5 Veri Modelleme İçin Veritabanı Bağlantılarını Yönetme

Yöneticiler Essbase, Snowflake veya Oracle Kurumsal Performans Yönetimi verileri gibi ilişkisel ve ilişkisel olmayan verileri yönetmek üzere bulut veritabanı bağlantılarını oluşturur ve yönetir. İşinizin tek bir yerde olması gerekmez. İş modelleyicilerin ve analistlerin, verilerin depolandığı konumdan bağımsız olarak şirket verilerini analiz edebilmesi için birden fazla bulut veritabanına bağlanın.

Konular

Essbase Küpünde Veri Modelleme

Essbase küplerinden verileri modelleyebilmek ve görselleştirebilmek için bir Essbase veritabanına bağlanın.

Essbase verilerini sadece Model Yönetim Aracı'nda modelleyebilirsiniz.
Başlamadan önce, Oracle Analitik anınızla Veri Ağ Geçidini devreye alın ve uzak Essbase dağıtımıyla iletişim kurmak için bir Veri Ağ Geçidi aracısı konfigüre edin.
  1. Fiziksel Katmanda bir veritabanı oluşturun:
    1. Fiziksel Katman bölmesine sağ tıklayın ve Yeni Veritabanı Oluştur'u seçin.
    2. Veritabanı iletişim kutusunda, Oracle Analitik içindeki veritabanınızı tanımlamak için bir ad belirtin.
    3. Veritabanı Tipi'ni seçin (örneğin, Essbase 11), ardından Tamam'a tıklayın.
  2. Fiziksel Katmanda bir bağlantı havuzu oluşturun:
    1. Yeni veritabanına sağ tıklayın, Yeni Nesne Oluştur'a tıklayın, ardından Veritabanı Bağlantı Havuzu'nu seçin.
    2. Bağlantı Havuzu iletişim kutusunda, Oracle Analitik'teki veritabanı havuzunu tanımlamak için bir ad belirtin.
    3. Essbase Sunucusu'nda Essbase sunucunuz için bağlantı dizesini belirtin.
      Örneğin, http://<IP address>:<port number>/essbase/agent.
    4. Veri Ağ Geçidini Kullan'ı seçin.
    5. Essbase dağıtımı için Kullanıcı adını ve Parolayı girin.
    6. İstenirse, Essbase dağıtımı için parolayı yeniden girin.
  3. Fiziksel Katmanda, Essbase meta verilerini içe aktarın:
    1. Essbase bağlantısına sağ tıklayın ve Meta Verileri İçe Aktar'ı seçin.
    2. Veri Kaynağı Seç sayfasında İleri'ye tıklayın.
    3. Meta Veri Nesnelerini Seç sayfasında, Veri kaynağı kutusunda veritabanını genişletin, istediğiniz küpü seçin ve ardından Seçilenleri içe aktar'a tıklayın.

      Büyük bir küp için içe aktarma işlemi iki ila üç dakika sürebilir.

    4. İçe aktarma tamamlandığında, içe aktarılan Essbase küpünü görüntülemek için Veri Havuzu Görünümü'nde veritabanını genişletin.
    5. Son'a tıklayın.
  4. Az önce oluşturduğunuz fiziksel katmanı kullanarak iş modeli ve haritalama katmanınız ile sunum katmanınızı oluşturun.
  5. Dosya, Bulut, Yayımla'ya tıklayın.
  6. Essbase küpünüzü temel alan bir kumanda tablosu veya görselleştirme çalışma kitabı oluşturun.
    Yeni Essbase küpü artık Oracle Analitik'te bir konu alanı olarak mevcuttur.
    Örneğin, Oracle Analitik'te bir analiz oluşturun. Konu Alanı Seç iletişim kutusunda yeni Essbase konu alanına erişebilirsiniz. Oracle Analitik uygulamasında bir çalışma kitabı oluşturun ve yeni Essbase konu alanına erişmek için Veri Kümesi Ekle iletişim kutusunda Konu Alanları'na tıklayın.

Snowflake Veri Ambarı'nda Veri Modelleme

Snowflake veritabanında veri modelleyebilmek için şirket içi ortamınızı konfigüre edin.

Snowflake verilerini Semantik Modelleyici veya Model Yönetim Aracı'nda modelleyebilirsiniz. Bu görev, Model Yönetim Aracı'nı kullanma sürecini açıklar.
Bir semantik modelden Snowflake'e hem yerel hem de uzak bağlantılar, Model Yönetim Aracı'nın bir Snowflake veri kaynağından tabloları içe aktarıp modellemesi için bir Veri Ağ Geçidi kurulumu gerektirir. Veri Ağ Geçidi aracısını, Snowflake'e bağlanmak için uygun bir sürücüyle konfigüre edin. Sorgular çalıştırıldığında uzak Veri Ağ Geçidi bağlantılarının kullanılabilir olduğuna emin olun. Ancak, Snowflake tabloları modellendikten ve semantik model yerel bağlantılar için Oracle Analitik'e yayımlandıktan sonra, Oracle Analitik'ten sorgular çalıştırıldığında kullanılmadığından Veri Ağ Geçidi devre dışı bırakılabilir veya kaldırılabilir.

Semantik modelden Snowflake'e yerel veya uzak bir bağlantı oluşturabilirsiniz. Yerel (uzak olmayan) bir bağlantı oluştururken, semantik modeldeki bağlantı havuzu bir JDBC bağlantısı kullanır.

Başlamadan önce, şirket içi ortamınızdaki aynı Windows bilgisayarına Veri Ağ Geçidini ve Model Yönetim Aracı'nı yükleyin.
  1. Geliştirici İstemci Aracından Snowflake'e bağlantıyı kolaylaştırmak için yerel bir Veri Ağ Geçidi aracısı konfigüre edin.
    1. En son Snowflake JDBC sürücüsünü indirin (örneğin snowflake-jdbc-3.9.0.jar dosyasında).
    2. İndirilen JAR dosyasını Veri Ağ Geçidi yükleme klasörüne kopyalayın.
      Sunucu dağıtımında JAR dosyasını şuraya kopyalayın:
      <Veri Ağ Geçidi klasörü>/domain/jettybase/lib/ext
      Kişisel dağıtımda JAR dosyasını şuraya kopyalayın:
      <yükleme klasörü>\war\datagateway\WEB-INF\lib
    3. Veri Ağ Geçidini yeniden başlatın.
  2. Snowflake veritabanınıza bir bağlantı konfigüre edin.
Artık bu bağlantıyı kullanarak verilerinizi modelleyebilirsiniz.

Snowflake'e Yerel Semantik Model Bağlantısı Oluşturma

Snowflake verilerini modelleyebilmek için yerel bir Snowflake veritabanına bağlanın.

  1. Model Yönetim Aracı'nda, Java veri kaynaklarını yükleyerek JDBC bağlantı havuzu fonksiyonelliğini etkinleştirin. Bkz. Raporlama için Veri Ağ Geçidini Konfigüre Etme ve Kaydetme bölümünde Adım 3.
  2. Model Yönetim Aracı'nda bir veritabanı oluşturun ve tipi Snowflake olarak ayarlayın.
  3. Bağlantı Havuzları ekleyin ve Genel sekmesinde şu detayları belirtin:
    • Çağrı Arayüzü: JDBC (Doğrudan Sürücü).
    • Tam nitelenmiş tablo adları gerektir: Evet.
    • Veri kaynağı adı: Bağlantı dizesini girin, örneğin: jdbc:snowflake://xxxx.snowflakecomputing.com?db=ODEV&warehouse=xxxxxx&schema=xxxxxx
    • RDC Sürümü: Bu alanı boş bırakın.
  4. Çeşitli sekmesinde şu detayları belirtin:
    • JDS Sunucu URL'si: Bu alanı boş bırakın (varsa bu alandaki girişleri kaldırın).
    • Sürücü Sınıfı: net.snowflake.client.jdbc.SnowflakeDriver.
    • HTTP'den Önce SQL Kullan: false.
  5. Bu bağlantıyı kullanarak verilerinizi modelleyin.
  6. Modelinizi tamamladığınızda semantik modelinizi Oracle Analitik Bulutu'na yükleyin veya yayımlayın.
    Oracle Analitik Bulutu, Veri Ağ Geçidi kullanmadan Snowflake veritabanına bağlanır.
Artık bu bağlantıyı kullanarak verilerinizi modelleyebilirsiniz.

Snowflake'e Uzak Semantik Model Bağlantısı Oluşturma

Snowflake verilerini modelleyebilmek için yerel bir Snowflake veritabanına bağlanın.

  1. Model Yönetim Aracı'nda, Java veri kaynaklarını yükleyerek JDBC bağlantı havuzu fonksiyonelliğini etkinleştirin. Bkz. Raporlama için Veri Ağ Geçidini Konfigüre Etme ve Kaydetme bölümünde Adım 3.
  2. Model Yönetim Aracı'nda bir veritabanı oluşturun ve tipi Snowflake olarak ayarlayın.
  3. Bağlantı Havuzları ekleyin ve Genel sekmesinde şu detayları belirtin:
    • Çağrı Arayüzü: JDBC (Doğrudan Sürücü).
    • Tam nitelenmiş tablo adları gerektir: Evet.
    • Veri kaynağı adı: Bağlantı dizesini girin, örneğin: jdbc:snowflake://xxxx.snowflakecomputing.com?db=ODEV&warehouse=xxxxxx&schema=xxxxxx
    • RDC Sürümü: 2 olarak ayarlıdır.
  4. Çeşitli sekmesinde şu detayları belirtin:
    • JDS Sunucu URL'si: Bu alanı boş bırakın (varsa bu alandaki girişleri kaldırın).
    • Sürücü Sınıfı: net.snowflake.client.jdbc.SnowflakeDriver.
    • HTTP'den Önce SQL Kullan: true.
  5. Bu bağlantıyı kullanarak verilerinizi modelleyin.
  6. Modelinizi tamamladığınızda semantik modeli Oracle Analitik Bulutu'na yükleyin veya yayımlayın.
    Not: Oracle Analitik Bulutu, konfigüre edilmiş herhangi bir Veri Ağ Geçidi aracısını kullanarak Snowflake'e bağlanır.
  7. Snowflake sürücü dosyasını her bir Veri Ağ Geçidi aracısı yükleme klasörüne kopyalayın.
    • Sunucuda devreye almada JAR dosyasını şuraya kopyalayın:<Data Gateway install_location>/domain/jettybase/thirdpartyDrivers.
    • Windows üzerinde kişisel devreye almada JAR dosyasını şuraya kopyalayın:<Data Gateway_extract_path>\datagateway-windows-105.7\lib
    • MacOS üzerinde kişisel devreye almada JAR dosyasını şuraya kopyalayın: <Application->Show Package Contents>Resources->app.nw-> thirdpartyDrivers.
  8. Veri Ağ Geçidini yeniden başlatın. Bkz. Veri Ağ Geçidini Güncelleme.

Google BigQuery'de Veri Modelleme

Google BigQuery'deki verileri modellemek ve görselleştirmek için Google BigQuery veritabanına bağlanın. Google BigQuery verilerini Semantik Modelleyici veya Model Yönetim Aracı'nda modelleyebilirsiniz. Bu görevler, Model Yönetim Aracı'nı kullanma sürecini açıklar.

Konular

Google BigQuery'ye Oracle Analitik Bağlantısı Oluşturma

Google BigQuery veritabanına bir sistem bağlantısı oluşturabilir ve Google BigQuery projesini modellemek için bağlantıyı kullanabilirsiniz.

Başlamadan önce Google BigQuery hizmetiniz için Hizmet Hesabı Özel Anahtarını (JSON formatında) indirin.
  1. Oracle Analitik Giriş sayfasında Oluştur'a ve ardından Bağlantı'ya tıklayın.
  2. BigQuery'e tıklayın.
  3. Bağlantı detaylarını girin.
    • Bağlantı Adı içinde, Oracle Analitik'teki bağlantı detaylarını tanımlamak için kullanıcı dostu bir ad belirtin.
    • Proje bölümünde, analiz etmek istediğiniz projenin BigQuery proje adını küçük harfle belirtin.
    • Hizmet Hesabı Özel Anahtarı alanında Seç'e tıklayın ve BigQuery hizmetiniz için Hizmet Hesabı Özel Anahtarını (JSON formatında) yükleyin. Hizmet Hesabı E-Postası, yüklenen anahtar detaylarından doldurulur.
    • Sistem bağlantısı bölümünde bu seçeneği seçin.
      GUID-62C22DE3-F4DC-4050-AA35-4BAD55E9F5D0-default.png açıklaması aşağıdadır
      .png'' çiziminin açıklaması

  4. Detayları kaydedin.

BigQuery Açık Veritabanı Bağlantısı Sürücüsünü İndirme ve Kurma

Google BigQuery bağlantısı için gereken Açık Veritabanı Bağlantısı sürücüsünü yükleyin ve projeyi modellemenize olanak sağlayacak şekilde Model Yönetim Aracı'nda konfigüre edin.

  1. Simba BigQuery Açık Veritabanı Bağlantısı sürücüsünü Google'dan indirin.
    Örneğin, şuradan indirin: Google referans sitesi.
  2. İndirilen sürücüyü Oracle Analitik İstemci Araçları'nın kurulu olduğu makineye yükleyin.
  3. DSN Kurulumu iletişim kutusunu kullanarak Açık Veritabanı Bağlantısı sürücüsünü konfigüre edin.
    GUID-450ABCF1-472B-4A80-9F49-CC59E6564AA4-default.png açıklaması aşağıdadır
    .png'' çiziminin açıklaması

  4. Bağlantıyı test etmek için Test'e tıklayın.
    GUID-65677628-F0C0-4018-B7DF-39D6726D3D3C-default.png açıklaması aşağıdadır
    .png'' çiziminin açıklaması

  5. Detayları kaydedin.

Google BigQuery Veri Kaynağından Veri Modeli Oluşturma

Google BigQuery veritabanınız için bir veri modeli oluşturursunuz ve bu modeli bir BigQuery projesindeki verileri görselleştirmek için devreye alabilirsiniz.

Veri modeli oluşturmak için BigQuery anahtarında izinlere ihtiyacınız vardır. BigQuery anahtarı veri kümesi düzeyine erişim izni veriyorsa aşağıdaki adımları izleyerek BigQuery Açık Veritabanı Bağlantısı sürücüsünü kullanarak Meta Verileri İçe Aktarma işlemini gerçekleştirmeniz yeterlidir. BigQuery anahtarı sadece belirli tablolara veya görünümlere erişim izni veriyorsa fiziksel bir şema oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyin.
  1. Model Yönetimi aracında, veri havuzunda bir veritabanı oluşturun ve Veritabanı tipini Açık Veri Bağlantısı Temel olarak ayarlayın.
    GUID-407BFD6D-8629-4578-B218-FC0DF46B3583-default.png açıklaması aşağıdadır
    .png'' çiziminin açıklaması

  2. Bağlantı Havuzları iletişim kutusunda, veritabanında bir bağlantı havuzu oluşturun.
    • Çağrı arayüzü'nde "Öndeğer (Açık Veritabanı Bağlantısı 2.0)" seçeneğini seçin.

    • Veri kaynağı adı alanında, daha önce oluşturduğunuz BigQuery Açık Veritabanı Bağlantısı sürücüsünü seçin.

  3. BigQuery veri kümesiyle aynı adı kullanarak veritabanında fiziksel bir şema oluşturun.
    BigQuery SQL, veri kümesi adının tablo adının (dataset.table) önüne eklenmesini gerektirir. Veri kümesi adı, veri havuzu dosyasındaki fiziksel şema nesnesine eşdeğerdir.
  4. Bağlantı havuzuna sağ tıklayın ve Meta Verileri İçe Aktar'ı seçin.
  5. Veri Kaynağı Seç iletişim kutusunda bağlantı tipi olarak Açık Veritabanı Bağlantısı 2.0 veya Açık Veritabanı Bağlantısı 3.5'i seçin ve BigQuery Açık Veritabanı Bağlantısı sürücüsünü seçin.
    GUID-DA7BA215-A363-457B-8DDE-FF9B7198DA2C-default.png açıklaması aşağıdadır
    .png'' çiziminin açıklaması

  6. Meta Veri Tiplerini Seç iletişim kutusunda Görünümler'i ve BigQuery anahtarınızın izinlere sahip olduğu diğer kullanmak istediğiniz tipleri seçin.
    GUID-9715097D-495D-4A39-AD3C-1D47A973A8F2-default.png açıklaması aşağıdadır
    .png'' çiziminin açıklaması

  7. Meta Veri Tiplerini Seç iletişim kutusunda tabloları tek tek seçin ve ardından Seçilenleri İçe Aktar'a tıklayın. Bu, BigQuery veritabanını ve temel yapıları içe aktarır.
    GUID-599435ED-DB4D-48ED-87AA-1DC439D518E3-default.png açıklaması aşağıdadır
    .png'' çiziminin açıklaması

    Tümünü İçe Aktar'a tıklarsanız sadece veritabanını içe aktarırsınız. Bunun olması durumunda tabloları içe aktarmak için ikinci kez Tümünü İçe Aktar'ı seçin.
  8. Son'a tıklayın.
  9. İçe aktarılan tabloları fiziksel şemaya sürükleyin.
  10. Fiziksel veritabanını düzenleyin ve veritabanı tipini BigQuery olarak değiştirin.

    Fiziksel veritabanını değiştirirken, veritabanı tipinin bağlantı havuzunda ayarlanan çağrı arayüzüyle eşleşmediğini belirten bir mesaj görürsünüz. Evet'e tıklayın.

  11. Bağlantı Havuzu iletişim kutusunda şu ayarları konfigüre edin:
    • Çağrı arayüzü'nde çağrı arayüzünü JDBC (Doğrudan Sürücü) olarak değiştirin.
    • Tam nitelenmiş tablo adları gerektir'i seçin.
    • Veri Bağlantısını Kullan'ı seçin.
    • Oracle Analitik'te BigQuery bağlantısını inceleyin ve Nesne No'yu kopyalayın. BigQuery büyük/küçük harfe duyarlıdır. Veri bağlantısı söz diziminin doğru olduğuna emin olmak için Kopyala düğmesini kullanın.
      GUID-976116CC-2CC9-4109-AFCC-B408373E0A81-default.png açıklaması aşağıdadır
      .png'' çiziminin açıklaması

    • Bağlantı Havuzu iletişim kutusunda, kopyalanan Nesne No'sunu Nesne No alanına yapıştırın.
    • Maksimum bağlantı sayısını 100 olarak ayarlayın.
  12. Detayları kaydedin.
Veri havuzundaki meta verileri modelleyin ve veri havuzu dosyasını (RPD) Oracle Analitik'e yükleyin.

Google BigQuery İçin Veri Havuzu Bağlantı Sorunlarını Giderme

Google BigQuery'ye bağlanırken karşılaşabileceğiniz bazı sorunları ve bunlara yönelik geçici çözümleri burada bulabilirsiniz.

'Tam nitelenmiş tablo adları gerektir' seçili değilse ve fiziksel şema oluşturulan SQL'in parçası değilse, sorgular 'Java Veri Kaynağı sunucusundan veri okunamadı' benzeri bir mesajla başarısız olur.

Sorgu, nqcmd veya başka bir SQL giriş aracı kullanılarak BigQuery için çalıştırılırsa gerçek hata mesajı görüntülenir:

WITH SAWITH0 AS (select distinct T4.PROP_CD as c1 from FINOPS_RM_OCC_ACT T4) select 0 as c1, D1.c1 as c2 from SAWITH0 D1 order by c2
[Simba][BigQuery] (70) Invalid query: Table "FINOPS_RM_OCC_ACT" must be qualified with a dataset (e.g. dataset.table).
Statement preparation failed

Sorguyu bir veri kümesiyle değerlendirmenin yolu, veri havuzu dosyasında fiziksel bir şema kullanmaktır.

Oracle Analitik bağlantısı büyük harfli bir proje adı kullanıyorsa bağlantı başarıyla oluşturulmuştur.

İki farklı sorunla karşılaşabilirsiniz.

1. Sorgular, maskelenmiş bir URL'ye ilişkin 404 Bulunamadı mesajıyla başarısız oluyor:

[2022-03-17T01:13:44.105+00:00] [OBIS] [TRACE:2] [USER-34] [] [ecid: d6382db0-1e63-427e-893b-18bc00c0424e-0000de96,0:2:1:5] [sik: bootstrap] [tid: 856a6700] [messageId: USER-34] [requestid: 6358001e] [sessionid: 63580000] [username: Testuser] -------------------- Query Status: [nQSError: 46164] HTTP Server returned 404 (Not Found) for URL [masked_url]. [[
[nQSError: 46281] Failed to download metadata for dataset ‘system’.‘BigQuery Test’.
[nQSError: 43119] Query Failed:

2. Oracle Analitik'te veri kümelerini görüyorsunuz ancak temel tablolar mevcut değil.
GUID-1C0811AA-3875-4A7C-A147-230688B98583-default.png açıklaması aşağıdadır
.png'' çiziminin açıklaması

Her iki durumda da bağlantıyı proje adı küçük harf olacak şekilde değiştirebilirsiniz.

Oracle Analitik Bulutu'nda BigQuery bağlantılarının sorunlarını giderirken, aynı Hizmet Hesabı Anahtarını kullanarak BigQuery'ye bağlanmayı denemek için üçüncü taraf bir JDBC istemcisi kullanın.

Bağlantı başarısız olmaya devam ederse Hizmet Hesabı Anahtarında bir sorun var demektir.

Bağlantı başarılı olursa Oracle Analitik ile ilgili bir sorun vardır ve Oracle Teknik Destek ile iletişime geçmeniz gerekir.

Bu test, Hizmet Hesabı Anahtarının ODBC (Açık Veritabanı Bağlantısı) vasıtasıyla doğrulanmadığı durumlarda yararlıdır.

Veri Kaynaklarını Belirtmek İçin DSN Formatları

Oracle Analitik'te birçok veritabanı tipi için şirket içi verilerinizi modelleyebilirsiniz. Oracle Analitik, semantik model aracılığıyla bazı şirket içi veri kaynaklarına doğrudan erişimi destekler. Model Yönetim Aracı'nı kullanarak veritabanı bağlantısını oluşturduğunuzda, Bağlantı Havuzu iletişim kutusundaki (Genel sekmesi) Veri kaynağı adı alanında, bağlandığınız veritabanı tipi için uygun DSN formatını kullanırsınız.

Amazon Redshift:
       DRIVER=Oracle 7.1 Amazon Redshift Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
      SSL: DRIVER=Oracle 7.1 Amazon Redshift Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"];EM=6;CPV=TLSv1.2,TLSv1.1,TLSv1, SSLv3, SSLv2;VSC=0
Apache Drill:
       DRIVER=MapR Drill ODBC Driver;Host=["host-name"];Port=["port"];CastAnyToVarchar=true;ExcludedSchemas=sys,INFORMATION_SCHEMA;AuthenticationType=Basic               Authentication;ConnectionType=Direct
Aster:
       DRIVER=Aster ODBC Driver;SERVER=["host-name"];PORT=["port"];DATABASE=["service-name"]
DB2:
      DRIVER=Oracle 7.1 DB2 Wire Protocol;IpAddress=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
      SSL:  DRIVER=Oracle 7.1 DB2 Wire Protocol;IpAddress=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"];EM=1;VSC=0
Greenplum:
       DRIVER=Oracle 7.1 Greenplum Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
Hive:
       DRIVER=Oracle 8.0 Apache Hive Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"]
      SSL: DRIVER=Oracle 8.0 Apache Hive Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];EM=1;VSC=0
Impala:
       DRIVER=Oracle 7.1 Impala Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"]
     SSL:  DRIVER=Oracle 7.1 Impala Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];EM=1;VSC=0
Informix:
       DRIVER=Oracle 7.1 Informix Wire Protocol;HOSTNAME=["host-name"];PORTNUMBER=["port"];DATABASE=["service-name"]
MongoDB:
       DRIVER=Oracle 8.0 MongoDB;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
MySQL:
      DRIVER=Oracle 7.1 MySQL Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
PostgresSql:
       DRIVER=Oracle 7.1 PostgreSQL Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
Spark:
      DRIVER=Oracle 8.0 Apache Spark SQL;HOST=["host-name"];PORT=["port"]
      SSL:  DRIVER=Oracle 8.0 Apache Spark SQL;HOST=["host-name"];PORT=["port"];EM=1;VSC=0
SQL Server:
     DRIVER=Oracle 7.1 SQL Server Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"]
     SSL:  DRIVER=Oracle 7.1 SQL Server Wire Protocol;HOST=["host-name"];PORT=["port"];DB=["service-name"];EM=1;VSC=0;CryptoProtocolVersion=TLSv1.2,TLSv1.1,TLSv1,SSLv3,SSLv2
Sybase:
       DRIVER=Oracle 7.1 Sybase Wire Protocol;NA=["host-name"], ["port"];DB=["service-name"]
Teradata:
       DRIVER=Oracle 7.1 Teradata;DBCName=["host-name"];port_name=["port"]