Décrit les packages et les outils permettant d'interroger et de valider des données avec Autonomous Database.

Les données externes ne sont pas gérées par la base de données, mais vous pouvez utiliser les procédures DBMS_CLOUD pour interroger ces données externes. Bien que les requêtes sur les données externes ne soient pas aussi rapides que les requêtes sur les tables de base de données, vous pouvez adopter cette approche pour lancer rapidement l'exécution des requêtes sur les fichiers source externes et les données externes. Selon le type de table externe, vous pouvez valider les données externes à l'aide des procédures de validation DBMS_CLOUD. Les procédures de validation des données vous permettent de valider les fichiers source pour une table externe afin de pouvoir identifier les problèmes, et corriger les données de la table externe ou exclure les données non valides avant d'utiliser les données.

• Interrogation des données externes
  Pour interroger des données dans des fichiers dans le cloud, vous devez d'abord stocker les informations d'identification de stockage d'objet dans votre instance Autonomous Database, puis créer une table externe à l'aide de la procédure PL/SQL DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE.
• Interrogation des données externes avec des fichiers source ORC, Parquet ou Avro
  Autonomous Database facilite l'accès aux données ORC, Parquet ou Avro stockées dans une banque d'objets à l'aide de tables externes. Des métadonnées sont imbriquées dans les sources ORC, Parquet et Avro, et la procédure DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE peut utiliser ces métadonnées pour simplifier la création de tables externes.
• Interrogation des tables externes avec partitionnement implicite
  Sur Autonomous Database, vous pouvez créer des tables externes partitionnées implicites à partir de données partitionnées de type Hive ou à partir de données partitionnées de dossier simple stockées dans votre stockage d'objet cloud.
• Interrogation des tables externes avec partitionnement indiqué dans les fichiers source
  Si vous voulez interroger plusieurs fichiers de données de la banque d'objets en tant que table externe unique et que ces fichiers peuvent être représentés sous la forme de plusieurs partitions logiques, il est vivement recommandé d'utiliser une table partitionnée externe. L'utilisation d'une table partitionnée externe préserve le partitionnement logique des fichiers de données pour l'accès aux requêtes.
• Interrogation des données partitionnées externes (avec clause de partitionnement)
  Si vous voulez interroger plusieurs fichiers de données de la banque d'objets en tant que table externe unique et que ces fichiers peuvent être représentés sous la forme de plusieurs partitions logiques, il est vivement recommandé d'utiliser une table partitionnée externe. L'utilisation d'une table partitionnée externe conserve le partitionnement logique des fichiers de données pour l'accès aux requêtes. Utilisez la procédure DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLE pour créer une table partitionnée externe.
• Interrogation des données utilisant une source de lien hypertexte de table
  Vous pouvez créer une table externe via un lien hypertexte de table Autonomous Database.
• Interrogation de données partitionnées hybrides
  Si vous voulez interroger des données internes et plusieurs fichiers de données dans la banque d'objets en tant que table logique unique, vous pouvez utiliser une table partitionnée hybride pour représenter les données en tant qu'objet unique. Utilisez la procédure DBMS_CLOUD.CREATE_HYBRID_PART_TABLE pour créer une table partitionnée hybride.
• Interrogation des fichiers dump Data Pump externes
  Vous pouvez également interroger les fichiers dump Oracle Data Pump dans le cloud en créant une table externe à l'aide de DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE.
• Interrogation des données Hadoop (HDFS) Big Data Service à partir d'Autonomous Database
  Vous pouvez créer des liens de base de données vers Oracle Big Data Service à partir d'Autonomous Database.
• Interrogation de données externes avec Data Catalog
  Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog est le service de gestion de métadonnées d'Oracle Cloud qui vous permet de repérer des données et de 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.
• Interrogation des données externes avec AWS Glue Data Catalog
  Autonomous Database prend en charge un système pour la synchronisation avec une instance Amazon AWS Glue Data Catalog.
• Interrogation des tables Apache Iceberg
  Autonomous Database prend en charge l'interrogation des tables Apache Iceberg.
• Validation des données externes
  Pour valider une table externe, vous pouvez utiliser la procédure DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_TABLE.
• Validation des données partitionnées externes
  Pour valider une table partitionnée externe, vous pouvez utiliser la procédure DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_PART_TABLE. Cette procédure inclut un paramètre qui vous permet d'indiquer une partition spécifique à valider.
• Validation des données partitionnées hybrides
  Pour valider une table partitionnée hybride, vous pouvez utiliser la procédure DBMS_CLOUD.VALIDATE_HYBRID_PART_TABLE. Cette procédure inclut un paramètre qui vous permet d'indiquer une partition spécifique à valider.
• Affichage des journaux pour la validation des données
  Pour valider une table externe, utilisez les procédures DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_TABLE, DBMS_CLOUD.VALIDATE_EXTERNAL_PART_TABLE et DBMS_CLOUD.VALIDATE_HYBRID_PART_TABLE.