Prise en charge des formats Avro, ORC et Parquet pour DBMS_CLOUD

Cette section traite de la prise en charge d'Avro, d'ORC et de Parquet DBMS_CLOUD fournie avec Autonomous AI Database.

Options de format de package DBMS_CLOUD pour Avro, ORC ou Parquet

L'argument de format dans DBMS_CLOUD indique le format des fichiers source.

Les deux méthodes de spécification de l'argument de format sont :

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

et

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

Exemples :

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

Pour indiquer plusieurs options, séparez les valeurs par une valeur ",".

Exemple :

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

Lorsque la valeur de regexuri est définie sur TRUE, vous pouvez utiliser des caractères génériques ainsi que des expressions régulières dans les noms de fichier dans les URI de fichier source cloud.

Les caractères "*" et " ?" sont considérés comme des caractères génériques lorsque le paramètre regexuri est défini sur FALSE. Lorsque le paramètre regexuri est défini sur TRUE, les caractères "*" et " ?" font partie du modèle d'expression régulière indiqué.

Les modèles d'expression régulière sont uniquement pris en charge pour le nom de fichier ou le chemin de sous-dossier dans vos URI et la correspondance de modèle est identique à celle effectuée par la fonction REGEXP_LIKE. Les modèles d'expression régulière 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 créées sur un fichier dans Object Storage.

Exemple :

format => JSON_OBJECT('regexuri' value TRUE)

Pour plus d'informations sur la condition REGEXP_LIKE, reportez-vous à Condition REGEXP_LIKE dans Référence de langage SQL Oracle Database 19c ou Référence de langage SQL Oracle Database 26ai.

regexuri: True

Valeur par défaut :False
type Spécifie le type de fichier.

type: avro | orc | parquet

schema

Lorsque le schéma est défini sur 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 correspondront à ceux trouvés dans Avro, ORC ou Parquet. Les types de données sont convertis des types 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.

Valeur par défaut : si column_list est indiqué, la valeur schema, si elle est indiquée, est ignorée. Si column_list n'est pas indiqué, la valeur par défaut schema est first.

Remarque : 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

Mise en correspondance de types de données Oracle avec des types de données Avro pour le package DBMS_CLOUD

Décrit le mapping des types de données Avro avec les types de données Oracle.

Remarque : les types complexes, tels que les cartes, 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, reportez-vous à Types complexes de package DBMS_CLOUD.

Type Avro Type Oracle
INT (ENT) NUMBER(10)
LONG NOMBRE(19)
BOOL NOMBRE(1)
TABLEAU D'OCTETS UTF8 RAW(2000)
FLT BINARY_FLOAT
Liste de distribution pour les messages BINARY_DOUBLE
DÉCIMAL(p) NUMÉRO(p)
DÉCIMAL(p,s) NUMERO(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 d'AVRO ENUM
DURATION (DUREE) RAW(2000)
FIXED RAW(2000)
NULL OCTET VARCHAR2(1)

Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes Avro, ORC et Parquet, reportez-vous à Types complexes de package DBMS_CLOUD.

Mise en correspondance de types de données Oracle avec des types de données ORC pour le package DBMS_CLOUD

Décrit la mise en correspondance des types de données ORC avec les types de données Oracle.

Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes ORC, reportez-vous à Types de complexe Avro, ORC et Parquet du package DBMS_CLOUD.

Type ORC Type Oracle En savoir plus
tableau Format JSON VARCHAR2(n) Types complexes Avro, ORC et Parquet pour le package DBMS_CLOUD
bigint (64 bits) NOMBRE(19)  
binaire BLOB  
boolean (1 bit) NOMBRE(1)  
char CHAR(n)  
Date DATE  
double BINARY_DOUBLE  
float BINARY_FLOAT  
int (32 bits) NUMBER(10)  
list Format JSON VARCHAR2(n) Types complexes Avro, ORC et Parquet pour le package DBMS_CLOUD
carte Format JSON VARCHAR2(n) Types complexes Avro, ORC et Parquet pour le package DBMS_CLOUD
smallint (16 bits) NOMBRE(5)  
chaîne VARCHAR2(4000)  
struct Format JSON VARCHAR2(n) Types complexes Avro, ORC et Parquet pour le package DBMS_CLOUD
timestamp TIMESTAMP  
tinyint (8 bits) NOMBRE(3)  
union Format JSON VARCHAR2(n) Types complexes Avro, ORC et Parquet pour le package DBMS_CLOUD
varchar VARCHAR2(n)  

Mise en correspondance de types de données Oracle avec des types de données Parquet pour le package DBMS_CLOUD

Décrit la correspondance entre les types de données Parquet et les types de données Oracle.

Remarque : les types complexes, tels que les cartes, 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, reportez-vous à Types de complexe Avro, ORC et Parquet du package DBMS_CLOUD.

Type de parquet Type Oracle
UINT_64 NOMBRE (20)
INT_64 NOMBRE(19)
UINT_32 NUMBER(10)
INT_32 NUMBER(10)
UINT_16 NOMBRE(5)
INT_16 NOMBRE(5)
UINT_8 NOMBRE(3)
INT_8 NOMBRE(3)
BOOL NOMBRE(1)
TABLEAU D'OCTETS UTF8 VARCHAR2(4000 OCTETS)
FLT BINARY_FLOAT
Liste de distribution pour les messages BINARY_DOUBLE
DÉCIMAL(p) NUMÉRO(p)
DÉCIMAL(p,s) NUMERO(p,s)
DATE DATE
STRING VARCHAR2(4000)
TIME_MILLIS VARCHAR2(20 OCTETS)
HEURE_MILLIS_UTC VARCHAR2(20 OCTETS)
TIME_MICROS VARCHAR2(20 OCTETS)
HEURE_MICROS_UTC VARCHAR2(20 OCTETS)
TIMESTAMP_MILLIS TIMESTAMP(3)
HORODATAGE_MILLIS_UTC TIMESTAMP(3)
TIMESTAMP_MICROS TIMESTAMP(6)
HORODATAGE_MICROS_UTC TIMESTAMP(6)
TIMESTAMP_NANOS TIMESTAMP(9)

Pour plus d'informations sur l'utilisation des types complexes Parquet, reportez-vous à Types de complexe Avro, ORC et Parquet du package DBMS_CLOUD.

Mise en correspondance de types de données Oracle avec des types de données Parquet pour le package DBMS_CLOUD

Décrit la mise en correspondance des types de données Oracle avec les types de données Parquet.

Type Oracle Type de parquet
BINARY_DOUBLE Liste de distribution pour les messages
BINARY_FLOAT FLT
DATE DATE
NUMERO(p,s) DÉCIMAL(p,s)
NUMÉRO(p) DÉCIMAL(p)
TIMESTAMP(3) TIMESTAMP_MILLIS
TIMESTAMP(3) HORODATAGE_MILLIS_UTC
TIMESTAMP(6) TIMESTAMP_MICROS
TIMESTAMP(6) HORODATAGE_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 la façon dont la date, l'horodatage, l'horodatage avec le format de fuseau horaire et le séparateur radix pour l'horodatage avec un 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 que vous indiquez une sortie Parquet, Autonomous AI Database lit les valeurs de ces paramètres à partir de la table NLS_SESSION_PARAMETERS. Autonomous AI 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 à deux caractères par an).

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 le parquet et que NLS_SESSION_PARAMETERS est défini pour utiliser le masque de format RR (la valeur par défaut pour le 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 la valeur prise en charge pour exporter les données vers Parquet avec DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA. 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, reportez-vous à Paramètres de date et d'heure dans Oracle Database 19c Database Globalization Support Guide ou Oracle Database 26ai Database Globalization Support Guide et Vues du dictionnaire de données NLS dans Oracle Database 19c Database Globalization Support Guide ou Oracle Database 26ai Database Globalization Support Guide.

Types complexes Avro, ORC et Parquet pour le package DBMS_CLOUD

Décrit la mise en correspondance des types de données complexes Avro, ORC et Parquet avec les types de données Oracle.

Autonomous AI Database prend en charge les types de données complexes, notamment les types complexes suivants :

Lorsque vous indiquez un type de fichier source Avro, ORC ou Parquet et que le fichier source inclut des colonnes complexes, les requêtes Autonomous AI Database renvoient le format JSON pour les colonnes complexes. Cela simplifie le traitement des résultats de requête. Vous pouvez utiliser les puissantes fonctionnalités d'analyse JSON d'Oracle de manière cohérente entre les types de fichier et les types de données. Le tableau suivant présente le format des types complexes dans la base de données Autonomous AI :

Remarque : les champs complexes sont mis en correspondance avec les colonnes VARCHAR2 et les limites de taille VARCHAR2 s'appliquent.

Type Parquet ORC Avro Oracle
Liste : séquence de valeurs List (Liste) List (Liste) Array VARCHAR2 (format JSON)
Carte : liste des objets à clé unique Mapper Mapper Mapper VARCHAR2 (format JSON)
Union : valeurs de différents types Indisponible Union Union VARCHAR2 (format JSON)
Objet : zéro ou plusieurs paires clé-valeur Struct Struct Enregistrement VARCHAR2 (format JSON)

Si vos fichiers source ORC, Parquet ou Avro contiennent des types complexes, vous pouvez interroger la sortie JSON pour ces types complexes courants. Par exemple, l'exemple suivant illustre un fichier ORC, movie-info.orc, avec un type complexe (la même gestion de type complexe s'applique aux fichiers source Parquet et Avro).

Examinez 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>

Chaque film est classé par plusieurs éléments genres à l'aide d'un tableau de genres. Le tableau genres est un élément array de structs et chaque élément comporte un élément id (int) et un élément name (string). Le tableau genres est considéré comme un type complexe. Vous pouvez créer une table sur ce fichier ORC à l'aide de 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 dans le fichier ORC (si vous utilisez Avro ou Parquet, la même chose s'applique). Pour cet exemple, DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE crée une table dans la 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 de film :

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

La sortie suivante est 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"}]

Le type complexe genres est renvoyé 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 les fonctions de transformation les plus puissantes telles que JSON_TABLE.

Reportez-vous à Simple Dot-Notation Access to JSON Data dans le Guide du développeur JSON Oracle Database 19c ou le Guide du développeur JSON Oracle Database 26ai pour plus d'informations sur la notation ".".

Pour plus d'informations sur JSON_TABLE, reportez-vous à SQL/JSON Function JSON_TABLE dans le Guide du développeur JSON Oracle Database 19c ou dans le Guide du développeur JSON Oracle Database 26ai.

L'exemple suivant illustre une requête sur la table qui prend chaque valeur du tableau et transforme la valeur en ligne dans l'ensemble 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 ligne pour chaque valeur du tableau, pense à la jointure externe et la structure est analysée pour extraire le nom du genre. La sortie suivante est 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"}]

Mise en correspondance de nom de colonnes Avro, ORC et Parquet avec des noms de colonne Oracle pour le package 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 peuvent nécessiter l'utilisation de guillemets doubles pour les références SQL Oracle dans les tables externes. Ainsi, pour faciliter l'utilisation et éviter d'avoir à utiliser des guillemets lors du référencement de noms de colonne, si possible, n'utilisez pas les éléments suivants dans les noms de colonne Avro, ORC et Parquet :

Le tableau suivant présente les différents types de nom de colonne Avro, ORC et Parquet, ainsi que les règles d'utilisation des noms de colonne dans les noms de colonne Oracle dans les tables externes.

Nom d'Avro, ORC ou Parquet CREATE TABLE Name (Nom de la TABLE CREATE) CATALOGUE Oracle SQL valide Remarques 
pièce, pièce ou pièce pièce, pièce, pièce PARTIE

select part

select Part

select paRt

select PART

 Oracle met implicitement en majuscules les noms de colonne non entre guillemets.
N° de commande "N° d'ordre" N° de commande select "Ord No" Des guillemets doubles sont requis lorsqu'il y a des blancs incorporés, ce qui préserve également la casse des caractères.
__clé_index__ "__clé_index__" __clé_index__ select "__index_key__" Les guillemets doubles sont requis lorsqu'il existe un trait de soulignement de début, qui conserve également la casse des caractères.
6 critères "6 voies" 6 critères select "6Way" Les guillemets doubles sont requis lorsqu'il y a un chiffre de début, ce qui conserve également la casse des caractères.
CREATE, CREATE, or CREATE, etc. (toute variation de casse), PARTITION, PARTITION, PARTITION, etc. (pour un mot réservé Oracle) "CRÉER" "PARTITION" CRÉATION DE PARTITION

select "CREATE"

select "PARTITION"

 Les mots réservés Oracle SQL doivent être placés entre guillemets. Ceux-ci doivent être placés en majuscules, mais doivent toujours être placés entre guillemets lorsqu'ils sont utilisés n'importe où dans SQL.
ROWID, ROWID, ROWID, etc. (pour ROWID, voir notes) id ligne  

select "rowid"

select "Rowid"

select "ROWid"

select "rowid"

 Pour ROWID, toute variation mixte ou en minuscules de ROWID préserve le cas et doit toujours être citée deux fois et utiliser les variations de cas d'origine. En raison du conflit inhérent avec Oracle ROWID pour la table, si vous indiquez un ROWID en majuscules, il est automatiquement stocké en tant que "ROWID" en minuscules et doit toujours être entre guillemets lorsqu'il est référencé.

Remarques