連線至 Oracle Autonomous AI Lakehouse

您可以建立與 Oracle Autonomous AI Lakehouse 的連線，然後使用這些連線存取資料。

開始之前，請先要求 Oracle Autonomous AI Lakehouse 管理員允許從 Oracle Analytics Cloud 進行存取。對於公用和專用類型的連線，管理員採用不同的設定步驟：
您可以使用從 Oracle Autonomous AI Lakehouse 下載到公事包的安全憑證 (稱為 mTLS，即雙向傳輸層安全) 或不使用公事包 (稱為 TLS，即傳輸層安全)，連線到 Oracle Autonomous AI Lakehouse。請參閱關於 TLS 認證。證明資料公事包檔案可保護 Oracle Analytics 與 Oracle Autonomous AI Lakehouse 之間的通訊。您上傳的公事包檔案 (例如 wallet_ALKC1.zip) 必須包含 SSL 信任的憑證，才能在您的 Oracle AI Database 連線啟用 SSL。

教學課程圖示 教學課程

  1. 若要使用證明資料公事包檔案連線 (稱為雙向 TLS 連線)，請從 Oracle Autonomous AI Lakehouse 下載 SSL 憑證。

    請參閱使用 Oracle Autonomous Database Serverless 中的下載從屬端證明資料 (公事包)。

    證明資料公事包檔案可保護 Oracle Analytics 與 Oracle Autonomous AI Lakehouse 之間的通訊。您上傳的公事包檔案 (例如 wallet_ALKC1.zip) 必須包含 SSL 憑證。

    若不要使用證明資料公事包檔案連線 (稱為 TLS 連線)，請略過步驟 1，直接前往步驟 2。

  2. 在您的首頁中，按一下建立，然後按一下連線。
  3. 按一下 Oracle Autonomous Data Warehouse。
  4. 在連線方式選取「基本」或「資源主體」。
    如需使用資源主體的相關資訊，請參閱 Oracle Autonomous AI Database Serverless 或 Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure 上的 "Use Resource Principal to Access Oracle Cloud Infrastructure Resources" 主題。
  5. 輸入使用者易記的連線名稱和描述。
  6. 對於加密類型：
    • 若要不使用證明資料公事包檔案連線，請選取 TLS 作為加密類型，輸入連線字串，然後輸入 Oracle Autonomous AI Lakehouse 使用者的使用者名稱和密碼。
    • 若要使用證明資料公事包檔案連線，請選取雙向 TLS 作為加密類型，然後按一下選取，瀏覽並選取從 Oracle Autonomous AI Lakehouse 下載的從屬端證明資料公事包檔案 (例如 wallet_ALKC1.zip)，然後輸入服務名稱。從屬端證明資料欄位就會顯示 cwallet.sso 檔案。請參閱選取 Oracle Autonomous AI Lakehouse 的服務名稱。

      秘訣：如果使用執行處理公事包定義 Oracle Autonomous AI Lakehouse 連線，預設會選取 high 服務名稱。將名稱變更為 low 或 medium，以避免並行連線數受到限制。

  7. 在從屬端證明資料中，按一下選取以瀏覽並選取您的從屬端證明資料壓縮檔。
  8. 若是連線至遠端資料庫，請按一下使用遠端資料連線。
    向管理員確認您可以存取遠端資料庫。
  9. 若要讓資料模型建立者能夠使用這些連線詳細資訊，請選取系統連線。請參閱資料庫連線選項。
  10. 在認證底下，指定連線的認證方式：
    • 一律使用這些證明資料 - Oracle Analytics 一律會使用您提供的連線登入名稱和密碼。不會提示使用者進行登入。
    • 使用者必須輸入自己的證明資料 - Oracle Analytics 會提示使用者對資料來源輸入自己的使用者名稱和密碼。使用者只能存取其許可權、權限及指定角色所允許存取的資料。
  11. 按一下儲存。
您現在就可以從連線建立資料集。

選取 Oracle Autonomous AI Lakehouse 的服務名稱

選取正確的預先建置資料庫服務名稱是連線到 Oracle Autonomous AI Lakehouse (Oracle ALK) 的關鍵。瞭解不同的預先建置資料庫服務名稱，以及您應選擇的名稱。

什麼是預先建置資料庫服務名稱？

Oracle Autonomous AI Lakehouse 以下列格式對連線提供三個資料庫服務名稱：
  • databasename_high - 最多的資源，最少的並行處理。併行執行查詢。
  • databasename_medium - 較少的資源，最多的並行處理。併行執行查詢。
  • databasename_low - 最少的資源，最多的並行處理。依序執行查詢。

這些名稱包含在 Oracle 公事包的 tnsnames.ora 檔案中。按一下 Oracle Cloud Infrastructure 主控台中的資料庫連線以查看字串。
以下為 GUID-993E1C00-6FF1-4577-A8E2-CE15736B7C69-default.png 的說明
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關於 Oracle Resource Manager 中的用戶群組

資料庫服務名稱會對應到資源管理程式中的用戶群組，以限制可在 Oracle Autonomous AI Lakehouse 同時執行 (並行) 的連線和查詢數，以及每個查詢允許的併行處理作業上限 (parallel_degree_limit)。這些限制取決於授權的 ECPU 或 OCPU 數，以及是否啟用自動調整功能。

下表對具有 32 個 ECPU 的資料庫分別顯示停用和啟用 ECPU 自動調整功能的範例並行連線值。

資料庫服務名稱 停用 ECPU 自動調整功能的並行查詢數 啟用 ECPU 自動調整功能的並行查詢數
high 3 9
medium 20 (.63 × ECPU 數目) 60 (1.89 ×ECPU 數目)
low 最高 4800 (150 x ECPU 數目) 最高 4800 (150 x ECPU 數目)

對 Oracle Analytics 選擇最佳化的資料庫服務名稱

未啟用自動調整功能的 high 資料庫服務可同時執行的查詢數上限為三個，若啟用自動調整功能則為九個。這項限制可由三個連線至 high 資料庫服務名稱的使用者個別執行一個查詢，或由一個使用者在一個 Oracle Analytics 儀表板執行三個報表達到。

low 服務名稱適用於 Oracle Analytics 中大部分的 Oracle Autonomous AI Lakehouse 工作負載，但若要使用併行查詢，請選取 medium 服務名稱。low 服務名稱的併行執行程度限制為一，也就是沒有併行執行。若您連線至 low 服務名稱，即使在表格或索引層級指定併行執行程度，併行執行程度仍會減至一且無法執行併行查詢。medium 和 high 的併行執行程度限制 (每一查詢) 是授權 CPU 數目的兩倍。

注意：連線至 Oracle Fusion Analytics Warehouse (Fusion Analytics) 的資料庫需要使用 low 服務名稱以允許最大並行查詢數。

監督已排入佇列敘述句

若達到並行查詢數上限，超出的查詢會排入佇列。Oracle Autonomous AI Lakehouse 提供檢查已排入佇列敘述句的度量。

在 Oracle Cloud Infrastructure 主控台的 Oracle Autonomous AI Lakehouse 頁面，選取資料庫動作和資料庫儀表板。


以下為 GUID-78C6AFF4-1BA2-404D-B1F8-42C67C8DCA41-default.png 的說明
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依序選取效能中心和 SQL 監督器頁籤以查看以灰色時鐘顯示的已排入佇列敘述句狀態。在此範例中，三個查詢以 high 服務名稱執行、一個排入佇列，以及一個以 medium 服務名稱執行。已排入佇列敘述句會在以 high 服務名稱執行的三個查詢中，其中一個完成時執行。


以下為 GUID-AF649614-A214-42F7-AD17-7AC36DC40497-default.png 的說明
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監督併行執行

若超出併行執行程度限制，會在 SQL 監督器報表中看到併行執行程度 (DOP) 降級。併行執行程度降級原因 353 代表資源管理程式因併行執行程度上限將敘述句降級。


以下為 GUID-02DDFA21-7953-43C2-B78C-88F9F0C3392D-default.png 的說明
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下表提供 Oracle Database 版本 18 和更新版本的降級原因代碼說明：

ID 原因代碼
352 因調適性 DOP 而降級 DOP。
353 因資源管理程式 DOP 上限而降級 DOP。
354 因處理作業數不足而降級 DOP。
355 因從屬作業無法聯結而降級 DOP。

資源管理程式 CPU 等待事件

等待資源管理程式配置 CPU 的階段作業會增量 resmgr:cpu 量子等待事件。若要減少發生此等待事件，請檢查是否針對 OAC 連線使用 low 或 medium 服務名稱，或是增加配置給 Oracle ALK 的 CPU 數目。

若要查看等待次數和平均等待時間，請複查 resmgr:cpu 量子等待事件自動工作負載儲存區域 (AWR) 報表中的「前景等待事件」。

在此範例中，總共有 272 次等待，平均每次等待 588.91 毫秒，總共等待時間為 160 秒。經判斷是 OAC 連線使用了 high 資料庫服務名稱。當客戶切換為 medium 服務，這些等待期間便會消失，儀表板週期性緩慢的問題也得到解決。


以下為 GUID-EA1878A7-1E60-47BA-989C-404AD8D7D7DE-default.png 的說明
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在 Oracle Analytics 中建立 Oracle Autonomous AI Lakehouse 連線的秘訣

在 Oracle Analytics 中，使用執行處理公事包定義 Oracle Autonomous AI Lakehouse 連線時，預設會選取 high 服務名稱。將名稱變更為 low 或 medium，以避免並行連線數受到限制。


以下為 GUID-E576A8A9-5059-4EE1-815C-4A07A7FB27FA-default.png 的說明
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