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コース概要
1. はじめに：Oracle Database 23ai の新機能
- リリースの概要、位置づけ、および開発者中心のロードマップ。
- AI Vector Search、JSON/関係型二重性、非同期ドライバの概要説明。
- 23ai が典型的な開発者のワークフローとアプリケーションパターンにどのように影響を与えるか。
2. 実践：環境とツール（ラボ）
- Oracle Database 23ai Free のインストールと使用方法。
- JDK、IDE、およびクライアントドライバ（JDBC、R2DBC 等）のセットアップ。
- 最初の接続、単純なクエリ、サンプルプロジェクトのスcaffold。
3. JSON 関係型二重性と新しいデータタイプ（ラボ）
- アプリケーションコードで強化された JSON データタイプと JSON コレクションの使用。
- 二重性パターン：関係型アプローチと JSON アプローチを使用するタイミング。
- Java/Quarkus アプリから JSON オブジェクトを格納、照会、更新する例。
4. AI Vector Search と開発者向けユースケース（ラボ）
- AI Vector Search の概要、ベクトルデータタイプ、およびベクトルインデックス。
- 小さな意味検索の例：エンベディング生成、格納、類似性クエリ。
- Vector Search をアプリケーションコードとライブラリ（LangChain/LlamaIndex の概念的な例を含む）に統合する方法。
5. 非同期プログラミング、パイプライン、パフォーマンスパターン
- JDBC、R2DBC その他のドライバのドライバレベルのパイプラインと非同期リクエストパターンの理解。
- クライアントサイドのパターン（リアクティブストリーム、Java の仮想スレッド）とサーバーへの影響。
- 実践ラボ：パイプライン呼び出しを実装し、スループット向上を測定する。
6. SQL、PL/SQL の強化機能とセキュリティ制御
- 開発者にとって重要な新しい SQL/PLSQL 言語機能（例：スキーマ注釈、アップデートでの直接結合、新しいブール型）。
- SQL Firewall の概要と実行時の SQL セキュリティ向上の方法。
- 手動ラボ：小さなプロシージャを新しい言語機能を使用して移行し、制御された環境で SQL Firewall の動作をテストする。
7. テスト、デバッグ、および展開のベストプラクティス（ラボ）
- データベースロジックの単体テスト、代表的なテストデータの生成、新しい機能を使用した動作測定。
- 23ai の機能を使用する開発者アプリのパッケージングと展開をテスト環境に実装する方法。
- チェックリスト：パフォーマンスチューニング、互換性の考慮事項、および本番展開の次のステップ。
まとめと次回のステップ
要求
- SQL とリレーショナルデータベースの概念を理解していること。
- Java や同等の言語を使用したアプリケーション開発の経験があること。
- 基本的な PL/SQL やサーバサイドスクリプトの概念に精通していること。
対象者
- アプリケーション開発者（Java、Quarkus など）。
- データベース開発者と PL/SQL エンジニア。
- 開発ツールや CI 環境を担当する DevOps エンジニア。
14 時間
お客様の声 (3)
素晴らしいコミュニケーション、Łukaszはすべてをわかりやすく説明してくれました
Tomasz Wojciechowski - GP Strategies Poland sp. z o.o.
コース - ORACLE SQL Fundamentals
機械翻訳
講師は非常に親切で、研修のペースも本当に良かったです。演習は難しすぎず、簡単すぎることもなく、ちょうどよかったです。私が困ったときにはいつも手を差し伸べてくれて、理解していることを確認してくれました。
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