Oracle Autonomous AI Database Serverlessの新機能

Oracle AI Databaseは、人工知能(AI)をコアに設計し、すべての主要なデータ型とワークロードにわたってAIをシームレスに統合します。詳細は、プレス・リリースを参照してください。

その結果、Oracle Autonomous DatabaseはOracle Autonomous AI Databaseになります。また、Oracle Autonomous Transaction ProcessingはOracle Autonomous AI Transaction Processingで、Oracle Autonomous JSON DatabaseはOracle Autonomous AI JSON Databaseです。

Oracle Autonomous AI Lakehouseが次世代のAutonomous Data Warehouseとして追加されました。すべての機能を保持しながら、Icebergやその他のオープンソース技術と緊密に統合するための多数の機能を導入します。詳細は、プレス・リリースを参照してください。概要は、「Oracle Autonomous AI Lakehouseについて」を参照してください。

Oracle Autonomous Database 23aiは、Oracle Autonomous AI Database 26aiに代わるものです。その結果、CreateAutonomousDatabaseと23aiをdbVersionに引き続き使用できます。REST APIは23aiを返しますが、Oracle Cloud Infrastructure (OCI)コンソールに26aiが表示されます。

新しいサービス名は、Oracle Cloud Infrastructure (OCI)コンソール、REST APIおよび関連ドキュメントで確認できます。詳細は、Oracle Autonomous AI Databaseを参照してください。

ローカル・スタンバイでAutonomous Data Guardが有効になっているElastic Poolの請求変更

Autonomous Data Guardは、ローカル・スタンバイを含むエラスティック・プールに対して有効にできます。エラスティック・プール内のローカルADGスタンバイ・データベースの集計ピークによって、エラスティック・プールの時給ピークが次の請求層内に収まる場合、プール・メンバーの集計ピークおよびローカルADGスタンバイの集計ピークは、コスト優位性を提供するために個別に計算されます。

詳細は、ローカル・スタンバイでAutonomous Data Guardが有効になっているElastic Pool Billingについてを参照してください。

より広範で強化されたIceberg RESTカタログのサポート

Amazon GlueおよびロケーションベースのIcebergルート・メタデータ・ファイルとの既存の統合に加えて、Databricks UnityおよびSnowflake Polarisのサポートにより、より広範なIceberg RESTカタログ・エコシステムと統合できます。

詳細は、Apache Iceberg表の問合せを参照してください。

Select AI Agent(自律型エージェント・フレームワーク)

Select AI Agent(自律型エージェント・フレームワーク)は、エージェント・ワークフローを構築するためのフレームワークを導入しています。開発者は、データベース内で生成AIを使用して、その理由、行動およびコラボレーションを行うエージェント、ツール、タスクおよびチームを作成できます。

エージェントは、アクションの計画、組込みツールまたはカスタム・ツール(SQL、RAG、Websearch、通知など)の使用、および複数ターンの会話間のコンテキストの維持を行うことができます。この機能により、開発者はSQLとPL/SQLを使用してエージェント・ワークフローを作成し、AIによる自動化、データ・インタラクション、ヒューマン・イン・ザ・ループ制御をサポートできます。

この機能を確認するには、「Select AIエージェント」、「DBMS_CLOUD_AI_AGENTパッケージ」、「DBMS_CLOUD_AI_AGENTビュー」および「Select AIエージェントの使用例」を参照してください

Select AI翻訳

翻訳機能を使用すると、AIプロバイダでサポートされているSQLまたはPL/SQLを使用して、複数の言語でテキストを翻訳できます。

この機能の詳細は、「翻訳」、「例: Select AI翻訳」、「TRANSLATE関数」および「GENERATE関数」を参照してください

Autonomous AI LakehouseワークロードのTPおよびTPURGENTの事前定義済データベース・サービス名。

事前定義されたTPおよびTPURGENTデータベース・サービスを使用してAutonomous AI Lakehouseデータベースに接続することで、データ分析および重要なトランザクション処理に対して混合ワークロードを実行できます。これにより、Autonomous AI Lakehouseデータベースに接続しながら、並列性の有無にかかわらず重要なトランザクション処理ワークロードを実行できます。

詳細は、自律型AIデータベースの事前定義済データベース・サービス名および自律型AIデータベースのデータベース・サービス名を参照してください。

データベース・アクションからのワークロードの取得/リプレイの実行

本番システムでワークロードを取得し、テスト・システムでリプレイすることで、Database Actionsでワークロードをテストできます。

詳細は、データベース・アクションを使用したワークロードの取得およびリプレイを参照してください。

Python用のSelect AI

詳細は、Python用のSelect AIを参照してください。

Select AIの会話

Select AIは、カスタマイズ可能な会話をサポートしているため、コンテキストを混在させることなく、さまざまなトピックでSelect AIを使用できるため、柔軟性と効率性の両方が向上します。DBMS_CLOUD_AI会話プロシージャおよび関数を使用して、会話を作成、設定、削除および更新できます。

詳細は、Select AIの会話、例: Select AIでの会話の有効化およびDBMS_CLOUD_AIサブプログラムの要約を参照してください。

Select AIフィードバック

Select AIを使用すると、生成されたNL2SQL結果についてフィードバックを提供して、問合せ生成の精度を向上できます。フィードバックは、SQLコマンドラインおよびPL/SQLプロシージャを使用して行うことができます。

この機能を調べるには、「フィードバック」、「例: Select AIフィードバック」および「FEEDBACKプロシージャ」を参照してください。

Select AI要約

Select AIを使用すると、プロンプトまたはURIからテキストのサマリーを直接生成できます。サマリーの生成方法をカスタマイズできます。

この機能を調べるには、Select AIを使用したサマリーの生成を参照してください。

書式オプションの厳密な列順序による暗黙的パーティション化でのDBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLEの使用

DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLEプロシージャを使用して、暗黙的なパーティション化された外部表を作成します。このプロシージャに適切なオプションを渡すことで、パーティションはソース・データから導出されます。パーティション化された外部表は、パーティション列とその値のランタイム検出をサポートします。オブジェクトの追加や削除など、基礎となるオブジェクト・ストア構造の変更の実行時検出では、DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLEで必要な追加の同期プロシージャが不要になるため、メンテナンス・プロセスが簡素化されます。これにより、問合せ実行時にデータが最新になります。

詳細は、「暗黙的パーティション化を使用した外部表の問合せ」を参照してください。

明示的なACLを使用した表ハイパーリンクへのアクセス

ACLチェックを有効にして表ハイパーリンクを生成できます。表ハイパーリンクには、個々の表ハイパーリンクACLチェックまたはインスタンス・レベルのACLチェックのいずれか、またはその両方を使用できます。

データ・パイプラインおよびAIのディレクトリ・ファイルのサポート

Autonomous AI Databaseでは、データ・パイプラインおよびSELECT AIベクトル索引を使用して、ネットワーク・ファイル・システム内のディレクトリ・ファイルを含むディレクトリ・ファイルを使用できます。オブジェクト・ストレージ・ファイルおよびベクトル索引で使用可能なすべての関数は、ディレクトリ・ファイルでサポートされます。

Autonomous Database APIでのワイルドカード・ファイルの選択

Autonomous AI DatabaseでDBMS_CLOUD、DBMS_CLOUD_PIPELINEおよびDBMS_CLOUD_AIを操作する場合は、ワイルド・カード・パターンを使用して、オブジェクト・ストレージ・オブジェクトとディレクトリ・オブジェクトの両方で複数のファイルを選択できます。

表ハイパーリンクを使用したスプレッドシート・アドインを使用したデータへのアクセス

Googleシートの表ハイパーリンクを使用して、Oracle Autonomous Database Add-on for Google Sheetsを使用してデータの読取りおよびアクセスを行うことができます。

詳細は、「表ハイパーリンクを使用したGoogleシートのデータへのアクセス」および「Googleシートの表ハイパーリンクを使用したデータの読取りおよびアクセス」を参照してください。

パスワード保護表ハイパーリンクの作成

表のハイパーリンク・パスワードを指定して、パスワードで保護された表ハイパーリンクを作成できます。これにより、表ハイパーリンクが意図したよりも広いオーディエンスに公開される場合に、悪意のあるアクセスを回避するための追加のセキュリティ・ステップが提供されます。

詳細は、Autonomous AI Databaseでの読取り専用データ・アクセスに対する表ハイパーリンクの使用を参照してください。

リフレッシュ可能なメタデータ・クローン

Autonomous AI Databaseには、アクティブ・インスタンスのフル・クローンは作成するか、メタデータ・クローンは作成するか、リフレッシュ可能クローンは作成するか、リフレッシュ可能メタデータ・クローンは作成するかを選択できます。リフレッシュ可能メタデータ・クローンを使用すると、ソース・データベースからのメタデータのみを含むクローンが作成され、ソース・データベースからの変更によって簡単に更新できます。

詳細は、Autonomous AI Databaseインスタンスのリフレッシュ可能クローンの作成を参照してください。

クラウド表を使用したロギング情報および診断情報の格納

表データがOracle Managed Cloud Storageに存在し、表データがデータベース記憶域を消費しないクラウド表を作成できます。これらの表は、アプリケーション・ログや診断情報など、アクセス頻度の低いデータを格納する場合に役立ちます。

詳細は、クラウド表を使用したロギングおよび診断情報の格納を参照してください。

表ハイパーリンク間のデータの一貫した表示の有効化

表ハイパーリンクまたは表ハイパーリンク・グループを作成する場合、consistentパラメータを設定して、コンシューマがデータにアクセスするときに、プロデューサが様々なページ間で一貫してデータを提供するように指定できます。

詳細は、Autonomous AI Databaseでの読取り専用データ・アクセスに対する表ハイパーリンクの使用を参照してください。

データプレーンイベント:

UnplannedMaintenanceBeginおよびUnplannedMaintenanceEnd

UnplannedMaintenanceBeginイベントは、緊急および計画外の状況に必要なメンテナンスが開始されたときにトリガーされます。

UnplannedMaintenanceEndイベントは、緊急および計画外の状況に必要なメンテナンスが正常に完了したときにトリガーされます。

詳細は、Autonomous AI Databaseに関する情報イベントを参照してください。

非JSONオブジェクトの領域使用量情報の表示

DBA_NONJSON_OBJECTSビューを問い合せて、Autonomous AI Databaseインスタンス上のJSON以外のオブジェクトによって消費される領域を評価します。このビューには、ADMINユーザーのみがアクセスできます。

詳細は、Autonomous AI JSON DatabaseからAutonomous AI Transaction ProcessingへのアップグレードおよびDBA_NONJSON_OBJECTSビューを参照してください。

使用可能なエラスティック・プール容量の提供

既存のエラスティック・プールに参加するか、エラスティック・プールをリストすると、使用可能なエラスティック・プール容量を表示できます。

詳細は、「既存のエラスティック・プールへの参加」および「エラスティック・プール・メンバーのリスト」を参照してください。

データ変換の拡張機能

スケジュール済アップグレードを使用したOracle AI Database 26aiへのアップグレード

自律型AIデータベース・インスタンスがOracle Database 19cを使用している場合は、スケジュール済アップグレードを使用してOracle AI Database 26aiにアップグレードできます。

詳細は、「スケジュール済アップグレードを使用したOracle AI Database 26aiへのアップグレード」を参照してください。

外部表キャッシュ

Autonomous AI Databaseの外部表キャッシュを使用すると、アクセス頻度の高いデータをデータベースの外部表からキャッシュできます。これにより、頻繁にアクセスされる外部データに対して問合せがより高速に実行されるパフォーマンスが向上します。

詳細は、外部表キャッシュを使用した外部表のパフォーマンスの向上を参照してください。

接続コード・サンプルの表示またはコピー

Autonomous AI Databaseの様々な接続オプションの接続コード・サンプルを表示またはコピーできます。

詳細は、Autonomous AI Databaseインスタンスに接続するためのコード例を参照してください。

Oracle Cloud Infrastructure URIのURL置換変数

代替変数は事前定義されたプレースホルダで、自律型AIデータベースのランタイム・コンテキストに基づいて解決され、対応する実際の値に置き換えられます。これにより、ハードコードされていないテナンシOCIDやネームスペースなどのOracle Cloud Infrastructure URLに環境固有の値を含めることができ、SQLコードを動的かつ複数のリージョンに移植できます。

詳細は、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) URLの代替変数を参照してください。

クラウド・リンクを使用した統合問合せオフロード

クラウド・リンクを使用した大量の読取りワークロードがある場合は、エラスティック・プール・リーダーまたはメンバーをクラウド・リンク・プロバイダとして構成できます。このプロバイダでは、ProxySQL問合せオフロードを使用して、任意の数のリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

詳細は、クラウド・リンクでの統合問合せオフロードの使用を参照してください。

自律型AIデータベース・インスタンスからの汎用スクリプトの起動

Autonomous AI Databaseインスタンスから、BASH、CまたはPythonタイプの汎用スクリプトを起動できます。汎用スクリプトを実行するには、このスクリプトは、EXTPROCエージェントがインストールされたOracle提供のAutonomous AI Databaseコンテナ・イメージでリモートでホストされます。

詳細は、Autonomous Databaseインスタンスでの汎用スクリプトの起動を参照してください。

リソース稼働警告イベント

ResourceUtilizationWarningイベントは、特定のしきい値を超えると、コンピュートの使用状況、ストレージの使用状況およびセッション数の警告として生成されます。

このイベントは、ECPUコンピュート・モデルを持つAutonomous AI Databaseに対してのみ生成されます。

詳細は、Autonomous AI Databaseに関する情報イベントを参照してください。

Select AI、AIプロバイダーへのサポートを拡張

詳細は、「AIプロバイダおよびLLMの選択」、「サポートされているAIプロバイダを使用するためのSelect AIの構成」、「例: AWSを使用したSelect AI」および「例: OpenAI互換プロバイダを使用したSelect AI」を参照してください。

クライアント・エラーのクエリー

ビューV$DIAG_ALERT_EXTは、アラート・ログ・データには使用できません。置換として、V$CLIENT_ERRORSを使用してアラート・ログ関連のエラー・データを検索します。

詳細は、クライアント・エラーの問合せを参照してください。

エラスティック・プール内の自律型AIデータベース・インスタンスでProxySQLを使用して効率的な文ルーティングを実現

ProxySQLは、DMLおよび問合せの文をルーティングすることで、複数の自律型AIデータベースへの統合アクセスを可能にし、すべてのデータを1つのデータベースに物理的に統合する必要性を排除します。

詳細は、Autonomous AI DatabaseでProxySQLを有効にして効率的な文ルーティングを使用を参照してください。

表ハイパーリンク・グループの使用

表のハイパーリンク・グループを使用すると、1つのURLを介して複数のオブジェクトまたは複数のSELECT文のデータにアクセスできます。表のハイパーリンク・グループを使用すると、様々なオブジェクトからの情報を1つのアクセス・ポイント(URL)に統合することで、データの取得が簡略化されます。

詳細は、表ハイパーリンク・グループの作成と管理を参照してください。

リフレッシュ可能クローンの顧客管理キーのサポート

Autonomous AI Databaseでは、リフレッシュ可能なクローンでの顧客管理暗号化キーの使用がサポートされています。

詳細は、リフレッシュ可能クローンを使用した顧客管理暗号化キーに関するノートを参照してください。

Oracle Cloud Infrastructure Redwood UI

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)は、Oracle Cloudコンソールに新しい設計を導入し、サービスとエクスペリエンス間のユーザビリティと一貫性を強化しました。

詳細は、コンソールの理解を参照してください。

ドキュメントの追加: メンテナンス中のアプリケーション可用性に関するベスト・プラクティス

Autonomous AI Databaseのパッチは、スケジュール済メンテナンス・ウィンドウ中にローリング・パッチとして適用されます。ローリング・パッチを使用すると、Autonomous AI Databaseインスタンスは、実行中の元のノードでパッチ適用を開始する前に、新しいクラスタ・ノードで使用できるようになります。新しいクラスタ・ノードでデータベースが使用可能になると、すべての新しい接続が新しいノードに転送されます。つまり、データベースはオンラインのままであり、メンテナンス中も使用可能であり、メンテナンス・ウィンドウ中に新しいデータベース接続リクエストが成功します。

詳細は、Windowsのメンテナンス中にアプリケーションの可用性を維持するためのベスト・プラクティスを参照してください。

Data Studioの拡張機能:

子テナンシのエラスティック・プールのサポート

組織管理をエラスティック・プールの利点と組み合せることができます。組織で親/子テナンシ・モデルを使用している場合は、親および子テナンシにまたがるエラスティック・プールを使用して、エラスティック・プールのコスト削減を適用できます。このようにして、エラスティック・プールは、エラスティック・プール・リーダーが親テナンシにあり、エラスティック・プール・メンバーが子テナンシにあるテナンシ間で操作できます。

詳細は、「エラスティック・プールについて」のOracle Cloud Infrastructure組織管理(親および子テナンシ)でのエラスティック・プールの使用に関する項を参照してください。

ACLを使用した表ハイパーリンクのネットワーク・アクセス・チェック

ACLチェックを有効にして表ハイパーリンクを生成できます。表ハイパーリンクを生成し、ACLチェックを有効にすると、受信リクエストのIPアドレスがプロデューサ・データベースに定義されているACLに基づいて検証された後、コンシューマ・データベースのみが表ハイパーリンク・データにアクセスできます。

詳細は、「表ハイパーリンクの作成、管理およびモニター」を参照してください。

OCI通知サービス・トピックへの通知の送信

Autonomous AI DatabaseからOCI Notificationsサービス・トピックにメッセージを送信できます。

詳細は、Autonomous AI DatabaseからのOCI通知サービスへのメッセージの送信を参照してください。

イベント・カテゴリのあるクリティカルおよび情報イベント

クリティカル・イベントおよび情報イベントには、イベント・カテゴリ属性が含まれます。オプションで、イベントをサブスクライブし、イベント・カテゴリを追加して、カテゴリ内のイベントに関する通知を受信したり、イベント・タイプおよびイベント・カテゴリ別のイベントに対するその他のタイプの自動化を実行できます。イベント・カテゴリは、「インシデント」、「メンテナンス」、「パフォーマンス」、「セキュリティ」および「その他」です。

詳細は、Autonomous AI Databaseイベントの使用を参照してください。

Data Studioの拡張機能:

Select AIの拡張機能

Select AIには、次の新機能が含まれています。

• Select AIを使用すると、LLMのメタデータに表コメントを追加して、SQLの生成を改善できます。これを行うには、AIプロファイルでcommentsからtrueを指定します。例: SQL問合せ生成の改善の例: 表および列のコメントによるSQL生成の改善を参照してください。

• Select AIは、LLMに送信されるメタデータに注釈を追加することで、Oracle AI Database 26aiの注釈を統合します。これを行うには、AIプロファイルでannotationsからtrueを指定します。例: SQL問合せ生成の改善の例: 表および列注釈を使用したSQL問合せ生成の改善を参照してください

• Select AIは、LLMのメタデータに外部キーおよび参照キー制約を追加して、正確なJOIN条件を生成します。これを行うには、AIプロファイルでconstraintsからtrueを指定します。例: SQL問合せ生成の改善の例: 外部キーおよび参照キー制約を使用したSQL問合せ生成の改善を参照してください。

クロスリージョン・スタンバイには、エラスティック・プール・メンバーまたはエラスティック・プール・リーダーを指定できます

クロスリージョン・スタンバイは、エラスティック・プールに追加することも、エラスティック・プール・リーダーにすることもできます。エラスティック・プールはリージョン間で動作しません。クロスリージョン・スタンバイがエラスティック・プールに追加された場合、プライマリとスタンバイは同じエラスティック・プール内に存在することはできません。

詳細は、Autonomous AI Databaseでのエラスティック・プールの使用および管理を参照してください。

Google DriveによるOracle管理の異機種間接続によるデータベース・リンクのサポート

Autonomous AI Database Oracleが管理する異機種間接続を使用して、Google Driveへのデータベース・リンクを作成します。Oracle管理の異機種間接続でデータベース・リンクを使用すると、Autonomous AI Databaseによって接続が構成および設定されます。

詳細は、Oracle管理の異機種間接続を使用したOracle Databases以外へのデータベース・リンクの作成を参照してください。

組込みツールの請求およびデフォルト構成の変更

ECPUコンピュート・モデルでは、VMを使用する組込みデータベース・ツール(OML、Graph Studio、Data Transformsなど)に、デフォルトの構成変更および請求変更があります。

詳細は、組込みツールのコンピュート・リソースおよび制限の構成についておよびデータベース・ツール用のOracle Autonomous AI Databaseサーバーレス請求を参照してください。

原価レポートのエラスティック・プール原価および使用情報

エラスティック・プールのコストおよび使用状況の詳細は、Oracle Cloud Infrastructureのコスト・レポートおよびOCI_COST_DATAビューに記録されます。詳細は、エラスティック・プール請求についておよびAutonomous AI Databaseのコンピュート・モデルを参照してください。

エラスティック・プール・メンバーからメンバーのリフレッシュ可能クローンへの問合せのオフロード: PL/SQLおよびOracle Schedulerジョブからの問合せが含まれます。

大量の読取りワークロードがあり、PL/SQLやOracle Schedulerジョブなどの複数の問合せによって比較的少量のデータがスキャンされる場合、エラスティック・プール・リーダーまたはエラスティック・プール・メンバーからリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

詳細は、メンバー・リフレッシュ可能クローンへの問合せのオフロードを参照してください。

• BI Publisherを使用したOracle Enterprise Resource Planning (ERP) Cloudからのデータの抽出

  Oracle ERP Cloudコネクタを使用して、Business Intelligence (BI) Publisherサーバーへの接続を作成し、BI PublisherレポートからAutonomous Databaseにデータをロードできるようになりました。これは、BICCベースの抽出で不十分な場合にERPデータを抽出する代替方法として使用できます。Oracle Analytics Publisher接続の作成を参照してください。

• Apache Iceberg表へのデータのロード

  データ変換には、SQLベースのデータ・ソースからデータをロードするためのターゲットとしてApache Icebergのサポートが含まれています。Apache Iceberg接続の作成を参照してください。

• 「データ・ロード詳細」ページの「設定」ボタン

  「拡張オプション」の下にあるオプションが別のウィンドウに移動しました。これらのオプションを使用するには、「設定」ボタンをクリックします。

プロビジョニングまたはクローニング中のデータ・ウェアハウスおよびトランザクション処理ワークロードのOCPUコンピュート・モデル・オプションの削除

データ・ウェアハウスまたはトランザクション処理ワークロードを使用して新しいAutonomous AI Databaseインスタンスをプロビジョニングまたはクローニングすると、OCPUコンピュート・モデル・オプションは削除されます。

詳細は、Oracle Supportドキュメント2998742.1を参照してください。

DBMS_CLOUDでのZstdの圧縮のサポート

DBMS_CLOUDでは、外部表を使用したデータのロードと問合せ、およびAutonomous AI Databaseからオブジェクト・ストレージへのデータのエクスポートとインポートがサポートされています。DBMS_CLOUDは、圧縮または解凍用のZstd (Zstandard)形式をサポートしています。

詳細は、DBMS_CLOUDパッケージ形式オプションおよびEXPORT_DATAのDBMS_CLOUDパッケージ形式オプションを参照してください。

表のハイパーリンクにデフォルトのバインド変数の指定

default_bind_valuesパラメータがDBMS_DATA_ACCESS.GET_PREAUTHENTICATED_URLに含まれている場合は、SQL文で1つ以上のバインド変数のデフォルト値を指定できます。

詳細は、SELECT文を使用した表ハイパーリンクの作成および表ハイパーリンクを使用したデータへのアクセスを参照してください。

Select AIの拡張機能

Select AIには、次の新機能が含まれています。

• Select AIは、Oracle AI Database 26aiで、関連する表を自動的に検出し、問合せに関連する特定の表に対してのみメタデータを送信します。これを行うには、object_list_modeをautomatedとして指定します。例: SQL問合せ生成の改善の関連する表メタデータの自動検出を参照してください。

• Select AIでは、SQL生成のAIプロファイル属性にリストされている表のみを考慮して、表アクセスを制限できます。これを行うには、enforce_object_listをtrueに指定します。例: AIプロファイルでのテーブルアクセスの制限を参照してください。

• Select AIでは、LLMがデータベースおよびLLMから大/小文字を区別しないレスポンスを生成するように、大/小文字の区別を指定できます。これを行うには、case_sensitive_valuesをfalseに指定します。例: 列の大/小文字の区別を指定を参照してください。

• 管理者は、Select AIを使用して実際のスキーマ表がLLMに送信されないようにデータ・アクセスを制御できます。ENABLE_DATA_ACCESSプロシージャ、DISABLE_DATA_ACCESSプロシージャおよび例: データ・アクセスの有効化または無効化を参照してください。

Select AI RAGでデータベース内トランスフォーマ・モデルを使用

Select AI RAGを使用してOracle AI Database 26aiインスタンスにインポートしたデータベース内トランスフォーマ(埋込みモデルとも呼ばれる)を使用して、ドキュメント・チャンクおよびユーザー・プロンプトのベクトル埋込みを生成できます。この機能の詳細は、データベース内トランスフォーマ・モデルの使用および例: データベース内トランスフォーマ・モデルを使用したSelect AIを参照してください。

データ変換更新

データ変換は、次の領域の新しい機能および変更で更新されます。

• データ変換ワークフローを使用したData Studioデータ・ロードの実行

  Data Studioデータ・ロードをデータ変換ワークフローで定義し、そのデータ・ロードをデータ・フローの一部として実行できるようになりました。その後、ワークフローをスケジュールしてData Studioデータ・ロードをリプレイし、ファイルに加えられた更新を取得してAutonomous Databaseにロードできます。

  Data Studioデータ・ロードをデータ変換で実行する方法の詳細は、「ワークフローでのData Studioデータ・ロードの定義」を参照してください。

• データ・フローでのベクトル埋込み

  Data Transformsは、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)生成AIサービスを使用して、データ・フローへのベクトル埋込みの統合をサポートするようになりました。この機能を使用するには、Oracle Database 23ai接続が必要です。

  詳細は、データ・フローでのテキスト埋込みベクトルの使用を参照してください。

• データ・フローでの機械学習(ML)モデルの使用

  データ変換に、MLモデルと呼ばれる新しいデータ・エンティティ・タイプが含まれるようになりました。データ・フローでMLモデルを使用して、ソース・データに予測ロジックを適用し、出力をターゲット・サーバーに格納できます。

  詳細は、機械学習(ML)モデルを参照してください。

• 実行時のカスタム変数値の設定

  フローの一部として変数を含むデータ・フローおよびワークフローの場合、データ・フローまたはワークフローを実行するときに、デフォルト値、リフレッシュ値を使用するか、現在の実行に使用するカスタム値を実行時に設定するかを選択できます。

  詳細は、「データ・フローでの変数の使用」および「ワークフローでの変数の使用」を参照してください。

• キューに入っている/待機中のジョブの表示

  「キューに入っている/待機中のジョブの表示」オプションは、「ジョブ」ページに表示するレコードのリストをフェッチする際の全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

  詳細は、ジョブの作成と管理のジョブの検索に関する項を参照してください。

Data Studioの拡張機能

Data Studioは新しい機能および変更で更新されます。

• Autonomous Databaseフェデレーテッド・データベース・カタログの拡張:

  複数のカタログを接続して、UnityやPolarisなどの一般的なIcebergデータ・カタログなど、データを簡単に検索および操作できます。データベース・リンクを使用してリモートAutonomous Databaseインスタンスにリンクすることもできます。これにより、カタログ内のデータベースから直接表を問い合せることができます。これにより、追加ステップなしでデータ・カタログからより多くのデータを取得できます。

  フェデレーテッド・カタログの主な改善点の1つは、カタログ・ツール自体から直接デルタ共有を簡単にロードできることです。別のデータ・ロード・ツールに切り替える必要はありません。

  詳細は、カタログ・ツールからのデルタ共有のインライン・データ・ロードを参照してください。

• Oracle Autonomous Database for ExcelアドインをMicrosoft Storeからインストールできるようになりました。

  詳細は、Microsoft AppSourceからのアドインのインストールを参照してください。

• AI表アシスタントのUXの改善 - 表AI支援ツールには、レシピを編集する機能、レシピの自動保存機能、イタリック体での新しい列ヘッダーの表示などのUXの改善が含まれています。

  詳細は、表AI支援ツールを参照してください。

• ライブ・フィード・レポートの拡張機能: ライブ・フィードの既存のSimple Mail Transfer Protocol (SMTP)電子メール登録設定を使用して、次の場合に電子メールを受信します:

  • 新しい行が追加されました: Live Feedの実行時に電子メール通知を受信し、新しいデータでテーブルをロードします。
  • データ検証の問題が発生: ツールが数値以外の値を数値フィールドにロードしようとしたときなど、不整合が発生したときにEメール通知を受信します。
  • Live Feedがエラーをスローします。ファイルを含むバケットが削除されたり、そのバケットの資格証明が削除されたりするなどのエラーが発生した場合、電子メール通知を受信します。

  詳細は、ライブ・フィード・ツールを使用したEメールの送信を参照してください。

長期保留取引イベント

LongPendingTransactionイベントは、トランザクションが24時間以上オープンされている場合に生成されます。

詳細は、Autonomous AI Databaseに関する情報イベントを参照してください。

クロスリージョンAutonomous Data Guardスタンバイのリカバリ時間目標(RTO)

リージョン間Autonomous Data Guard Standbyデータベースのリカバリ時間目標(RTO)は、10分未満に短縮されます。

詳細は、Autonomous Data Guardのリカバリ時間目標(RTO)およびリカバリ・ポイント目標(RPO)を参照してください。

ドキュメントの追加: 自動回帰検出

自律型AIデータベースでの自動回帰検出は、回帰をプロアクティブに処理し、問題の検出、診断および軽減を自動化します。 

詳細は、「スケジュール済メンテナンスとパッチ適用について」を参照してください。

平均アクティブ・セッションおよびセッション使用率メトリック

AverageActiveSessionsメトリックは、アクティブにリソースを実行中または待機中のセッションの平均数を示します。SessionUtilizationメトリックは、セッションの最大使用率を示します。

詳細は、使用可能なメトリック: oci_autonomous_databaseを参照してください。

DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIALの資格証明コメント

commentsパラメータを使用する場合、DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIALプロシージャはコメントをサポートします。

詳細は、クラウド・サービスにアクセスするための資格証明の作成およびCREATE_CREDENTIALプロシージャを参照してください。

PostgreSQL、MySQLまたはSQL ServerからOracle SQLへの移行

SQL文をPostgreSQL、MySQLまたはSQL ServerからOracle SQLに移行し、Autonomous AI Databaseで文を実行できます。

詳細は、「Oracle SQL以外のアプリケーションからOracle SQLへの移行」を参照してください。

ドキュメントの変更: 表ハイパーリンクに名前が変更された事前認証済リクエスト(PAR) URL

Autonomous AI Databaseのデータにアクセスするための表ハイパーリンクを生成および管理できます。

詳細は、Autonomous AI Databaseでの読取り専用データ・アクセスに対する表ハイパーリンクの使用を参照してください。

Select AI RAGベクトル索引作成でサポートされる追加のファイル・タイプ

Select AI Retrieval Augmented Generation (RAG)では、PDF、DOCX、JSON、XML、HTMLなど、複数のファイル形式がサポートされています。

詳細は、Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG)およびサポートされているファイル形式の完全なリストについては、ベクトル・ストアの構築を参照してください。

あらゆるワークロード・リーダーを備えた柔軟なプール

エラスティック・プールを作成する場合、リーダーのワークロード・タイプは制限されません。エラスティック・プール・リーダーのワークロード・タイプは、トランザクション処理、データ・ウェアハウス、JSONまたはAPEXのいずれかです。

詳細は、エラスティック・プールについておよびAutonomous AI Databaseワークロード・タイプについてを参照してください。

SQL解析エラー警告イベント: SQLParseErrorWarning

特定の時間ウィンドウ(たとえば、1時間に200回以上)でSQL解析エラーが複数回発生した場合、アラート・ログに"Too Many Parse Errors"エントリが生成されます。SQLParseErrorWarningイベントは、SQL文の解析エラーが多すぎることを示すアラート・ログに新しいエントリがある場合にトリガーされます。たとえば、無効な問合せが1時間未満で200回実行されると、SQLParseErrorWarningイベントがトリガーされます。

詳細は、Autonomous AI Databaseに関する情報イベントを参照してください。

19cソースおよび23aiリフレッシュ可能クローンを使用したリフレッシュ可能クローンの作成

Oracle Database 19cソースからリフレッシュ可能クローンを作成する場合は、リフレッシュ可能クローンにOracle AI Database 26aiを選択できます。リフレッシュ可能クローンを使用して、Oracle AI Database 26aiでデータベースをテストできます。テストが完了したら、リフレッシュ可能クローンを切断してOracle AI Database 26aiにアップグレードできます。

詳細は、Autonomous AI DatabaseインスタンスのOracle AI Database 26aiへのアップグレードおよびAutonomous AI Databaseインスタンスのリフレッシュ可能クローンの作成を参照してください。

エラスティック・プール・リーダーからメンバーのリフレッシュ可能クローンへの問合せのオフロード: PL/SQLおよびOracle Schedulerジョブからの問合せが含まれます。

大量の読取りワークロードがあり、PL/SQLやOracle Schedulerジョブなど、複数の問合せによって比較的少量のデータがスキャンされる場合、エラスティック・プール・リーダーからリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

詳細は、メンバー・リフレッシュ可能クローンへの問合せのオフロードを参照してください。

削除された接続メトリック

ConnectionsDroppedByClientメトリックは、クライアントによって削除された接続数の合計を示します。ConnectionsDroppedByServerメトリックは、サーバーによって削除された接続数の合計を示します。

詳細は、使用可能なメトリック: oci_autonomous_databaseを参照してください。

Oracle APEX 24.2

Autonomous AI Databaseでは、Oracle APEXリリース24.2を使用します。

詳細は、Autonomous AI DatabaseでのOracle APEXを使用したアプリケーションの作成を参照してください。

Data Studioの拡張機能

Data Studioは新しい機能および変更で更新されます。

• Table AI Assist Tool: Data Studioのツール・スイートには、AIを搭載したテーブル・アシスト・ツールが搭載され、ローカル・データ表をAIの力で簡単に拡張できるようになりました。自然言語プロンプトを使用して、このツールで情報を拡張および修正できます。

  詳細は、表AI支援ツールを参照してください。

• カタログ・ツールの拡張: Autonomous Databaseカタログの新しいマルチカタログ機能により、カタログを追加して、他のAutonomous Databases、オンプレミス・データベース、クラウド・ストレージ・システム、共有データ、Oracle Cloud Infrastructure Data CatalogやAWS Glueなどのその他のデータ・カタログなど、幅広い外部システム全体でのデータ検索、検出および使用が可能になります。

  詳細は、カタログ・ツールを参照してください。

• データ・マーケットプレイス・ツール: Data Studio Marketplaceを使用すると、Autonomous Databaseユーザーは、同じまたは別のAutonomous Databaseの他のユーザーとデータを共有することで、簡単にコラボレーションできます。データ・プロバイダはデータ・セットをわずか数分で公開するため、コーディングは必要ありません。データ・コンシューマは、使用可能なデータ・セットを参照したり、ライブ・データを問い合せたり、独自のAutonomous Databaseインスタンスにコピーできます。

  詳細は、データ・マーケットプレイス・ツールを参照してください。

• データ・ロード・ライブフィードの拡張機能:

  • 新しい基本モードでは、ドロップダウン・メニューからフォルダを選択するだけで、Livefeedの作成も簡単です。
  • ライブフィードでマージ・セマンティクスを使用する新しい機能。Livefeed機能では、表の既存のデータが新しい情報で自動的に更新されるため、冗長な行が排除され、データの整合性が保証されます。

  • 新しく導入された「コードの表示」アイコンを使用すると、ライブフィードの背後にある基礎となるSQLコードを表示したり、SQLワークシートでコードを手動で実行することもできます。

  詳細は、データのフィードを参照してください。

ドキュメントの追加: 既存のSQL実行計画のAutonomous Databaseへの移行

リアルタイムSQL計画管理は、ソースOracle DatabaseからAutonomous AI Databaseに移行する場合に使用できます。

詳細は、「SQLパフォーマンス低下のリスクを軽減するための既存のSQL実行計画の自律型AIデータベースへの移行」を参照してください。

エラスティック・プール・リーダーからメンバーのリフレッシュ可能クローンへの問合せのオフロード

大量の読取りワークロードがあり、複数の問合せによって比較的少量のデータがスキャンされる場合、エラスティック・プール・リーダーからリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

詳細は、メンバー・リフレッシュ可能クローンへの問合せのオフロードを参照してください。

PAR URLを介した外部表の作成

事前認証済リクエスト(PAR) URLを介して外部表を作成できます。

詳細は、「表ハイパーリンク・ソースを使用する問合せデータ」を参照してください。

クラウド・リンク登録の更新

クラウド・リンクを使用すると、データ所有者は、データ所有者が定義したとおりに、選択したオーディエンスに対するリモート・アクセス用の表またはビューを登録し、登録時にアクセス権が付与されたユーザーがデータにアクセスできます。データ・セットの登録後、データ・セット属性を更新できます。

詳細は、「データ・セット登録属性の更新」を参照してください。

データベース・ユーザー・パスワード警告イベント: DatabaseUserPasswordWarning

データベース・ユーザー・パスワード警告イベントでは、Autonomous AI Databaseユーザー・パスワードが指定した猶予期間(デフォルトは30日)内に期限切れになるか、すでに期限切れになっているというメッセージが表示されます。

詳細は、Autonomous AI Databaseでのクリティカル・イベントを参照してください。

ドキュメントの追加: カスタム・メトリックの作成と使用

カスタム・メトリックを作成して、メトリックを収集、公開および分析できます。カスタム・メトリックは、Autonomous AI Databaseインスタンスから指定されたデータを収集し、OCI SDKが提供するREST APIを使用してOCI Monitoringサービスにデータを公開します。

詳細は、Autonomous AI Databaseでのカスタム・メトリックの使用を参照してください。

ピア・データベースの切断

Autonomous Data Guardスタンバイまたはバックアップベースのディザスタ・リカバリ・ピアを切断できます。クロスリージョン・ピアを切断すると、データベースはプライマリ・データベースから永続的に関連付けが解除されます。これにより、データベースがピア・データベースからスタンドアロン・データベースに変換されます。

詳細は、ピア・データベースの切断を参照してください。

プロビジョニング後のパッチ・レベルの変更

Autonomous AI Databaseインスタンスをプロビジョニングまたはクローニングする際、パッチ・レベルを選択して、今後のパッチに適用できます。Autonomous AI Databaseインスタンスのプロビジョニング後にパッチ・レベルを変更することもできます。「通常」と「早期」の2つのパッチ・レベル・オプションがあります。

詳細は、パッチ・レベルの設定を参照してください。

クラウド・リンク・コンシューマのサービス名マッピング

クラウド・リンク・コンシューマがデータ・セット所有者のデータにアクセスするときに使用するサービス名マッピングを設定できます。

詳細は、クラウド・リンク・コンシューマ用のデータベース・サービス名マッピングの設定を参照してください。

ORC、ParquetおよびAvroを使用する外部表は、文字列列のサイズを設定するオプションを提供

外部表を使用してオブジェクト・ストアに格納されているORC、ParquetまたはAvroデータにアクセスする場合、テキスト列の最大サイズを自動または明示的に設定できます。デフォルトでは、テキスト列サイズはMAX_STRING_SIZEの値に基づいて設定されます。

詳細は、ORC、ParquetまたはAvroソース・ファイルを使用した外部データの問合せおよびテキスト列サイズの明示的設定を参照してください。

Google Cloud Platform Cloud実行ファンクションの起動

Google Cloud Platform Cloud Run関数をSQL関数として呼び出すことができます。

詳細は、SQLファンクションとしてGoogle Cloud Runファンクションを起動するステップを参照してください。