データベース: Autonomous Database Serverless

DBMS_CLOUD.UPDATE_CREDENTIALを使用して、1回の操作で複数の資格証明属性を更新できます。これは、関連する値(OCI署名キーとそのフィンガープリントなど)を一緒に変更する必要がある場合に役立ちます。

Oracle Cloud Infrastructure Consoleを使用して、既存のAutonomous AI Databaseインスタンスのメンテナンス・ウィンドウを変更できます。この機能は、ビジネス・ニーズに最も適したAutonomous AI Databaseインスタンスのメンテナンス・ウィンドウを選択するのに役立ちます。

DBMS_CLOUD.EXPORT_DATAでは、Parquet形式でデータをエクスポートする際に実装が使用されるため、信頼性とパフォーマンスが向上します。この変更により、生成されたParquetファイルのOracleからParquetへの列タイプ・マッピングも更新されます。

ワークロードの取得およびリプレイに外部ファイル・システム・サポートを使用すると、オブジェクト・ストレージに加えて、ワークロードの取得ファイル、リプレイ・ファイルおよびリプレイ・レポートを顧客管理ディレクトリに格納できるため、ワークロードのストレージおよび管理に対する柔軟性と制御性が向上します。

Apache Iceberg外部表は、Oracle SQL AS OF TIMESTAMPを使用して、指定した時間に存在したとおりに問い合せることができます。これにより、OCI Object Storage上のDatabricks、AWS GlueまたはHadoop Catalogを通じてアクセスされたIcebergデータに関する履歴分析、監査、トラブルシューティングおよび反復可能なレポートを実行できます。

Oracle Autonomous AI Databaseでは、DBMS_CLOUD_AI_AGENT.IMPORT_TEAMおよびDBMS_CLOUD_AI_AGENT.EXPORT_TEAM APIを使用して、Select AIエージェント・チーム定義をインポートおよびエクスポートできます。エージェント・チーム定義は、JSON仕様、オブジェクト・ストレージ・ファイルまたはディレクトリ・ファイルからインポートし、エージェント・チームをCLOBとして、またはオブジェクト・ストレージまたはディレクトリ・ファイルに直接エクスポートできます。これらのAPIは、Select AIエージェント・チームの移行、バックアップ、バージョン管理、および環境間での共有を簡素化します。

GET_DEFINITIONファンクションは、DBMS_CLOUD_AI、DBMS_CLOUD_AI_AGENT、DBMS_CLOUD_PIPELINEおよびDBMS_CLOUDパッケージで作成された、サポートされているオブジェクトの実行可能PL/SQL定義を返します。これらの関数を使用して、環境間でオブジェクト定義を検査、エクスポート、比較および再作成します。

オプションのretry_paramsパラメータを使用して、個々のDBMS_CLOUD.SEND_REQUESTコールのHTTP再試行動作を構成できます。retry_params JSONオブジェクトを使用すると、再試行を無効にし、再試行を制限し、合計再試行タイムアウトを設定し、指数関数的なバックオフ遅延を構成できます。これにより、特にスケジュール済ジョブおよびバッチ・ワークロードの場合、リクエスト期間を制御し、一時的に使用できないエンドポイントへの負荷を軽減できます。この設定は、DBMS_CLOUDが再試行可能としてすでに処理している障害にのみ適用されます。

Select AIでは、マルチエージェント・オーケストレーションのSupervisor Agentパターンがサポートされています。スーパーバイザ・エージェントは、ユーザー・リクエストと中間結果に基づいて実行時に専門の就業者エージェントを動的に選択および調整し、事前定義された実行順序のない柔軟なワークフローを可能にします。監督者主導のチームは、就業者サブタスクを順番に処理し、調整された単一の応答を返します。

Oracle Select AI AgentフレームワークのDBMS_CLOUD_AI_AGENTパッケージAPIを使用して、ツールの検出とコール、エージェント・チームの検出、チームの実行状態の確認、エージェント直接セッションからのツールのコール、メモリー深度の構成を行います。これらの機能は、データベース・アプリケーションと外部統合レイヤーの両方をサポートします。Autonomous AI Databaseは、Select AI Agentフレームワークを管理対象MCP ServerおよびAgent2Agent (A2A) Serverと統合します。Model Context Protocol (MCP) Serverは、MCPを介してカスタムおよび組込みのSelect AI Agentツールを公開し、MCP互換AIアプリケーションがカスタム統合なしでデータベース・ツールを検出してコールできるようにします。

Oracle Cloud Infrastructure Consoleを使用して、既存のAutonomous AI Databaseインスタンスの可用性ドメインを変更できます。可用性ドメインを変更すると、Autonomous AI Databaseインスタンスおよびコンピュート・仮想マシンなどの関連するOracle Cloud Infrastructureリソースを同じ可用性ドメインに配置して、ネットワーク・レイテンシを最小化できます。同様に、使用可能なAPIを介してAutonomous AI Databaseインスタンスを作成またはクローニングするときに、可用性ドメインを選択することもできます。

Autonomous AI Databaseは、Oracle APEXリリース26.1を使用します。このリリースには、エンタープライズ・アプリケーションを開発および実行するための新機能と拡張機能が含まれています。

Autonomous AI Databaseは、外部認証のサポートをデータベース・ツールに拡張します。Oracle Cloud Infrastructure IAM、Microsoft Entra ID、Google Cloud Platform、AWS Cognito、Oktaを使用して、Database Actionsおよびサポートされているツールにグローバルに識別されたデータベース・ユーザーとしてサインインできるため、データベース・パスワードが不要になります。このデータベース・アクション(SQL Developer Web)およびData Studioでの外部認証のサポートにより、一元化されたアイデンティティ管理およびシングル・サインオン機能を利用できます。

Oracle Autonomous AI Databaseでは、オープン標準のA2Aプロトコルを介してSelect AIエージェント・チームを公開する管理対象Agent2Agent (A2A)サーバーがサポートされるようになりました。この機能により、外部A2A互換のクライアント・エージェントは、標準のHTTPSインタフェースとプロトコルベースの通信を使用して、公開されたSelect AIエージェント・チームを検出してコールできるため、カスタム統合の必要性が軽減されます。これにより、Oracle Autonomous AI Databaseは、エージェント・ロジックとデータ・アクセスをデータベース内に保持しながら、より広範なマルチエージェント・ワークフローに参加できます。

Autonomous AI DatabaseのOracle Deep Data Securityは、データベース内で行レベルおよび列レベルのアクセス制御を直接適用することで、アイデンティティ対応のファイングレイン認可を提供します。

Oracle Data Science Agentは、Oracle Autonomous AI Database Serverless 26aiでサポートされています。Oracle Data Science Agentを使用すると、Oracle Machine Learningのガイド付きチャット・エクスペリエンスを通じて、データをプロファイリングし、機能を準備し、モデルをトレーニングし、結果を評価して推論SQLを生成できます。

DBMS_DCAT PL/SQL 26aiパッケージを使用すると、Oracle Autonomous AI Databaseは、Databricks Unity CatalogやPolarisなどのIceberg REST互換カタログに基づいて、外部表の接続、同期および問合せを行うことができます。

Oracle Autonomous AI Databaseのレイク・キャッシュは、マウントされたカタログ表をサポートしています。

Oracle Autonomous AI Databaseのレイク・キャッシュは、マウントされたカタログ表をサポートしています。

Oracle Autonomous AI Database ServerlessはOracle AI Database@AWSで利用でき、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)を通じて管理と運用を継続しながら、選択したAWSリージョンにAutonomous AI Databaseワークロードをデプロイできます。

Oracle Autonomous AI Databaseには、デルタ共有設定およびサブスクリプション・ワークフローを簡素化するためのDBMS_SHAREサブプログラムが用意されています。これらのサブプログラムは、共有プロファイルの生成、資格証明の作成、プロファイル検証およびプロバイダ・サブスクリプション管理をサポートしています。

DBMS_CLOUDパッケージを使用して、SharePointから直接ファイルを読み取ってリストできるため、Autonomous AI Databaseへのデータのロードが容易になります。DOWNLOADパイプライン・タイプでは、SharePointの拡張メタデータをサポートしながら、これらのソースからの取込みを自動化することもできます。

トラブルシューティングおよび問題軽減のためのクラウド・オペレータ・アクセスに、追加のオプションが含まれるようになりました。パーミッションは、定義された期間、または無制限のアクセスとして付与できます。これは、明示的に取り消されるまで有効です。

Autonomous Data Guardの場合、ローカル・スタンバイ・データベースにはゼロ・データ損失保護(RPO = 0)が提供されます。Autonomous Data Guardは、スタンバイが使用可能になり、システムでデータ損失ゼロが保証されると、ローカル・スタンバイ・データベースへの自動フェイルオーバーを実行します。データ損失制限(0 ~ 3600秒)が指定されている場合、フェイルオーバーは定義された制限内に発生します。

Autonomous AI Databaseは、CREATE DIRECTORY文で絶対パスを受け入れ、移行互換性のために管理対象の場所にディレクトリを作成します。

DBMS_CLOUD_IMPORTを使用して、Autonomous AIデータベースにデータをインポートできます。DBMS_CLOUD_IMPORTは、Oracleソース・データベースだけでなく、MySQL、PostgreSQL、Amazon RedshiftなどのOracle以外のデータベースもサポートします。サポートされているソース・データベースに格納されたデータの全体またはサブセットをインポートできます。

Autonomous AI Databaseでは、プライベート・エンドポイント・アクセスから許可されたIPおよびVCNsからのセキュア・アクセスへのシームレスな切替えが、TLS変更なしで許可され、既存の構成が維持されます。

Autonomous AI Database 26aiインスタンスのプライベート・エンドポイントを定義する場合、データベース・プロパティを設定して、ターゲット・ホストへのすべての送信接続がプライベート・エンドポイントのエグレス・ルールの対象および制限されることを強制することで、セキュリティを強化できます。

Autonomous AI Database 26aiは、マルチファクタ認証(MFA)をサポートし、ユーザー・パスワードに加えて追加の検証ファクタを必要とすることで、データベース・アクセスのセキュリティを強化します。MFAは、データベース・ログイン、保護されたSQL文の実行、またはその両方に対して構成できます。

Autonomous AI Databaseのレイク・キャッシュには、次の機能改善が含まれています。

データ変換には、次の新機能および変更が含まれています。

Autonomous AI Databaseは、サポートされていない付与および取消し操作を自動的に変換または抑制し、ロールをサポートされている同等のものにマップし、DBA_CONVERTED_STATEMENTSビューで透過的な監査証跡を維持します。

翻訳機能を使用すると、AIプロファイルで構成されたAIプロバイダに基づいて、SQLまたはPL/SQLを使用して複数の言語間でテキストを翻訳できます。この機能では、OCI、Google、AWS、Azureなどの複数のプロバイダがサポートされます。

Oracle Spatial Studioには、Oracle Databaseの空間機能にアクセスするためのコード不要のユーザー・インタフェースが用意されています。このインタフェースは、空間データのロード、準備、可視化および分析をサポートします。Spatial Studioは、Autonomous AI Databaseの完全に統合された機能であり、「Autonomous AI Databaseの詳細」ページの「ツール構成」タブに表示されます。エラスティックCPU (ECPU)モデルでのみ使用できます。

Autonomous AI Databaseのactiontype変数により、データベースの作成または更新時にadminPassword、scheduledOperations、manageEncryptionKeysなどのサブ操作を正確に制御できます。これにより、既存の広範な権限を中断することなく、職務の分離、最小権限のアクセスおよびコンプライアンスがサポートされます。

シークレット・ベースのパスワード認証では、パスワードがクラウド・プロバイダのボールトにシークレットとして格納され、ボールト・シークレット資格証明を介して参照されるデータベース・ユーザーを作成および管理できます。データベースは認証時にボールトからパスワードをフェッチし、メモリー内でのみベリファイアを生成し、ディスク上にパスワードやベリファイアは保持しません。

Autonomous AI Databaseのデータベース・アイデンティティ・ネットワーク・ヘッダーは、データベース・アイデンティティ・メタデータをJSON XヘッダーとしてアウトバウンドUTL_HTTPコールに追加するため、リモート・エンドポイントは、どのAutonomous AI Database (およびテナント)がコールしているかを検証できます。

自律型AIデータベースでは、SGAおよびPGA使用率を監視するための2つの新しいメモリー使用率メトリックが使用可能になりました。

シングル・サインオンを使用して、自律型AIデータベースの組込みツールにアクセスできます。再認証なしでOracle APEX、データベース・アクション、Graph Studio、Oracle Machine Learning、Oracle Data Transformsなどのツールを切り替えるには、データベース資格証明を使用して一度ログインする必要があります。

Select AIでは、SQLプロパティ・グラフの自然言語からSQL (NL2SQL)への生成がサポートされています。1つ以上のプロパティ・グラフをAIプロファイル・オブジェクト・リストに含めて、Select AIがGRAPH_TABLE演算子を使用してPGQ (プロパティ・グラフ問合せ)文に変換する自然言語プロンプトを発行できます。

DBMS_CLOUD_ADMIN_SECパッケージを使用して、Autonomous AI Databaseで指定したユーザー・アカウントのADMINユーザーに割り当てられた権限および権限をクローニングできます。これにより、管理者はADMINユーザーと同じ権限を持つ名前付きユーザー・アカウントを作成できます。これは、共有ADMINアカウントを使用してセキュリティを向上させる代替手段を提供します。

データ変換には、次の新機能と変更が含まれています。

Autonomous AI Databaseは、マルチファクタ認証(MFA)をサポートし、ユーザー・パスワードに加えて追加の検証ファクタを必要とすることで、データベース・アクセスのセキュリティを強化します。MFAは、データベース・ログイン、保護されたSQL文の実行、またはその両方に対して構成できます。

ConnectionDropsDetectedイベントは、Autonomous AI Databaseで大量の接続ドロップが検出されたときに生成されます。

クラウド・リンクを介したマテリアライズド・ビューの増分リフレッシュでは、Autonomous AI Databaseは、マテリアライズド・ビュー全体を再計算するのではなく、リモート表から変更されたデータのみをリフレッシュします。

リソース使用率メトリックは、Autonomous AIデータベースの監視に使用できます。

Autonomous AI DatabaseをSelect AI Proxyとして使用して、OracleおよびOracle以外のデータベースと安全に統合し、Autonomous AI Databaseを通じてリクエストをルーティングすることで、自然言語クエリをこれらのデータベースにもたらします。

Oracle Autonomous AI Databaseには、標準再起動と停止時間を短縮するオンライン再起動の2つの再起動オプションがあります。オンライン再起動では、Autonomous AI Databaseインスタンスが再起動され、データベースの可用性への影響は最小限に抑えられます。

Autonomous AI Databaseインスタンスのプライベート・エンドポイントを定義する場合、データベース・プロパティを設定して、ターゲット・ホストへのすべての送信接続がプライベート・エンドポイントのエグレス・ルールの対象となり、制限されるようにすることで、セキュリティを強化できます。

クラウド・リンクのMY$POOLスコープを使用すると、プロバイダーのAutonomous AI Databaseにデータセットを1回登録できるため、同じElastic Pool内の他のAutonomous AI Databaseから検出してクエリできます。スコープ・チェックは、適切なアクセス制御を確保するためにコンシューマ側に適用されます。

Autonomous AI Databaseには、Oracle Autonomous AI Database on Serverless Exadata Infrastructure (26aiおよび19c)の管理対象データベースごとのMCPサーバーを提供する組込みMCPサーバーが含まれるようになりました。

データ変換には、次の新機能および変更が含まれています。

Autonomous AI Databaseでは、プール・リーダーとすべてのメンバーが同じインフラストラクチャ上にある専用のエラスティック・プールを作成できます。

Autonomous AI Databaseのトランスポータブル表領域機能を使用して、オンプレミスのOracleデータベースまたはOracle Database Cloud Service (DBCS)データベースからAutonomous AI Databaseにデータとメタデータを効率的に移行できます。

自律型AIデータベースでは、自律型AIデータベース・インスタンス、またはクラウド・アカウントがリージョン内に所有するすべてのインスタンスのウォレットをローテーションでき、猶予期間は1時間から72時間です。

DynamoDBのAutonomous AI Database APIを使用して、既存のDynamoDBツールおよびSDKを使用して、Autonomous AI Databaseとシームレスに連携できます。

プロバイダはスコープ(テナンシ、コンパートメント、スキーマまたはオブジェクト・レベル)を定義して、特定のコンシューマが手動共有なしで表ハイパーリンクを生成することを許可します。

ソース・データベースで顧客管理暗号化キーを使用する場合、クロス・テナンシ・クローンの暗号化キーのタイプと場所を指定するためのいくつかのオプションがあります。

Autonomous AI Databaseのcs_resource_managerサブプログラムを使用して、データベース・リソース・マネージャ・プランを定義および管理できます。

表ハイパーリンクのチャート・ビューを使用すると、表形式ビューとチャート・ビューを切り替えて、分析エクスペリエンスを向上できます。

Data Studio Suiteのツールのカタログ・ツールは、DBMS_CATALOGパッケージを使用してカタログを管理するためのPL/SQL APIを提供します。

Oracle Machine Learning UIは、OMLノートブックと外部のGitHubリポジトリとの直接の相互作用をサポートするように拡張されました。

外部システムおよび開発者は、データ変換REST APIを使用して、プロジェクト、接続、データ・ロード、データ・フロー、ワークフロー、スケジュール、変数などのデータ変換に関する情報を取得できます。

ローカル・スタンバイ・データベースとクロスリージョン・スタンバイ・データベースの両方で、JSONおよびAPEXワークロードを使用してAutonomous AI DatabaseでAutonomous Data Guardを有効にできます。

データ変換には、次の新機能および変更が含まれています。

自律型AI Database 26aiインスタンスでData Lake Acceleratorを使用して、外部データ処理をサポートできます。

エラスティック・プール内のデータベースの場合、Autonomous AI DatabaseでバニティURLを有効にし、API Gatewayを使用してAutonomous AI DatabaseインスタンスのバニティURLカスタム・ドメインを構成できます。

ライブ・ワークロードの取得- リプレイを使用して、ソースAutonomous AI Databaseインスタンスで実行されているワークロードを取得し、ソース・データベースでワークロードが実行されるため、ターゲット・リフレッシュ可能クローンで同時にリプレイできます。

Autonomous AI Databaseインスタンスから、WITH_CONTEXT属性を使用してPythonスクリプトを起動できます。

Autonomous AI Databaseの外部表キャッシュを使用すると、アクセス頻度の高いデータをデータベースの外部表からキャッシュできます。

Autonomous AI Database for Developersは、Autonomous AI Databaseで使用可能なバックアップおよびリストア機能をサポートしています。

Oracle AI Databaseは、人工知能(AI)をコアに設計し、すべての主要なデータ型とワークロードにわたってAIをシームレスに統合します。

Autonomous Data Guardは、ローカル・スタンバイを含むエラスティック・プールに対して有効にできます。

Amazon GlueおよびロケーションベースのIcebergルート・メタデータ・ファイルとの既存の統合に加えて、Databricks UnityおよびSnowflake Polarisのサポートにより、より広範なIceberg RESTカタログ・エコシステムと統合できます。

Select AI Agent(自律型エージェント・フレームワーク)は、エージェント・ワークフローを構築するためのフレームワークを導入しています。開発者は、データベース内で生成AIを使用して、その理由、行動およびコラボレーションを行うエージェント、ツール、タスクおよびチームを作成できます。

翻訳機能を使用すると、AIプロバイダでサポートされているSQLまたはPL/SQLを使用して、複数の言語でテキストを翻訳できます。

TPおよびTPURGENTの事前定義済データベース・サービスを使用してAutonomous AI Lakehouseデータベースに接続することで、データ分析および重要なトランザクション処理に対して混合ワークロードを実行できます。

本番システムでワークロードを取得し、テスト・システムでリプレイすることで、Database Actionsでワークロードをテストできます。

DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLEプロシージャを使用して、暗黙的なパーティション化された外部表を作成します。

Select AI for Pythonを使用して、PythonアプリケーションからAutonomous AI DatabaseのDBMS_CLOUD_AI機能にアクセスできるようになりました。

Select AIは、カスタマイズ可能な会話をサポートしているため、コンテキストを混在させることなく、さまざまなトピックでSelect AIを使用できるため、柔軟性と効率性の両方が向上します。

Select AIを使用すると、生成されたNL2SQL結果についてフィードバックを提供して、問合せ生成の精度を向上できます。

Select AIを使用すると、プロンプトまたはURIからテキストのサマリーを直接生成できます。

ACLチェックを有効にして表ハイパーリンクを生成できます。

データ変換には、次の新機能および変更が含まれています。

Autonomous Databaseでは、データ・パイプラインおよびSELECT AIベクトル索引を使用して、ネットワーク・ファイル・システム内のファイルを含むディレクトリ・ファイルを使用できます。

Autonomous DatabaseでDBMS_CLOUD、DBMS_CLOUD_PIPELINEおよびDBMS_CLOUD_AIを操作する場合は、ワイルドカード・パターンを使用して、オブジェクト・ストレージ・オブジェクトとディレクトリ・オブジェクトの両方で複数のファイルを選択できます。

Googleシートの表ハイパーリンクを使用して、Oracle Autonomous Database Add-on for Google Sheetsを使用してデータの読取りおよびアクセスを行うことができます。

表のハイパーリンク・パスワードを指定して、パスワードで保護された表ハイパーリンクを作成できます。

Autonomous Databaseには、アクティブ・インスタンスのフル・クローンは作成するか、メタデータ・クローンは作成するか、リフレッシュ可能クローンは作成するか、リフレッシュ可能メタデータ・クローンは作成するかを選択できるクローニングが用意されています。

表データがOracle Managed Cloud Storageに存在し、表データがデータベース記憶域を消費しないクラウド表を作成できます。

表ハイパーリンクまたは表ハイパーリンク・グループを作成する場合、consistentパラメータを設定して、コンシューマがデータにアクセスするときに、プロデューサが様々なページ間で一貫してデータを提供するように指定できます。

Autonomous Databaseでは、新しいデータプレーン・イベントUnplannedMaintenanceBeginおよびUnplannedMaintenanceEndが導入されました。

DBA_NONJSON_OBJECTSビューを問い合せて、Autonomous Databaseインスタンス上のJSON以外のオブジェクトによって消費される領域を評価します。

使用可能なエラスティック・プール容量を表示します。

Autonomous DatabaseインスタンスでOracle Database 19cを使用している場合は、スケジュール済アップグレードを使用してOracle Database 23aiにアップグレードできます。

Autonomous Databaseの外部表キャッシュを使用すると、アクセス頻度の高いデータをデータベースの外部表からキャッシュできます。

Autonomous Databaseの様々な接続オプションの接続コード・サンプルを表示またはコピーできます。

代替変数は事前定義済のプレースホルダで、Autonomous Databaseのランタイム・コンテキストに基づいて解決され、対応する実際の値に置き換えられます。

クラウド・リンクを使用した大量の読取りワークロードがある場合は、エラスティック・プール・リーダーまたはメンバーをクラウド・リンク・プロバイダとして構成できます。このプロバイダでは、ProxySQL問合せオフロードを使用して、任意の数のリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

Autonomous Databaseインスタンスから、BASH、CまたはPythonタイプの汎用スクリプトを起動できます。

ResourceUtilizationWarningイベントは、特定のしきい値を超えると、コンピュートの使用状況、ストレージの使用状況およびセッション数の警告として生成されます。

Select AIは、サポートを次のAIプロバイダに拡張します。

ビューV$DIAG_ALERT_EXTは、アラート・ログ・データには使用できません。

Data Studioは新しい機能および変更で更新されます。

ProxySQLは、DMLおよび問合せの文をルーティングすることで、複数のAutonomous Databasesへの統合アクセスを可能にし、すべてのデータを1つのデータベースに物理的に統合する必要性を排除します。

表のハイパーリンク・グループを使用すると、1つのURLを介して複数のオブジェクトまたは複数のSQL SELECT文のデータにアクセスできます。

Autonomous Databaseでは、リフレッシュ可能なクローンでの顧客管理暗号化キーの使用がサポートされています。

Autonomous Databaseパッチは、スケジュール済メンテナンス・ウィンドウ中にローリング・パッチとして適用されます。

データ変換は、次の領域の新しい機能および変更で更新されます。

組織管理をエラスティック・プールの利点と組み合せることができます。

ACLチェックを有効にして表ハイパーリンクを生成できます。

Autonomous DatabaseからOCI通知サービス・トピックにメッセージを送信できます。

クリティカル・イベントおよび情報イベントには、eventCategory属性が含まれます。

外部データにアクセスするには、カタログをマウントし、簡易SQL構文を使用して問い合せます。

Select AIには、次の新機能が含まれています。

クロスリージョン・スタンバイは、エラスティック・プールに追加することも、エラスティック・プール・リーダーにすることもできます。

Autonomous DatabaseのOracle管理の異機種間接続を使用して、Google Driveへのデータベース・リンクを作成します。

ECPUコンピュート・モデルでは、VMを使用する組込みデータベース・ツール(OML、Graph Studio、Data Transformsなど)に、デフォルトの構成変更および請求変更があります。

エラスティック・プールのコストおよび使用状況の詳細は、Oracle Cloud Infrastructureのコスト・レポートおよびOCI_COST_DATAビューに記録されます。

大量の読取りワークロードがあり、PL/SQLやOracle Schedulerジョブなどの複数の問合せによって比較的少量のデータがスキャンされる場合、エラスティック・プール・リーダーまたはエラスティック・プール・メンバーからリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

Oracle Autonomous Database Add-in for Excelを使用して、Microsoft Excelスプレッドシートの表ハイパーリンクを使用してデータの読取りおよびアクセスを行うことができます。

データ・ウェアハウスまたはトランザクション処理ワークロードを使用して新しいAutonomous Databaseインスタンスをプロビジョニングまたはクローニングすると、OCPUコンピュート・モデル・オプションは削除されます。

DBMS_CLOUDでは、外部表を使用したデータのロードと問合せ、およびAutonomous Databaseからオブジェクト・ストレージへのデータのエクスポートとインポートがサポートされています。

default_bind_valuesパラメータがDBMS_DATA_ACCESS.GET_PREAUTHENTICATED_URLに含まれている場合は、SQL文で1つ以上のバインド変数のデフォルト値を指定できます。

データ変換は、次の領域の新しい機能および変更で更新されます。

Select AIには、次の新機能が含まれています。

Select AI RAGを使用してOracle Database 23aiインスタンスにインポートしたデータベース内トランスフォーマ(埋込みモデルとも呼ばれる)を使用して、ドキュメント・チャンクおよびユーザー・プロンプトのベクトル埋込みを生成できます。

Data Studioは新しい機能および変更で更新されます。

LongPendingTransactionイベントは、トランザクションが24時間以上オープンされている場合に生成されます。

リージョン間Autonomous Data Guard Standbyデータベースのリカバリ時間目標(RTO)は、10分未満に短縮されます。

Autonomous Databaseでの自動回帰検出は、回帰をプロアクティブに処理し、問題の検出、診断および軽減を自動化します。

AverageActiveSessionsメトリックは、アクティブにリソースを実行中または待機中のセッションの平均数を示します。

commentsパラメータを使用する場合、DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIALプロシージャはコメントをサポートします。

SQL文をPostgreSQL、MySQLまたはSQL ServerからOracle SQLに移行し、Autonomous Databaseで文を実行できます。

Autonomous Databaseのデータにアクセスするための表ハイパーリンクを生成および管理できます。

Select AI Retrieval Augmented Generation (RAG)では、PDF、DOCX、JSON、XML、HTMLなどの複数のファイル形式がサポートされています。

エラスティック・プールを作成する場合、リーダーのワークロード・タイプは制限されません。

特定の時間ウィンドウ(たとえば、1時間に200回以上)でSQL解析エラーが複数回発生した場合、アラート・ログにToo Many Parse Errorsエントリが生成されます。

Oracle Database 19cソースからリフレッシュ可能クローンを作成する場合は、リフレッシュ可能クローンにOracle Database 23aiを選択できます。

大量の読取りワークロードがあり、PL/SQLやOracle Schedulerジョブなど、複数の問合せによって比較的少量のデータがスキャンされる場合、エラスティック・プール・リーダーからリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

oci_autonomous_databaseネームスペースで、データベース・サービスに2つの新しいメトリックが導入されました。

Autonomous Databaseサーバーレス(APEXサービスを含む)のAPEXインスタンスは、Oracle APEX 24.2にアップグレードされます。

Data Studioは新しい機能および変更で更新されます。

リアルタイムSQL計画管理は、ソースOracle DatabaseからAutonomous Databaseに移行する場合に使用できます。

大量の読取りワークロードがあり、複数の問合せによって比較的少量のデータがスキャンされる場合、エラスティック・プール・リーダーからリフレッシュ可能クローンに問合せ(読取り)をオフロードできます。

事前認証済リクエスト(PAR) URLを介して外部表を作成できます。

クラウド・リンクを使用すると、データ所有者は、データ所有者が定義したとおりに、選択したオーディエンスに対するリモート・アクセス用の表またはビューを登録します。

Autonomous Databaseでは、新しいデータ・プレーン・イベントDatabaseUserPasswordWarningが導入されました。

カスタム・メトリックを作成して、メトリックを収集、公開および分析できます。

Autonomous Data Guardスタンバイまたはバックアップベースのディザスタ・リカバリ・ピアを切断できます。

Autonomous Databaseインスタンスをプロビジョニングまたはクローニングする際、パッチ・レベルを選択して、今後のパッチに適用できます。

クラウド・リンク・コンシューマがデータ・セット所有者からデータにアクセスするときに使用するサービス名マッピングを設定できます。

外部表を使用してオブジェクト・ストアに格納されているORC、ParquetまたはAvroデータにアクセスする場合、テキスト列の最大サイズを自動または明示的に設定できます。

Google Cloud Platform Cloud Run関数をSQL関数として起動できます。