Interrogation de données externes avec Data Catalog

Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog est le service de gestion des métadonnées d'Oracle Cloud qui vous aide à repérer les données et à prendre en charge la gouvernance des données. Il fournit un inventaire des ressources, un glossaire métier et un metastore commun pour les lacs de données.

Autonomous AI Database peut exploiter ces métadonnées pour simplifier considérablement la gestion de l'accès à la banque d'objets de votre lac de données. Au lieu de définir manuellement des tables externes pour accéder à votre lac de données, utilisez les tables externes qui sont définies et gérées automatiquement. Ces tables se trouvent dans les schémas protégés par Autonomous AI Database qui sont tenus à jour avec les modifications apportées à Data Catalog.

Pour plus d'informations sur Data Catalog, reportez-vous à la documentation Data Catalog.

A propos de l'interrogation avec Data Catalog

En effectuant une synchronisation avec les métadonnées Data Catalog, Autonomous AI Database crée automatiquement des tables externes pour chaque entité logique collectée par Data Catalog. Ces tables externes sont définies dans des schémas de base de données entièrement gérés par le processus de synchronisation des métadonnées. Les utilisateurs peuvent immédiatement interroger les données sans avoir à dériver manuellement le schéma (colonnes et types de données) pour les sources de données externes et à créer manuellement des tables externes.

La synchronisation est dynamique, ce qui permet de maintenir la base de données Autonomous AI à jour en ce qui concerne les modifications apportées aux données sous-jacentes, ce qui réduit les coûts d'administration car elle gère automatiquement des centaines à des milliers de tables. Elle permet également à plusieurs instances de base de données d'IA autonome de partager le même catalogue de données, ce qui permet de réduire les coûts de gestion et de fournir un ensemble commun de définitions métier.

Les dossiers/buckets Data Catalog sont des conteneurs qui sont synchronisés avec les schémas de base de données Autonomous AI. Les entités logiques au sein de ces dossiers/buckets sont mises en correspondance avec des tables externes de base de données Autonomous AI. Les schémas et tables externes suivants sont générés et gérés automatiquement via le processus de synchronisation :

• Les dossiers/buckets sont mis en correspondance avec des schémas de base de données à des fins d'organisation uniquement.

• L'entreprise doit être cohérente avec le lac de données et minimiser la confusion lors de l'accès aux données via différents chemins.

• Data Catalog est la source de vérité pour les tables contenues dans les schémas. Les modifications apportées dans le catalogue de données mettent à jour les tables du schéma lors d'une synchronisation ultérieure.

Pour utiliser cette fonctionnalité, un administrateur de catalogue de données de base de données lance une connexion à une instance Data Catalog, sélectionne les ressources de données et les entités logiques à synchroniser et exécute la synchronisation. Le processus de synchronisation crée des schémas et des tables externes en fonction des ressources de données et des entités logiques collectées par Data Catalog sélectionnées. Dès que les tables externes sont créées, les analystes de données peuvent commencer à interroger leurs données sans avoir à dériver manuellement le schéma pour les sources de données externes et à créer des tables externes.

Remarque

Remarque : le package DBMS_DCAT est disponible pour effectuer les tâches requises pour interroger les ressources de données de banque d'objets Data Catalog. Reportez-vous à Package DBMS_DCAT.

Concepts liés à l'interrogation avec Data Catalog

Vous devez comprendre les concepts suivants pour effectuer des requêtes avec Data Catalog.

Catalogue de données

Data Catalog collecte les ressources de données qui pointent vers les sources de données de banque d'objets à interroger avec Autonomous AI Database. Dans Data Catalog, vous pouvez indiquer comment les données sont organisées lors de la collecte, en prenant en charge différents modèles d'organisation des fichiers. Dans le cadre du processus de collecte Data Catalog, vous pouvez sélectionner les buckets et les fichiers à gérer au sein de la ressource. Pour plus d'informations, reportez-vous à Présentation de Data Catalog.

Banques d'objets

Les banques d'objets ont des buckets contenant une variété d'objets. Certains types d'objet courants trouvés dans ces buckets incluent les fichiers CSV, parquet, avro, json et ORC. Les buckets ont généralement une structure ou un modèle de conception pour les objets qu'ils contiennent. Il existe de nombreuses façons de structurer les données et de nombreuses façons d'interpréter ces modèles.

Par exemple, un modèle de conception standard utilise des dossiers de niveau supérieur qui représentent des tables. Les fichiers d'un dossier donné partagent le même schéma et contiennent des données pour cette table. Les sous-dossiers sont souvent utilisés pour représenter les partitions de table (par exemple, un sous-dossier pour chaque jour). Data Catalog fait référence à chaque dossier de niveau supérieur en tant qu'entité logique et cette entité logique est mise en correspondance avec une table externe de base de données Autonomous AI.

Connexion

Une connexion est une connexion de base de données Autonomous AI à une instance Data Catalog. Pour chaque instance de base de données Autonomous AI, il peut y avoir des connexions à plusieurs instances Data Catalog. Les informations d'identification de base de données Autonomous AI doivent disposer de droits d'accès aux ressources Data Catalog collectées à partir du stockage d'objets.

Collecte

Processus Data Catalog qui analyse le stockage d'objets et génère les entités logiques à partir de vos ensembles de données.

Ressource de données

Une ressource de données dans Data Catalog représente une source de données, qui inclut des bases de données, Oracle Object Storage, Kafka, etc. Autonomous AI Database tire parti des ressources Oracle Object Storage pour la synchronisation des métadonnées.

Entité de données

Dans Data Catalog, une entité est une collection de données telle qu'une vue ou une table de base de données, ou un fichier unique, et possède généralement de nombreux attributs qui décrivent ses données.

Entité logique

Dans les lacs de données, de nombreux fichiers comprennent généralement une seule entité logique. Par exemple, vous pouvez avoir des fichiers de parcours de navigation quotidiens, et ces fichiers partagent le même schéma et le même type de fichier.

Une entité logique Data Catalog est un groupe de fichiers Object Storage dérivés lors de la collecte en appliquant des modèles de nom de fichier créés et affectés à une ressource de données.

Objet de données

Un objet de données Data Catalog fait référence aux ressources de données et aux entités de données.

Modèle de nom de fichier

Dans un lac de données, les données peuvent être organisées de différentes manières. En général, les dossiers capturent des fichiers du même schéma et du même type. Vous devez vous inscrire à Data Catalog pour savoir comment vos données sont organisées. Les modèles de nom de fichier permettent d'identifier la façon dont vos données sont organisées. Dans Data Catalog, vous pouvez définir des modèles de nom de fichier à l'aide d'expressions régulières. Lorsque Data Catalog collecte une ressource de données avec un modèle de nom de fichier affecté, des entités logiques sont créées en fonction du modèle de nom de fichier. En définissant et en affectant ces modèles aux ressources de données, plusieurs fichiers peuvent être regroupés en tant qu'entités logiques en fonction du modèle de nom de fichier.

Synchroniser (synchroniser)

Autonomous AI Database effectue des synchronisations avec Data Catalog pour maintenir automatiquement sa base de données à jour en ce qui concerne les modifications apportées aux données sous-jacentes. La synchronisation peut être effectuée manuellement ou selon une planification.

Le processus de synchronisation crée des schémas et des tables externes en fonction des ressources de données et des entités logiques Data Catalog. Ces schémas sont protégés, ce qui signifie que leurs métadonnées sont gérées par Data Catalog. Si vous souhaitez modifier les métadonnées, vous devez effectuer les modifications dans Data Catalog. Les schémas de base de données Autonomous AI refléteront toutes les modifications après l'exécution de la prochaine synchronisation. Pour plus d'informations, reportez-vous à Mise en correspondance de la synchronisation.

Mappage de synchronisation

Le processus de synchronisation crée et met à jour les schémas de base de données Autonomous AI et les tables externes en fonction des ressources de données, des dossiers, des entités logiques, des attributs et des remplacements personnalisés pertinents de Data Catalog.

Workflow standard avec Data Catalog

Il existe un workflow standard d'actions effectuées par les utilisateurs qui souhaitent effectuer une requête avec Data Catalog.

L'administrateur Database Data Catalog crée une connexion entre l'instance Autonomous AI Database et une instance Data Catalog, puis configure et exécute une synchronisation (synchronisation) entre Data Catalog et Autonomous AI Database. La synchronisation crée des tables et des schémas externes dans l'instance de base de données Autonomous AI en fonction du contenu de Data Catalog synchronisé.

L'administrateur des requêtes de catalogue de données ou l'administrateur de base de données accorde l'accès READ aux tables externes générées afin que les analystes de données et les autres utilisateurs de base de données puissent parcourir et interroger les tables externes.

Le tableau ci-dessous décrit chaque action en détail. Pour obtenir une description des différents types d'utilisateur inclus dans ce tableau, reportez-vous à Utilisateurs et rôles Data Catalog.

Remarque

Remarque : le package DBMS_DCAT est disponible pour effectuer les tâches requises pour interroger les ressources de données de banque d'objets Data Catalog. Reportez-vous à Package DBMS_DCAT.

select * from all_dcat_connections;

Exemple : scénario MovieStream

Dans ce scénario, Moviestream capture des données dans une zone de renvoi sur le stockage d'objets. Une grande partie de ces données, mais pas nécessairement toutes, est ensuite utilisée pour alimenter une base de données d'IA autonome. Avant d'alimenter la base de données Autonomous AI, les données sont transformées, nettoyées et ensuite stockées dans la zone "Gold".

Data Catalog est utilisé pour collecter ces sources, puis fournir un contexte métier aux données. Les métadonnées Data Catalog sont partagées avec Autonomous AI Database, ce qui permet aux utilisateurs d'Autonomous AI Database d'interroger ces sources de données à l'aide d'Oracle SQL. Ces données peuvent être chargées dans la base de données Autonomous AI ou interrogées dynamiquement à l'aide de tables externes.

Pour plus d'informations sur l'utilisation de Data Catalog, reportez-vous à la documentation Data Catalog.

1. Banque d'objets - Vérifier les buckets, les dossiers et les fichiers

   1. Examinez les buckets de la banque d'objets.

      Par exemple, les buckets de destination (moviestream_landing) et de zone gold (moviestream_gold) dans le stockage d'objets sont les suivants :

   2. Vérifiez les dossiers et les fichiers dans les buckets de la banque d'objets.

      Par exemple, les dossiers du bucket de destination (moviestream_landing) dans le stockage d'objets sont les suivants :

2. Data Catalog - Créer des modèles de nom de fichier

   1. Informez Data Catalog sur l'organisation des données à l'aide de modèles de nom de fichier. Il s'agit d'expressions régulières utilisées pour catégoriser les fichiers. Les modèles de nom de fichier sont utilisés par le collecteur Data Catalog pour dériver des entités logiques. Les deux modèles de nom de fichier suivants sont utilisés pour collecter les buckets dans l'exemple MovieStream. Pour plus d'informations sur la création de modèles de nom de fichier, reportez-vous à Collecte de fichiers Object Storage en tant qu'entités de données logiques.

      Style Hive	Style de dossier
      {bucketName:.*}/{logicalEntity:[^/]+}.db/{logicalEntity:[^/]+}/.*	{bucketName:[\w]+}/{logicalEntity:[^/]+}(?<!.db)/.*$
      Crée des entités logiques pour les sources qui contiennent ".db" comme première partie du nom de l'objet. Pour garantir l'unicité dans le bucket, le nom obtenu est (db-name).(nom du dossier)	Crée une entité logique basée sur le nom du dossier hors de la racine Pour éviter la duplication avec Hive, les noms d'objet contenant ".db" sont ignorés.

   2. Pour créer des modèles de nom de fichier, accédez à l'onglet Modèles de nom de fichier de votre catalogue de données et cliquez sur Créer un modèle de nom de fichier. Par exemple, l'onglet Créer un modèle de nom de fichier du catalogue de données moviestream est le suivant :

3. Catalogue de données - Création de ressources de données

   1. Créez une ressource de données utilisée pour collecter des données à partir de votre banque d'objets.

      Par exemple, une ressource de données nommée phoenixObjStore est créée dans le catalogue de données moviestream :

   2. Ajouter une connexion à votre ressource de données

      Dans cet exemple, la ressource de données se connecte au compartiment de la ressource de stockage d'objet moviestream.

   3. Associez maintenant vos modèles de nom de fichier à votre ressource de données. Sélectionnez Affecter des modèles de nom de fichier, vérifiez les modèles souhaités et cliquez sur Affecter.

      Par exemple, voici les modèles affectés à la ressource de données phoenixObjStore :

4. Data Catalog - Collecte de données à partir de la banque d'objets

   1. Collecte de la ressource de données Data Catalog. Sélectionnez les buckets de banque d'objets contenant les données source.

      Dans cet exemple, les buckets moviestream_gold et moviestream_landing de la banque d'objets sont sélectionnés pour la collecte.

   2. Une fois le travail exécuté, vous voyez les entités logiques. Utilisez Parcourir les ressources de données pour les vérifier.

      Dans cet exemple, vous examinez l'entité logique customer-extension et ses attributs.

      Si vous disposez d'un glossaire, Data Catalog recommande d'associer des catégories et des termes à l'entité et à ses attributs. Cela fournit un contexte métier pour les articles. Les schémas, les tables et les colonnes ne sont souvent pas explicites.

      Dans notre exemple, nous voulons faire la différence entre les différents types de buckets et la signification de leur contenu :

      • Qu'est-ce qu'une zone d'atterrissage ?

      • à quel point les données sont-elles exactes ?

      • Quand a-t-il été mis à jour pour la dernière fois ?

      • définition d'une entité logique ou de son attribut

5. Base de données d'IA autonome - Connexion à Data Catalog

   Connectez la base de données Autonomous AI à Data Catalog. Vous devez vous assurer que les informations d'identification utilisées pour établir cette connexion utilisent un principal OCI autorisé à accéder à la ressource Data Catalog. Pour plus d'informations, reportez-vous à Stratégies Data Catalog et à Accès aux ressources Cloud en configurant des stratégies et des rôles.

   1. Connexion à Data Catalog

      -- Variables are used to simplify usage later
      define oci_credential = 'OCI$RESOURCE_PRINCIPAL'
      define dcat_ocid = 'ocid1.datacatalog.oc1.iad.aaaaaaaardp66bg....twiq'
      define dcat_region='us-ashburn-1'
      define uri_root =    'https://objectstorage.us-ashburn-1.oraclecloud.com/n/mytenancy/b/landing/o'
      define uri_private = 'https://objectstorage.us-ashburn-1.oraclecloud.com/n/mytenancy/b/private_data/o'
      
      
      -- Run as admin
      
      -------
      
      -- Enable resource principal support
      
      -------
      exec dbms_cloud_admin.enable_resource_principal();
      
      
      -- Test to make sure credential was created. Returns a row if it was successful
      select *
      from dba_credentials
      where credential_name = 'OCI$RESOURCE_PRINCIPAL' and owner = 'ADMIN';
      
      
      -- Query a private bucket to test the principal and privileges.
      select *
      from dbms_cloud.list_objects('&oci_credential', '&uri_private/');
      
      
      --------
      
      -- Set the credentials to use for object store and data catalog
      
      -- Connect to Data Catalog
      
      -- Review connection
      
      ---------
      
      -- Set credentials
      exec dbms_dcat.set_data_catalog_credential(credential_name => '&oci_credential');
      exec dbms_dcat.set_object_store_credential(credential_name => '&oci_credential');
      
      
      -- Connect to Data Catalog
      begin
         dbms_dcat.set_data_catalog_conn (
           region => '&dcat_region',
           catalog_id => '&dcat_ocid');
      end;
      /
      
      -- Review the connection
      select * from all_dcat_connections;

   2. Synchronisez Data Catalog avec Autonomous AI Database. Ici, nous synchroniserons toutes les ressources de stockage d'objets :

      -- Sync Data Catalog with Autonomous AI Database
      
      ---- Let's sync all of the assets.
      begin
       dbms_dcat.run_sync('{"asset_list":["*"]}');
      end;
      /
      
      
      -- View log
      select type, start_time, status, logfile_table from user_load_operations;  -- Logfile_Table will have the name of the table containing the full log.
      select * from dbms_dcat$1_log;
      
      
      -- View the new external tables
      select * from dcat_entities;
      select * from dcat_attributes;

   3. Base de données Autonomous AI - Commencer à exécuter des requêtes sur la banque d'objets.

      -- Query the Data !
      select *from dcat$phoenixobjstore_moviestream_gold.genre
      ;

6. Modifier les schémas pour les objets

   Les noms de schéma par défaut sont plutôt compliqués. Simplifions-les en indiquant l'attribut personnalisé Oracle-Db-Schema de la ressource et du dossier dans Data Catalog. Remplacez la ressource de données par PHX et les dossiers par landing et gold respectivement. Le schéma est une concaténation des deux.

   1. Dans Data Catalog, accédez au bucket moviestream_landing et remplacez la ressource par landing et gold, respectivement.

      Avant modification :

      Après modification :

   2. Exécutez une autre synchronisation.

Exemple : Scénario de données partitionnées

Ce scénario montre comment créer des tables externes dans la base de données Autonomous AI basées sur des entités logiques Data Catalog collectées à partir de données partitionnées dans la banque d'objets.

L'exemple suivant est basé sur l'exemple : MovieStream Scenario et a été adapté pour illustrer l'intégration aux données partitionnées. Data Catalog est utilisé pour collecter ces sources, puis fournir un contexte métier aux données. Pour plus d'informations sur cet exemple, reportez-vous à Exemple : MovieStream Scenario.

Pour plus d'informations sur l'utilisation de Data Catalog, reportez-vous à la documentation Data Catalog.

1. Banque d'objets - Vérifier les buckets, les dossiers et les fichiers

   1. Examinez les buckets de la banque d'objets.

      Par exemple, les buckets de destination (moviestream_landing) et de zone gold (moviestream_gold) dans le stockage d'objets sont les suivants :

   2. Vérifiez les dossiers et les fichiers dans les buckets de la banque d'objets.

      Par exemple, les dossiers du bucket de destination (moviestream_landing) dans le stockage d'objets sont les suivants :

2. Data Catalog - Créer des modèles de nom de fichier

   1. Informez Data Catalog sur l'organisation des données à l'aide de modèles de nom de fichier. Il s'agit de préfixes de dossier ou d'expressions régulières utilisés pour catégoriser les fichiers. Les modèles de nom de fichier sont utilisés par le collecteur Data Catalog pour dériver des entités logiques. Lorsqu'un préfixe de dossier est indiqué, Data Catalog génère automatiquement des entités logiques à partir du préfixe de dossier indiqué dans la banque d'objets. Le modèle de nom de fichier suivant est utilisé pour collecter les buckets dans l'exemple MovieStream. Pour plus d'informations sur la création de modèles de nom de fichier, reportez-vous à Collecte de fichiers Object Storage en tant qu'entités de données logiques.

      Préfixe de dossier	Description
      workshop.db/	Crée des entités logiques pour les sources qui contiennent le chemin "workshop.db" dans la banque d'objets.

   2. Pour créer des modèles de nom de fichier, accédez à l'onglet Modèles de nom de fichier de votre catalogue de données et cliquez sur Créer un modèle de nom de fichier. Par exemple, l'onglet Créer un modèle de nom de fichier du catalogue de données moviestream est le suivant :

3. Catalogue de données - Création de ressources de données

   1. Créez une ressource de données utilisée pour collecter des données à partir de votre banque d'objets.

      Par exemple, une ressource de données nommée amsterdamObjStore est créée dans le catalogue de données moviestream :

   2. Ajouter une connexion à votre ressource de données

      Dans cet exemple, la ressource de données se connecte au compartiment de la ressource de stockage d'objet moviestream.

   3. Associez maintenant vos modèles de nom de fichier à votre ressource de données. Sélectionnez Affecter des modèles de nom de fichier, vérifiez les modèles souhaités et cliquez sur Affecter.

      Par exemple, voici les modèles affectés à la ressource de données amsterdamObjStore :

4. Data Catalog - Collecte de données à partir de la banque d'objets

   1. Collecte de la ressource de données Data Catalog. Sélectionnez les buckets de banque d'objets contenant les données source.

      Dans cet exemple, les buckets moviestream_gold et moviestream_landing de la banque d'objets sont sélectionnés pour la collecte.

   2. Une fois le travail exécuté, vous voyez les entités logiques. Utilisez Parcourir les ressources de données pour les vérifier.

      Dans cet exemple, vous examinez l'entité logique sales_sample_parquet et ses attributs. Data Catalog a identifié l'attribut month comme partitionné.

5. Base de données d'IA autonome - Connexion à Data Catalog

   Connectez la base de données Autonomous AI à Data Catalog. Vous devez vous assurer que les informations d'identification utilisées pour établir cette connexion utilisent un principal OCI autorisé à accéder à la ressource Data Catalog. Pour plus d'informations, reportez-vous à Stratégies Data Catalog et à Accès aux ressources Cloud en configurant des stratégies et des rôles.

   1. Connexion à Data Catalog

      -- Variables are used to simplify usage later
      define oci_credential = 'OCI$RESOURCE_PRINCIPAL'
      define dcat_ocid = 'ocid1.datacatalog.oc1.eu-amsterdam-1....leguurn3dmqa'
      define dcat_region='eu-amsterdam-1'
      define uri_root =    'https://objectstorage.us-ashburn-1.oraclecloud.com/n/mytenancy/b/landing/o'
      define uri_private = 'https://objectstorage.us-ashburn-1.oraclecloud.com/n/mytenancy/b/private_data/o'
      
      
      -- Run as admin
      
      -------
      
      -- Enable resource principal support
      
      -------
      exec dbms_cloud_admin.enable_resource_principal();
      
      
      -- Test to make sure credential was created. Returns a row if it was successful
      select *
      from dba_credentials
      where credential_name = 'OCI$RESOURCE_PRINCIPAL' and owner = 'ADMIN';
      
      
      -- Query a private bucket to test the principal and privileges.
      select *
      from dbms_cloud.list_objects('&oci_credential', '&uri_private/');
      
      
      --------
      
      -- Set the credentials to use for object store and data catalog
      
      -- Connect to Data Catalog
      
      -- Review connection
      
      ---------
      
      -- Set credentials
      exec dbms_dcat.set_data_catalog_credential(credential_name => '&oci_credential');
      exec dbms_dcat.set_object_store_credential(credential_name => '&oci_credential');
      
      
      -- Connect to Data Catalog
      begin
         dbms_dcat.set_data_catalog_conn (
           region => '&dcat_region',
           catalog_id => '&dcat_ocid');
      end;
      /
      
      -- Review the connection
      select * from all_dcat_connections;

   2. Synchronisez Data Catalog avec Autonomous AI Database. Ici, nous synchroniserons toutes les ressources de stockage d'objets :

      -- Sync Data Catalog with Autonomous AI Database
      
      ---- Let's sync all of the assets.
      begin
       dbms_dcat.run_sync('{"asset_list":["*"]}');
      end;
      /
      
      
      -- View log
      select type, start_time, status, logfile_table from user_load_operations;  -- Logfile_Table will have the name of the table containing the full log.
      select * from dbms_dcat$1_log;
      
      
      -- View the new external tables
      select * from dcat_entities;
      select * from dcat_attributes;

   3. Base de données Autonomous AI - Commencer à exécuter des requêtes sur la banque d'objets.

      -- Query the Data !
      select count(*) from DCAT$AMSTERDAMOBJSTORE_MOVIESTREAM_LANDING.SALES_SAMPLE_PARQUET;
      
      
      -- Examine the generated partitioned table
      select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','SALES_SAMPLE_PARQUET','DCAT$AMSTERDAMOBJSTORE_MOVIESTREAM_LANDING') from dual;
      
      CREATE TABLE "DCAT$AMSTERDAMOBJSTORE_MOVIESTREAM_LANDING"."SALES_SAMPLE_PARQUET"
      (    "MONTH" VARCHAR2(4000) COLLATE "USING_NLS_COMP",
      
           "DAY_ID" TIMESTAMP (6),
           "GENRE_ID" NUMBER(20,0),
           "MOVIE_ID" NUMBER(20,0),
           "CUST_ID" NUMBER(20,0),
      ...
      )  DEFAULT COLLATION "USING_NLS_COMP"
      ORGANIZATION EXTERNAL
       ( TYPE ORACLE_BIGDATA
         ACCESS PARAMETERS
         ( com.oracle.bigdata.fileformat=parquet
           com.oracle.bigdata.filename.columns=["MONTH"]
           com.oracle.bigdata.file_uri_list="https://swiftobjectstorage.eu-amsterdam-1.oraclecloud.com/v1/tenancy/moviestream_landing/workshop.db/sales_sample_parquet/*"
      ...
         )
       )
      REJECT LIMIT 0
      PARTITION BY LIST ("MONTH")
      (PARTITION "P1"  VALUES (('2019-01'))
         LOCATION ( 'https://swiftobjectstorage.eu-amsterdam-1.oraclecloud.com/v1/tenancy/moviestream_landing/workshop.db/sales_sample_parquet/month=2019-01/*'),
      PARTITION "P2"  VALUES (('2019-02'))
         LOCATION ( 'https://swiftobjectstorage.eu-amsterdam-1.oraclecloud.com/v1/tenancy/moviestream_landing/workshop.db/sales_sample_parquet/month=2019-02/*'),
      ...PARTITION "P24"  VALUES (('2020-12'))
         LOCATION ( 'https://swiftobjectstorage.eu-amsterdam-1.oraclecloud.com/v1/tenancy/moviestream_landing/workshop.db/sales_sample_parquet/month=2020-12/*'))
      PARALLEL

6. Modifier les schémas pour les objets

   Les noms de schéma par défaut sont plutôt compliqués. Simplifions-les en indiquant l'attribut personnalisé Oracle-Db-Schema de la ressource et du dossier dans Data Catalog. Remplacez la ressource de données par PHX et les dossiers par landing et gold respectivement. Le schéma est une concaténation des deux.

   1. Dans Data Catalog, accédez au bucket moviestream_landing et remplacez la ressource par landing et gold, respectivement.

      Avant modification :

      Après modification :

   2. Exécutez une autre synchronisation.