DBMS_CLOUD Prise en charge d'Avro, ORC et Parquet

Cette section présente la prise en charge d'Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD fourni avec la base de données autonome.

Options de format de l'ensemble DBMS_CLOUD pour Avro, ORC ou Parquet

L'argument de format dans DBMS_CLOUD spécifie le format des fichiers sources.

Les deux façons de spécifier l'argument de format sont les suivantes :

format => '{"format_option" : “format_value” }'  

Et :

format => json_object('format_option' value 'format_value'))

Exemples :

format => json_object('type' VALUE 'CSV')

Pour spécifier plusieurs options de format, séparez les valeurs par une ",".

Par exemple :

format => json_object('ignoremissingcolumns' value 'true', 'removequotes' value 'true', 'dateformat' value 'YYYY-MM-DD-HH24-MI-SS', 'blankasnull' value 'true')

Option de formatage	Description	Syntaxe
regexuri	Lorsque la valeur de regexuri est réglée à TRUE, vous pouvez utiliser des caractères génériques et des expressions rationnelles dans les noms de fichier dans les URI de fichier source en nuage. Les caractères "*" et "?" sont considérés comme des caractères génériques lorsque le paramètre regexuri est réglé à FALSE. Lorsque le paramètre regexuri est réglé à TRUE, les caractères "*" et "?" font partie du modèle d'expression rationnelle spécifié. Les modèles d'expression rationnelle ne sont pris en charge que pour le nom de fichier ou le chemin du sous-dossier dans vos URI et la correspondance de modèle est identique à celle effectuée par la fonction REGEXP_LIKE. Les modèles d'expression rationnelle ne sont pas pris en charge pour les noms de répertoire. Pour les tables externes, cette option n'est prise en charge qu'avec les tables qui sont créées dans un fichier du stockage d'objets. Par exemple : format => JSON_OBJECT('regexuri' value TRUE) Voir Condition REGEXP_LIKE dans Informations de référence sur le langage SQL pour Oracle Database 19c ou Informations de référence sur le langage SQL pour Oracle Database 23ai pour plus d'informations sur la condition REGEXP_LIKE.	regexuri: True Valeur par défaut :False
type	Indique le type de fichier.	type : avro | orc | parquet
schema	Lorsque la valeur de schema est first ou all, les colonnes de table externe et les types de données sont automatiquement dérivés des métadonnées de fichier Avro, ORC ou Parquet. Les noms de colonne correspondent à ceux figurant dans Avro, ORC ou Parquet. Les types de données sont convertis des types de données Avro, ORC ou Parquet en types de données Oracle. Toutes les colonnes sont ajoutées à la table. La valeur first indique d'utiliser les métadonnées du premier fichier Avro, ORC ou Parquet dans file_uri_list pour générer automatiquement les colonnes et leurs types de données. Utilisez first si tous les fichiers ont le même schéma. La valeur all indique d'utiliser les métadonnées de tous les fichiers Avro, ORC ou Parquet dans file_uri_list pour générer automatiquement les colonnes et leurs types de données. Utilisez all (plus lent) si les fichiers peuvent avoir des schémas différents. Par défaut : Si column_list est spécifié, la valeur de schema, si elle est spécifiée, est ignorée. Si column_list n'est pas spécifié, la valeur par défaut de schema est first. Note : Pour les fichiers au format Avro, ORC ou Parquet, l'option de format schema n'est pas disponible et le paramètre column_list doit être spécifié pour les tables externes partitionnées à l'aide de la procédure DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLE.	schema : first | all

Mappage de types de données Avro et Oracle dans l'ensemble DBMS_CLOUD

Décrit le mappage des types de données Avro aux types de données Oracle.

Note :

Les types complexes, tels que les mappages, les tableaux et les structures, sont pris en charge à partir d'Oracle Database 19c. Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes Avro, ORC et Parquet, voir DBMS_CLOUD dans l'ensemble.

Type Avro	Type Oracle
INT	NOMBRE(10)
LONG	NUMÉRO(19)
BOÎTE	NUMÉRO(1)
UTF8 BYTE_ARRAY	RAW(2000)
FLT	BINARY_FLOAT
Base de données	BINARY_DOUBLE
DÉCIMAL(p)	NUMÉRO(p)
DÉCIMAL(p,s)	NUMBER(p,s)
DATE	DATE
STRING	VARCHAR2
TIME_MILLIS	VARCHAR2(20 OCTETS)
TIME_MICROS	VARCHAR2(20 OCTETS)
TIMESTAMP_MILLIS	TIMESTAMP(3)
TIMESTAMP_MICROS	TIMESTAMP(6)
ENUM	VARCHAR2(n) Où : "n" est la longueur maximale réelle des valeurs possibles pour AVRO ENUM
DURATION	RAW(2000)
FIXED	RAW(2000)
NULL	VARCHAR2(1) OCTETS

Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes Avro, ORC et Parquet, voir DBMS_CLOUD dans l'ensemble.

Mappage entre types de données ORC et Oracle dans l'ensemble DBMS_CLOUD

Décrit le mappage des types de données ORC aux types de données Oracle.

Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes ORC, DBMS_CLOUD dans l'ensemble - Types complexes Avro, ORC et Parquet.

Type ORC	Type Oracle	Informations supplémentaires
tableau	VARCHAR2(n) format JSON	Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD
bigint (64 bits)	NUMÉRO(19)
binary	BLOB
booléen (1 bit)	NUMÉRO(1)
char	CARTE(n)
date	DATE
double	BINARY_DOUBLE
float	BINARY_FLOAT
int (32 bits)	NOMBRE(10)
liste	VARCHAR2(n) format JSON	Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD
map	VARCHAR2(n) format JSON	Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD
smallint (16 bits)	NOMBRE(5)
chaîne	VARCHAR2(4000)
structure	VARCHAR2(n) format JSON	Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD
timestamp	TIMESTAMP
tinyint (8 bits)	NOMBRE(3)
syndicat	VARCHAR2(n) format JSON	Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD
varchar	VARCHAR2(n)

Mappage entre types de données Parquet et Oracle dans l'ensemble DBMS_CLOUD

Décrit le mappage des types de données Parquet aux types de données Oracle.

Note :

Les types complexes, tels que les mappages, les tableaux et les structures, sont pris en charge à partir d'Oracle Database 19c. Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes Parquet, voir DBMS_CLOUD Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble.

Type Parquet	Type Oracle
UINT_64	NOMBRE(20)
INT_64	NUMÉRO(19)
UINT_32	NOMBRE(10)
INT_32	NOMBRE(10)
UINT_16	NOMBRE(5)
INT_16	NOMBRE(5)
UINT_8	NOMBRE(3)
INT_8	NOMBRE(3)
BOÎTE	NUMÉRO(1)
UTF8 BYTE_ARRAY	VARCHAR2(4000 OCTETS)
FLT	BINARY_FLOAT
Base de données	BINARY_DOUBLE
DÉCIMAL(p)	NUMÉRO(p)
DÉCIMAL(p,s)	NUMBER(p,s)
DATE	DATE
STRING	VARCHAR2(4000)
TIME_MILLIS	VARCHAR2(20 OCTETS)
TIME_MILLIS_UTC	VARCHAR2(20 OCTETS)
TIME_MICROS	VARCHAR2(20 OCTETS)
TIME_MICROS_UTC	VARCHAR2(20 OCTETS)
TIMESTAMP_MILLIS	TIMESTAMP(3)
TIMESTAMP_MILLIS_UTC	TIMESTAMP(3)
TIMESTAMP_MICROS	TIMESTAMP(6)
TIMESTAMP_MICROS_UTC	TIMESTAMP(6)
TIMESTAMP_NANOS	TIMESTAMP(9)

Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes Parquet, voir DBMS_CLOUD Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble.

Mappage de types de données Oracle et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD

Décrit le mappage des types de données Oracle aux types de données Parquet.

Type Oracle	Type Parquet
BINARY_DOUBLE	Base de données
BINARY_FLOAT	FLT
DATE	DATE
NUMBER(p,s)	DÉCIMAL(p,s)
NUMÉRO(p)	DÉCIMAL(p)
TIMESTAMP(3)	TIMESTAMP_MILLIS
TIMESTAMP(3)	TIMESTAMP_MILLIS_UTC
TIMESTAMP(6)	TIMESTAMP_MICROS
TIMESTAMP(6)	TIMESTAMP_MICROS_UTC
TIMESTAMP(9)	TIMESTAMP_NANOS
VARCHAR2(4000)	STRING

Paramètres de session NLS

Les paramètres de session NLS NLS_DATE_FORMAT, NLS_TIMESTAMP_FORMAT, NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT et NLS_NUMERIC_CHARACTERS définissent comment la date, l'horodatage, l'horodatage avec le format de fuseau horaire et le séparateur de radix pour l'horodatage avec le marqueur décimal doivent être affichés lorsqu'une table avec ces types de colonne est interrogée.

En outre, lorsque vous exportez des données à l'aide de DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA et spécifiez la sortie Parquet, Autonomous Database lit les valeurs de ces paramètres dans la table NLS_SESSION_PARAMETERS. Autonomous Database utilise ces valeurs pour convertir les types de données Oracle DATE ou TIMESTAMP en types Parquet.

Les paramètres NLS_SESSION_PARAMETERS prennent en charge un masque de format RR (spécification d'année à deux caractères).

Le masque de format RR pour l'année n'est pas pris en charge pour ces paramètres lorsque vous exportez des données vers Parquet avec DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA. Une erreur d'application est générée si vous tentez d'exporter vers Parquet et que NLS_SESSION_PARAMETERS est réglé pour utiliser le masque de format RR (la valeur par défaut du format RR dépend de la valeur du paramètre NLS_TERRITORY).

Lorsque l'un des paramètres NLS_DATE_FORMAT, NLS_TIMESTAMP_FORMAT ou NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT utilise le masque de format RR, vous devez remplacer la valeur de format par une valeur prise en charge pour exporter des données vers Parquet avec DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA. Par exemple :

ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = "MM/DD/YYYY";
ALTER SESSION SET NLS_TIMESTAMP_FORMAT = 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS.FF';
ALTER SESSION SET  NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT='YYYY-MM-DD HH:MI:SS.FF TZH:TZM';

Après avoir modifié la valeur, vous pouvez vérifier la modification en interrogeant la vue NLS_SESSION_PARAMETERS :

SELECT value FROM NLS_SESSION_PARAMETERS 
       WHERE parameter IN ('NLS_DATE_FORMAT','NLS_TIMESTAMP_FORMAT','NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT');

Si NLS_DATE_FORMAT est défini, il s'applique aux colonnes avec le type de données DATE. Si NLS_TIMESTAMP_FORMAT est défini, il s'applique aux colonnes avec le type de données TIMESTAMP. Si NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT est défini, il s'applique aux colonnes avec le type de données TIMESTAMP WITH TIME ZONE.

Pour plus d'informations, voir Paramètres de date et d'heure dans Oracle Database 19c Database Globalization Support Guide ou Oracle Database 23ai Database Globalization Support Guide et Vues du dictionnaire de données NLS dans Oracle Database 19c Database Globalization Support Guide ou Oracle Database 23ai Database Globalization Support Guide.

Types complexes Avro, ORC et Parquet dans l'ensemble DBMS_CLOUD

Décrit le mappage des types de données complexes Avro, ORC et Parquet aux types de données Oracle.

La base de données autonome prend en charge les types de données complexes, notamment les suivants :

• structure

• liste

• map

• syndicat

• tableau

Lorsque vous spécifiez un type de fichier source Avro, ORC ou Parquet et que le fichier source contient des colonnes complexes, les interrogations de base de données autonome retournent du code JSON pour les colonnes complexes. Cela simplifie le traitement des résultats des interrogations; vous pouvez utiliser les puissantes fonctions d'analyse JSON d'Oracle pour tous les types de fichier et de données. Le tableau suivant présente le format des types complexes dans la base de données autonome :

Note :

Les champs complexes sont mappés aux colonnes VARCHAR2 et les limites de taille VARCHAR2 s'appliquent.

Type	Parquet	Code de taux d'intérêt	Avro	Oracle
List : séquence de valeurs	Liste	Liste	Array	VARCHAR2 (format JSON)
Map : liste d'objets avec une clé unique	Mappe	Mappe	Mappe	VARCHAR2 (format JSON)
Union : valeurs de types différents	non disponible	Union	Union	VARCHAR2 (format JSON)
Object : zéro ou plusieurs paires clé-valeur	Struct	Struct	Enregistrement	VARCHAR2 (format JSON)

Si vos fichiers sources ORC, Parquet ou Avro contiennent des types complexes, vous pouvez interroger la sortie JSON pour ces types complexes courants. L'exemple ci-dessous illustre un fichier ORC, movie-info.orc, avec un type complexe (le même traitement de type complexe s'applique aux fichiers sources Parquet et Avro.

Prenons le fichier movie-info.orc avec le schéma suivant :

id    int
original_title string
overview       string
poster_path    string
release_date   string
vote_count     int
runtime        int
popularity     double
genres         array<struct<id:int,name:string>

Notez que chaque film est classé selon plusieurs genres à l'aide d'un tableau de genres. Le tableau genres est un array de structs et chaque élément possède un id (int) et un name (string). Le tableau genres est considéré comme un type complexe. Vous pouvez créer une table pour ce fichier ORC en utilisant DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE comme suit :

BEGIN
DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE(
        table_name =>'movie_info',
        credential_name =>'OBJ_STORE_CRED',
        file_uri_list =>'https://objectstorage.us-phoenix-1.oraclecloud.com/n/mytenancy/b/movies/o/movie-info.orc',
        format => '{"type":"orc", "schema": "first"}');
END;
/

Lorsque vous créez la table externe, la base de données génère automatiquement les colonnes en fonction du schéma du fichier ORC (cela s'applique également si vous utilisez Avro ou Parquet). Pour cet exemple, DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE crée une table dans votre base de données comme suit :

CREATE TABLE "ADMIN"."MOVIE_INFO" 
    ( "ID"
      NUMBER(10,0), 
      "ORIGINAL_TITLE"  VARCHAR2(4000 BYTE) COLLATE "USING_NLS_COMP", 
      "OVERVIEW"        VARCHAR2(4000 BYTE) COLLATE "USING_NLS_COMP", 
      "POSTER_PATH"     VARCHAR2(4000 BYTE) COLLATE "USING_NLS_COMP", 
      "RELEASE_DATE"    VARCHAR2(4000 BYTE) COLLATE "USING_NLS_COMP", 
      "VOTE_COUNT"      NUMBER(10,0), 
      "RUNTIME"         NUMBER(10,0), 
      "POPULARITY"      BINARY_DOUBLE, 
      "GENRES"          VARCHAR2(4000 BYTE) COLLATE "USING_NLS_COMP"
    )  DEFAULT COLLATION "USING_NLS_COMP"
    ORGANIZATION EXTERNAL 
     ( TYPE      ORACLE_BIGDATA
       DEFAULT DIRECTORY "DATA_PUMP_DIR"
       ACCESS PARAMETERS
       ( com.oracle.bigdata.credential.name=OBJ_STORE_CRED
         com.oracle.bigdata.fileformat=ORC
   )
       LOCATION
        (
      'https://objectstorage.us-phoenix-1.oraclecloud.com/n/mytenancy/b/movies/o/movie-info.orc'
           )
     )
   REJECT LIMIT UNLIMITED 
   PARALLEL;
 )

Vous pouvez maintenant interroger les données du film :

SELECT original_title, release_date, genres 
     FROM movie_info 
     WHERE release_date > '2000'
     ORDER BY original_title;

Voici la sortie générée :

original_title              release_date   genres
(500) Days of Summer        2009           [{"id":3,"name":"Drama"},{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":17,"name":"Horror"},{"id":19,"name":"Western"},{"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
10,000 BC                   2008           [{"id":6,"name":"Comedy"}]
11:14                       2003           [{"id":9,"name":"Thriller"},{"id":14,"name":"Family"}]
127 Hours                   2010           [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"}]
13 Going on 30              2004           [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"},{"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
1408                        2007           [{"id":45,"name":"Sci-Fi"},{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":17,"name":"Horror"},{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":18,"name":"War"}]

Notez que le type complexe genres est retourné en tant que tableau JSON.

Pour rendre les données JSON plus utiles, vous pouvez transformer la colonne à l'aide des fonctions JSON d'Oracle. Par exemple, vous pouvez utiliser la notation JSON "." ainsi que des fonctions de transformation plus puissantes telles que JSON_TABLE.

Voir Accès simple à la notation par points aux données JSON dans Oracle Database 19c JSON Developer's Guide ou Oracle Database 23ai JSON Developer's Guide pour plus d'informations sur la notation ".".

Voir Fonction SQL/JSON JSON_TABLE dans Oracle Database 19c JSON Developer's Guide ou Oracle Database 23ai JSON Developer's Guide pour plus d'informations sur JSON_TABLE.

L'exemple suivant montre une interrogation de la table qui prend chaque valeur du tableau et la transforme en rangée dans le jeu de résultats :

SELECT original_title, release_date, m.genre_name, genres
    FROM movie_info mi,
       JSON_TABLE(mi.genres, '$.name[*]'
        COLUMNS (genre_name VARCHAR2(25) PATH
      '$')                 
                 ) AS m
 WHERE rownum < 10;

JSON_TABLE crée une rangée pour chaque valeur du tableau, effectue une jointure externe et la structure est analysée pour extraire le nom du genre. Voici la sortie générée :

original_title                   release_date         genre_name        genres
(500) Days of Summer             2009                 Drama             [{"id":3,"name":"Drama"},{"id":6,"name":"Comedy"},
                                                                        {"id":17,"name":"Horror"},{"id":19,"name":"Western"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
(500) Days of Summer             2009                 Comedy            [{"id":3,"name":"Drama"},{"id":6,"name":"Comedy"},
                                                                        {"id":17,"name":"Horror"},{"id":19,"name":"Western"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
(500) Days of Summer             2009                 Horror            [{"id":3,"name":"Drama"},{"id":6,"name":"Comedy"},
                                                                        {"id":17,"name":"Horror"},{"id":19,"name":"Western"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
(500) Days of Summer             2009                 Western           [{"id":3,"name":"Drama"},{"id":6,"name":"Comedy"},
                                                                        {"id":17,"name":"Horror"},{"id":19,"name":"Western"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
(500) Days of Summer             2009                 War               [{"id":3,"name":"Drama"},{"id":6,"name":"Comedy"},
                                                                        {"id":17,"name":"Horror"},{"id":19,"name":"Western"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
(500) Days of Summer             2009                 Romance           [{"id":3,"name":"Drama"},{"id":6,"name":"Comedy"},
                                                                        {"id":17,"name":"Horror"},{"id":19,"name":"Western"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
10,000 BC                        2008                 Comedy            [{"id":6,"name":"Comedy"}]
11:14                            2003                 Family            [{"id":9,"name":"Thriller"},{"id":14,"name":"Family"}]
11:14                            2003                 Thriller          [{"id":9,"name":"Thriller"},{"id":14,"name":"Family"}]
127 Hours                        2010                 Comedy            [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"}]
127 Hours                        2010                 Drama             [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"}]
13 Going on 30                   2004                 Romance           [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
13 Going on 30                   2004                 Comedy            [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
13 Going on 30                   2004                 War               [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]
13 Going on 30                   2004                 Drama             [{"id":6,"name":"Comedy"},{"id":3,"name":"Drama"},
                                                                        {"id":18,"name":"War"},{"id":15,"name":"Romance"}]

Mappage entre noms de colonne Avro, ORC et Parquet et noms de colonne Oracle dans l'ensemble DBMS_CLOUD

Décrit les règles de conversion des noms de colonne Avro, ORC et Parquet en noms de colonne Oracle.

Les éléments suivants sont pris en charge pour les noms de colonne Avro, ORC et Parquet, mais ils peuvent nécessiter l'utilisation de guillemets doubles pour les références SQL Oracle dans les tables externes. Ainsi, pour une utilisation plus facile et pour éviter d'utiliser des guillemets doubles lors du référencement des noms de colonne, si possible, n'utilisez pas les éléments suivants dans les noms de colonne Avro, ORC et Parquet :

• Espaces intégrés

• Chiffres au début

• Traits de soulignement au début

• Mots réservés Oracle SQL

Le tableau suivant présente différents types de noms de colonne Avro, ORC et Parquet et les règles d'utilisation de ceux-ci dans les noms de colonne Oracle dans les tables externes.

Nom Avro, ORC ou Parquet	Nom CREATE TABLE	CATALOGUE Oracle	SQL valide	Notes
part, Part ou PART	PART, PART, PART	PIÈCE	select part select Part select paRt select PART	Oracle met implicitement en majuscules les noms de colonne sans guillemets
N° commande	"N° commande"	N° commande	select "Ord No"	Des guillemets doubles sont requis lorsque des espaces sont intégrés, ce qui permet également de préserver la casse des caractères
__index_clé__	"__index_key__"	__index_clé__	select "__index_key__"	Des guillemets doubles sont requis lorsqu'un trait de soulignement est présent au début, ce qui permet également de préserver la casse des caractères
6Way	"6Way"	6Way	select "6Way"	Des guillemets doubles sont requis lorsqu'un chiffre est présent au début, ce qui permet également de préserver la casse des caractères
create, Create ou CREATE, etc. (toutes les variantes de casse) partition, Partition, PARTITION, etc. (pour un mot réservé Oracle)	"CRÉER" "PARTITION"	CRÉER UNE PARTITION	select "CREATE" select "PARTITION"	Les mots réservés Oracle SQL doivent être encadrés de guillemets. Ils sont mis en majuscules, mais doivent toujours figurer entre guillemets lorsqu'ils sont utilisés dans des énoncés SQL
ROWID, ROWID, ROWid, etc. (pour ROWID, voir les notes)	ID rangée		select "rowid" select "Rowid" select "ROWid" select "rowid"	Pour ROWID, en casse mixte ou en minuscules, la casse est préservée. ROWID doit figurer entre guillemets et utiliser les variantes de casse d'origine. En raison d'un conflit inhérent avec le ROWID Oracle pour la table, si vous spécifiez un ROWID en majuscules, il est automatiquement stocké en tant que "ROWID" en minuscules et doit toujours être entre apostrophes lorsqu'il est référencé.

Notes :

• En général, un nom de colonne d'une table externe peut être référencé sans guillemets doubles.

• À moins qu'il n'y ait un espace intégré, un trait de soulignement de début ("_") ou un chiffre de début ("0" à "9") dans le nom de colonne, la casse initiale du nom de colonne est conservée. Le nom de colonne doit toujours être référencé avec des guillemets doubles et avec la casse initiale (majuscules, minuscules ou casse mixte) du nom de colonne Avro, ORC ou Parquet.

• Après avoir utilisé DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE pour créer une table externe au format spécifié en tant qu'avro, orc ou parquet, utilisez la commande DESCRIBE dans SQL*Plus pour voir les noms de colonne de la table.

• Lorsque les mots réservés Oracle SQL sont utilisés dans les noms de colonne Avro, ORC ou Parquet, ils doivent toujours être entre guillemets lorsqu'ils sont référencés n'importe où dans SQL. Pour plus d'informations, voir Mots réservés Oracle SQL dans Informations de référence sur le langage SQL pour Oracle Database 23ai ou Informations de référence sur le langage SQL pour Oracle Database 23ai.

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