Documentación de Oracle Cloud Infrastructure

Consultar datos externos con base de datos de IA autónoma

Describe paquetes y herramientas para consultar y validar datos con Autonomous AI Database.

La base de datos no gestiona los datos externos; sin embargo, puede utilizar el procedimiento DBMS_CLOUD para consultar los datos externos. Aunque las consultas de datos externos no serán tan rápidas como las consultas de tablas de base de datos, puede utilizar este enfoque para empezar rápidamente a ejecutar consultas en los archivos de origen externos y los datos externos. Según el tipo de tabla externa, puede validar datos externos mediante los procedimientos de validación DBMS_CLOUD. Los procedimientos de validación de datos le permiten validar los archivos de origen para una tabla externa para poder identificar problemas y corregir los datos de la tabla externa o excluir datos no válidos antes de utilizar los datos.

Nota

Nota: Si no utiliza al usuario ADMIN, asegúrese de que el usuario tiene los privilegios necesarios para las operaciones que el usuario debe realizar. Consulte Gestión de privilegios de usuario en Autonomous AI Database - Conexión con una herramienta de cliente para obtener más información.

  • Consulta de datos externos

    Para consultar datos en archivos en la nube, primero se deben almacenar las credenciales del almacenamiento de objeto en la base de datos de IA autónoma y, a continuación, crear una tabla externa mediante el procedimiento PL/SQL DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE.

  • Consulta de datos JSON en Object Storage mediante tablas externas

    Con Autonomous AI Database, puede acceder a los documentos JSON almacenados en Oracle Cloud Infrastructure Object Storage mediante tablas externas.

  • La base de datos de IA autónoma Consulta de datos externos con archivos de origen ORC, Parquet o Avro facilita el acceso a los datos de ORC, Parquet o Avro almacenados en el almacén de objetos mediante tablas externas. Los orígenes ORC, Parquet y Avro tienen metadatos embebidos en ellos, y el procedimiento DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE puede utilizar estos metadatos para simplificar la creación de tablas externas.

  • Consulta de Tablas Externas con Partición Implícita

    En Autonomous AI Database puede crear tablas externas particionadas implícitas a partir de datos particionados de estilo Hive o de datos particionados de carpetas simples almacenados en el almacén de objetos en la nube.

  • Consulta de Tablas Externas con Partición Especificada en Archivos de Origen Si desea consultar varios archivos de datos en el Almacén de Objetos como una única tabla externa y los archivos se pueden representar como varias particiones lógicas, se recomienda utilizar una tabla particionada externa. El uso de una tabla particionada externa conserva la partición lógica de los archivos de datos para el acceso a las consultas.

  • Consulta de datos particionados externo (con cláusula de partición)

    Si desea consultar varios archivos de datos en el almacén de objetos como una única tabla externa y los archivos se pueden representar como varias particiones lógicas, se recomienda utilizar una tabla particionada externa. El uso de una tabla particionada externa conserva la partición lógica de los archivos de datos para el acceso a las consultas. Utilice el procedimiento DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLE para crear una tabla particionada externa.

  • Datos de consulta que utilizan el origen de hiperenlace de tabla

    Puede crear una tabla externa a través de un hiperenlace de tabla de base de datos de IA autónoma.

  • Consultar Datos Particionados Híbridos Si desea consultar datos internos y varios archivos de datos en el almacén de objetos como una única tabla lógica, puede utilizar una tabla particionada híbrida para representar los datos como un único objeto. Utilice el procedimiento DBMS_CLOUD.CREATE_HYBRID_PART_TABLE para crear una tabla particionada híbrida.

  • Consulta de archivos de volcado de Data Pump externos

    También puede consultar los archivos de volcado de Oracle Data Pump en la nube creando una tabla externa mediante DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE.

  • Consulta de datos de Big Data Service Hadoop (HDFS) desde una base de datos de IA autónoma Puede crear enlaces de base de datos a Oracle Big Data Service desde una base de datos de IA autónoma.

  • Consulta de datos externos con Data Catalog

    Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog es el servicio de gestión de metadatos de Oracle Cloud que le ayuda a detectar datos y a soportar la gobernanza de datos. Proporciona un inventario de activos, un glosario de negocio y un metastore común para lagos de datos.

  • Consultar datos externos con el catálogo de datos de AWS Glue

    Autonomous AI Database es compatible con un sistema de sincronización con una instancia de Amazon AWS Glue Data Catalog.

  • Consultar tablas de Apache Iceberg

    Autonomous AI Database admite la consulta de tablas de Apache Iceberg.

  • Validación de datos externos

    Para validar cualquier tabla externa, puede utilizar el procedimiento DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_TABLE.

  • Validación de datos particionados externos

    Para validar una tabla particionada externa, puede utilizar el procedimiento DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_PART_TABLE. Este procedimiento incluye un parámetro que le permite especificar una partición específica para validar.

  • Validación de datos particionados híbridos Para validar una tabla particionada híbrida, puede utilizar el procedimiento DBMS_CLOUD.VALIDATE_HYBRID_PART_TABLE. Este procedimiento incluye un parámetro que le permite especificar una partición específica para validar.

  • Visualización de logs de validación de datos

    Para validar una tabla externa, utilice los procedimientos DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_TABLE, DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_PART_TABLE y DBMS_CLOUD.VALIDATE_HYBRID_PART_TABLE.