanlılık kontrollerinden faydalanır, bu da artık karmaşık nesne-ilişkisel eşleştirmeler veya veri tutarsızlığı sorunları arasında ödün vermek zorunda olmadıkları anlamına gelir.

Oracle AI Database, esnek şemalı verileri depolamak ve işlemek için JSON'u destekler. Oracle AI Database 26ai ile Oracle Database, artık JSON verilerinin yapısını ve değerlerini doğrulamak için JSON Schema'yı destekliyor. SQL operatörü IS JSON, bir JSON Şemasını kabul edecek şekilde geliştirildi ve JSON'u doğrulamak ve tablolar, görünümler ve türler gibi veritabanı nesnelerini JSON Şeması belgeleri olarak tanımlamak için çeşitli PL/SQL işlevleri eklendi.

Varsayılan olarak JSON verileri şemasızdır ve esneklik sağlar. Ancak, JSON verilerinin belirli bir yapıya ve yazıma sahip olduğundan emin olmak isteyebilirsiniz; bu da endüstri standardı JSON Schema doğrulaması ile yapılabilir.

JSON Şemasına Katkı
Oracle, JSON belgelerine açıklama eklemenize ve bunları doğrulamanıza olanak tanıyan JSON tabanlı bildirimsel bir dili standartlaştırmaya yönelik açık kaynaklı bir çaba olan JSON Schema'ya aktif olarak katkıda bulunmaktadır. Şu anda Yorum Talebi (RFC) aşamasındadır.

• Oracle'ın JSON Şemasına katkılarını gözden geçirin ve yorum yapın
• GitHub üzerinden de katkıda bulunabilirsiniz

PL/SQL JSON kurucusu, ilgili PL/SQL toplama türünün bir örneğini kabul edecek ve toplama türü verileriyle doldurulmuş bir JSON nesnesi veya dizi türü döndürecek şekilde geliştirilmiştir.

PL/SQL JSON_VALUE operatörü, dönen cümlesinin işlecin döndüreceği örneğin türünü tanımlayan bir tür adını kabul edebilmesi için geliştirilmiştir. Birleştirme veri türleri için JSON yapıcı desteği, PL/SQL uygulamaları ile JSON'u destekleyen diller arasında veri alışverişini kolaylaştırır.

MongoDB için Oracle AI Database API ile geliştiriciler, Oracle'ın çoklu model yeteneklerine ve kendi kendine çalışan veritabanına erişim sağlarken Oracle Database'e bağlı MongoDB araçlarını ve sürücülerini kullanmaya devam edebilir. Müşteriler MongoDB iş yüklerini Oracle Cloud Infrastructure (OCI) üzerinde çalıştırabilir. Genellikle, mevcut MongoDB uygulamalarında çok az değişiklik yapılması veya hiç değişiklik yapılmaması gerekir; sadece bağlantı dizesini değiştirmeniz yeterlidir.

MongoDB için Oracle AI Database API, standart Oracle REST Data Services'in bir parçasıdır. Oracle AI Autonomous Database'in bir parçası olarak önceden yapılandırılmış ve tamamen yönetilmektedir.

Oracle AI Database 26ai bir vektör veritabanıdır. AI Vector Search, yapay zeka vektörlerini doğrudan veritabanında yerel formatlarında oluşturmanıza ve depolamanıza olanak tanır. Bu vektörler; metin, resim, ses ve hatta video dahil olmak üzere çeşitli veri türleri için katıştırmalar yakalar.

Yerleşik SQL mesafe işlevleri, vektörleri kullanarak benzerlik aramaları yapılmasına olanak tanır ve yapay zeka arama işlemleri geleneksel işletme verileriyle sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir, böylece sektör lideri veri güvenlik ve bütünlüğü sağlanır. AI Vector Search özelliklerimiz, LLM'lerin alımla artırılmış üretim (RAG) yoluyla daha doğru ve bağlamsal olarak daha alakalı sonuçlar sunmasına da yardımcı olur.

Benzerlik arama sorgularını hızlandırmak amacıyla, her biri kendine özgü avantajlara sahip üç yeni özel vektör dizini tanıtıldı: Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya (HNSW) Dizinleri, Tersine Çevrilmiş Dosya Düz (IVF-Flat) Dizinleri ve Hibrit Vektör Dizinleri.

Oracle'ın python-oracledb sürücüsündeki yeni DataFrame işlevi, Pandas, Polars, NumPy, PyTorch ve Apache PyArrow gibi popüler Python kütüphaneleriyle çalışmayı veya Apache Parquet ve Delta Lake biçimlerindeki dosyaları okumayı ve yazmayı kolaylaştırır. Yapay zeka destekli iş yükleri ve hızlı veri içgörüleri için Python ve Oracle AI Database ile DataFrame'leri nasıl kullanacağınızı öğrenmek amacıyla aşağıdaki kaynakları inceleyin.

Oracle AI Database, SQLcl ile başlayarak, Model Context Protocol (MCP) kullanan yapay zeka asistanlarıyla doğrudan entegrasyonu artık destekliyor. Bu, yapay zeka ajanlarının mevcut veritabanı içi güvenlik önlemleri ve protokollerini kullanırken yalnızca SQL sorguları oluşturmasını değil, aynı zamanda bunları yürütmesini ve sonuçları analiz etmesini de sağlar. MCP, araçlara ve verilere yapay zeka erişimini standartlaştırarak Oracle AI Database'i birçok yapay zeka platformuyla uyumlu hale getirir ve Oracle'ı yapay zeka odaklı veri yönetiminde lider olarak konumlandırır.

MCP bağlantıları sıkı güvenlik önlemleri gerektirir. Minimum veritabanı yetkisi ve salt okunur replika kullanmanızı, ayrıca tüm faaliyetlerin izleme için günlüğe kaydedilmesini öneririz.

Oracle AI Database 26ai; AI Vector Search, geniş LLM ve belge alımı ile geliştirilmiş içerik üretimi (RAG) desteği, popüler üçüncü taraf teknolojileri ve daha fazlası dahil olmak üzere yapay zeka uygulama geliştirmeyi destekleyen çeşitli özellikler içerir.

AI Vector Search, vektör indeksleri, ONNX format desteği, API ve vektör SQL desteği, APEX AI Assistant ve üretken yapay zeka destekli APEX uygulamaları sayesinde, yapay zeka uygulaması geliştirme ihtiyaçlarınızı tek veritabanında ve herhangi bir özel yapay zeka becerisine ihtiyaç duyulmadan kolaylaştırmaya kararlıyız.

Yapay zeka destekli özelliklerimiz, geliştiricilerin benzerlik arama yetenekleri eklemesini ve sürdürmesini, uygulamalarınızı hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veri türleri için genişletmesini ve RAG ile uygulamalarınıza kendi veri kümelerinizle popüler LLM'leri dahil etmesini hızlı ve kolay hale getirir.

Oracle AI Database, özellik çizgesi veri yapıları ve çizge sorguları için yerel destek sunar. İşlemsel veriler, JSON, Spatial ve diğer veri türleriyle birlikte grafikler oluşturmak için esneklik arıyorsanız, güvendesiniz. Geliştiriciler artık mevcut SQL geliştirme araçlarını ve çerçevelerini kullanarak SQL ile kolayca grafik uygulamaları oluşturabilir.

Oracle APEX 24.2, hassas ve alakalı yanıt veren akıllı uygulamalar oluşturmayı kolaylaştıran üretken geliştirme (GenDev) için yeni özellikleri mümkün hale getiriyor.

Geliştiriciler, yeni AI Configurations Shared Component ile belge alımı ile geliştirilmiş içerik üretimi (RAG) veri kaynaklarını hızla ayarlayabilir, SQL Workshop'ta doğal dille özel veri modelleri oluşturabilir ve yapay zekaya dayalı metin oluşturmayı yeni Generate Text with AI Dynamic Action ile sorunsuzca entegre edebilir.

Bu gelişmeler, geliştiricilerin yalnızca daha akıllı değil, kullanıcı ihtiyaçlarına göre de hassas bir şekilde uyarlanmış uygulamalar oluşturmasına yardımcı oluyor.

AppDev'nin karmaşık ve zaman alıcı olmaması gerektiğine inanıyoruz. En yeni nesil yapay zeka teknolojileri, son teknoloji ürünü az kodlu AppDev'i daha da ileriye taşımak için bize harika bir fırsat sunuyor. Oracle APEX 24.1, karmaşık bulut ve mobil uygulamalar oluşturmak için Oracle'ın yeni nesil veri platformunun gücünden yararlanan üç temel inovasyon temeli sunar: yapay zeka destekli uygulama geliştirme, karmaşık kurumsal sınıf uygulamalar oluşturma.

APEX, geliştiricilerin burada ücretsiz olarak deneyebilecekleri Oracle Autonomous AI Database dahil olmak üzere Oracle AI Database ve tüm Oracle AI Database servislerinin tümüyle desteklenen, maliyetsiz bir özelliğidir.

2023'ü tamamlarken, Oracle AI Database 26ai'deki yıl boyunca vurguladığımız yeni özelliklerin özetini burada bulabilirsiniz. Henüz en son Oracle AI Database sürümümüzü (özellikle geliştiriciyseniz) deneme şansınız olmamışsa buradaki veya oracle.com/database/free adresindeki farklı seçenekleri inceleyin.

DatabaseWorld

Verilerinizden en iyi şekilde yararlanın. Oracle AI Database 26ai'nin ardındaki uzmanlardan ve mimarlardan pratik ve teknik bilgi edinin. Modern veriye dayalı uygulama geliştirme, yaşamsal veritabanlarını çalıştırma ve en yeni analitik özelliklerinden yararlanarak yeni içgörüler kazanma gibi konulardaki karmaşık unsurları ortadan kaldırmak dahil olmak üzere günümüzün temel teknoloji zorluklarını çözmenize yardımcı olacak oturumlarla becerilerinizi artırın.

Oracle Spatial, Oracle Database AI 26ai sürümünde geliştiricilerin gerçekten beğeneceğini düşündüğümüz yeni özellikleri kullanıma sundu. İşte onlardan ikisi.

Uzamsal vektör kutucukları: Kare kutucuklar şeklinde paketlenmiş vektör verileri. Vektör kutucukları hızlı performans, sorunsuz harita etkileşimleri ve dinamik harita sorguları sağlar. Bunlar, istemci uygulamalarını eşlemek için mekansal verilerin ölçeklenebilir şekilde sunulmasında sektörün tercih ettiği yöntemdir.

Altıgen hiyerarşik uzamsal dizin oluşturma (H3): Global bir kılavuz dizin oluşturma sistemi ve kitaplığı. H3, büyük miktarda yoğun nokta verisini verimli bir şekilde görselleştiren ve analiz eden bir mekansal veri yapısıdır. Çok büyük hacimli verilerin etkileyici görsellerini ve özetlerini oluşturmak için görüntülenmesi kolay altıgen hücreleri kullanabilirsiniz.

Her ikisi de web ve mobil uygulamalarda daha iyi haritalar oluşturmak için çok popüler tekniklerdir ve Oracle AI Database 26ai'da geliştiricilerin kullanımına hazırdır. Basit SQL çağrılarını kullanarak bunlarla doğrudan veritabanında çalışabilir ve sonuçları web uygulamalarınıza aktarabilirsiniz.

Oracle AI Database 26ai, orkestrasyon otomasyonu, kaynak ve hedef uyumluluğu tanılama ve iyileştirme ve birleşik bir kullanıcı deneyimi ile Oracle Advanced Queuing'den (AQ) Transactional Event Queues'e (TxEventQ) geçişi kolaylaştıran bir çevrimiçi geçiş aracı sunar. Geçiş senaryoları kısa veya uzun ömürlü olabilir ve AQ kapalı kalma süresiyle veya kapalı kalma süresi olmadan gerçekleştirilebilir. Böylece operasyonel kesintiler ortadan kaldırılır.

Kafka Java İstemcisi ve Confluent benzeri REST API'ler kullanarak daha yüksek performans kuyrukları ve Kafka uyumluluğu isteyen mevcut AQ müşterileri AQ'dan TxEventQ'ya kolayca geçiş yapabilir. TxEventQ ölçeklenebilirlik, performans, anahtar temelli bölümleme ve yerel JSON veri yükü desteği sunar. Böylece Java, JavaScript, PL/SQL, Python ve daha fazlası dahil olmak üzere birden çok dilde olay temelli mikro hizmet/uygulama yazmayı kolaylaştırır.

Oracle AI Database 26ai, Oracle AI Database kullanan Apache Kafka uygulamaları için daha da geliştirilmiş uyumluluk sağlar. Bu yeni özellik, Kafka Java uygulamaları için Transactional Event Queues'a (TxEventQ) kolay geçiş sağlar. Kafka Java API'leri artık Oracle AI Database sunucusuna bağlanabilir ve TxEventQ'yu bir mesajlaşma platformu olarak kullanabilir.

Geliştiriciler, Kafka kullanan mevcut bir Java uygulamasını JDBC thin sürücüsünü kullanarak Oracle AI Database'e kolayca taşıyabilir. Oracle AI Database 26ai istemci tarafı kütüphane özelliği ile Kafka uygulamaları artık bir Kafka kümesi yerine Oracle AI Database'e bağlanabilir ve TxEventQ'nun mesajlaşma platformunu şeffaf bir şekilde kullanabilir.

Oracle, Kafka Connectors for Transactional Event Queues'ü (TxEventQ) kullanıma sunarak her iki platform arasında sorunsuz ve verimli mesaj entegrasyonu sağlıyor. Bu bağlayıcılar, Kafka konularındaki mesajların TxEventQ ile senkronizasyonunu kolaylaştırır ve TxEventQ'nun Kafka istemci tüketimi için mesajları almasına olanak tanır.

Oracle AI Database 26ai, Spring uygulamaları için mesajlaşma ve akış özelliklerine gelişmiş destek sunar. Oracle TxEventQ Stream Binder, Spring streaming API'leri sağlayarak Oracle AI Database'de Transactional Event Queues kullanımını mümkün kılar. Ayrıca, Java Messaging Service ile Spring Boot'u kullanmak, Oracle TxEventQ üzerinde zaman uyumsuz mesajlaşmaya sorunsuzca olanak tanıyarak dağıtılmış sistemler içinde sağlam ve verimli bir iletişim sağlar.

Kilitsiz Rezervasyonlar, eşzamanlı işlemlerin yoğun şekilde güncellenen satırların güncellemelerinde engellenmeden devam etmesini sağlar. Kilitsiz Rezervasyonlar, satırları kilitlemek yerine satırlarda tutulur. Güncellemelerin başarılı olup olamayacağını doğrular ve güncellemeleri işlem uygulama zamanına kadar erteler. Kilitsiz Rezervasyonlar, kullanıcı deneyimini ve işlemlerdeki eşzamanlılığı iyileştirir.

Oracle, müşterilerin veritabanı ve uygulama ölçümlerini endüstri standardı Prometheus formatında kolayca dışa aktarmalarına, Oracle AI Database’lerin ve uygulamalarının performansını izlemek için kolayca Grafana panoları oluşturmalarına olanak tanıyan yeni Observability Exporter for Oracle AI Database ile bulut yerel ve Kubernetes desteğini genişletmeye devam ediyor.

Oracle AI Database 26ai'de kullanıma sunulan Saga çerçevesi, veritabanında asenkron Saga uygulamaları oluşturmak için birleşik bir çerçeve sunar. Saga, modern ve yüksek performanslı mikro hizmetler uygulama geliştirmeyi daha kolay ve daha güvenilir hale getirir.

Saga, bir dizi bağımsız yerel işlem olarak uygulanan birden fazla veritabanını kapsayan bir iş işlemidir. Saga'lar, senkronize dağıtılmış işlemlerle bulunan global işlem süresi kilitlemesini önler ve global uygulama durumunu korumak için tutarlılık şartlarını basitleştirir. Saga çerçevesi, otomatik Saga ücretlendirmesi sağlamak ve uygulama geliştirmeyi basitleştirmek için Oracle AI Database 26ai'deki Kilitsiz ayrılabilir sütunlarıyla entegre olur.

Saga çerçevesi MicroProfile LRA belirtimini taklit eder.