DBMS_CLOUD Avro、ORCおよびParquetのサポート

この項では、Autonomous Databaseで提供されるDBMS_CLOUDのAvro、ORCおよびParquetのサポートについて説明します。

Avro、ORCまたはParquet用のDBMS_CLOUDパッケージ・フォーマット・オプション

DBMS_CLOUDのformat引数では、ソース・ファイルのフォーマットを指定します。

format引数を指定するには:

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

および:

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

次に例を示します:

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

複数のフォーマット・オプションを指定するには、値を","で区切ります。

たとえば次のようにします。

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

書式オプション	説明	構文
regexuri	regexuriの値がTRUEに設定されている場合、クラウド・ソース・ファイルURIのファイル名にワイルドカードおよび正規表現を使用できます。 regexuriパラメータがFALSEに設定されている場合、文字"*"および"?"はワイルドカード文字とみなされます。regexuriパラメータがTRUEに設定されている場合、文字"*"および"?"は指定された正規表現パターンの一部です。 正規表現パターンは、URI内のファイル名またはサブフォルダ・パスでのみサポートされ、パターン一致はREGEXP_LIKE関数によって実行されるものと同じです。ディレクトリ名では正規表現パターンはサポートされていません。 外部表の場合、このオプションは、オブジェクト・ストレージのファイルに作成された表でのみサポートされます。 たとえば次のようにします。 format => JSON_OBJECT('regexuri' value TRUE) REGEXP_LIKE条件の詳細は、『Oracle Database 19c SQL言語リファレンス』のREGEXP_LIKE条件または『Oracle Database 23ai SQL言語リファレンス』を参照してください。	regexuri: True デフォルト値:False
type	ファイルのタイプを指定します。	type : avro | orc | parquet
schema	スキーマがfirstまたはallに設定されている場合、外部表の列とデータ型はAvro、ORCまたはParquetファイルから自動的に導出されます。 列名は、Avro、ORCまたはParquetに含まれるものと一致します。データ型は、Avro、ORCまたはParquetデータ型からOracleデータ型に変換されます。すべての列が表に追加されます。 値firstは、file_uri_list内の最初のAvro、ORCまたはParcetファイルのメタデータを使用して列とそのデータ型を自動生成することを指定します。すべてのファイルのスキーマが同じ場合は、firstを使用します。 値allは、列とそのデータ型を自動的に生成するためにfile_uri_list内のすべてのAvro、ORCまたはParquetファイルのメタデータを使用するように指定します。各ファイルのスキーマが異なる可能性がある場合は、all (遅い)を使用します。 デフォルト: column_listが指定されている場合、schemaの値(指定した場合)は無視されます。column_listを指定しない場合は、schemaのデフォルト値がfirstになります。 ノート: Avro、ORCまたはParquetフォーマット・ファイルの場合、schemaフォーマット・オプションは使用できません。また、DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLEプロシージャを使用して、パーティション化された外部表にcolumn_listパラメータを指定する必要があります。	schema : first | all

DBMS_CLOUD Oracleデータ型へのAvroパッケージのマッピング

Avroデータ型とOracleデータ型のマッピングについて説明します。

ノート:

複合タイプ(マップ、配列、構造体など)は、Oracle Database 19c以降でサポートされています。Avro複合型の使用の詳細は、DBMS_CLOUDパッケージのAvro、ORCおよびParquet複合型を参照してください。

Avroタイプ	Oracleタイプ
INT	NUMBER(10)
LONG	NUMBER(19)
ブール	NUMBER(1)
UTF8 BYTE_ARRAY	RAW(2000)
FLT	BINARY_FLOAT
DBL	BINARY_DOUBLE
デシマル(p)	番号(p)
DECIMAL(p、s)	NUMBER(p,s)
DATE	DATE
STRING	VARCHAR2
TIME_MILLIS	VARCHAR2(20バイト)
TIME_MICROS	VARCHAR2(20バイト)
TIMESTAMP_MILLIS	タイムスタンプ(3)
TIMESTAMP_MICROS	タイムスタンプ(6)
ENUM	VARCHAR2(n): nは、AVRO ENUMの使用可能な値の実際の最大長です
DURATION	RAW(2000)
FIXED	RAW(2000)
NULL	VARCHAR2(1)バイト

Avro複合型の使用の詳細は、DBMS_CLOUDパッケージのAvro、ORCおよびParquet複合型を参照してください。

DBMS_CLOUD Oracleデータ型へのORCパッケージのマッピング

ORCデータ型とOracleデータ型のマッピングについて説明します。

ORC複合型の使用の詳細は、DBMS_CLOUDパッケージのAvro、ORCおよびParquet複合型を参照してください。

ORC型	Oracleタイプ	その他の情報入手先
配列	VARCHAR2(n) JSON形式	DBMS_CLOUDパッケージAvro、ORCおよびParquet複合型
bigint (64ビット)	NUMBER(19)
binary	BLOB
boolean (1ビット)	NUMBER(1)
文字	CHAR(n)
日付	DATE
倍精度浮動小数点	BINARY_DOUBLE
浮動小数	BINARY_FLOAT
int (32ビット)	NUMBER(10)
list	VARCHAR2(n) JSON形式	DBMS_CLOUDパッケージAvro、ORCおよびParquet複合型
マップ	VARCHAR2(n) JSON形式	DBMS_CLOUDパッケージAvro、ORCおよびParquet複合型
smallint (16ビット)	NUMBER(5)
文字列	VARCHAR2(4000)
struct	VARCHAR2(n) JSON形式	DBMS_CLOUDパッケージAvro、ORCおよびParquet複合型
タイムスタンプ	TIMESTAMP
tinyint (8ビット)	NUMBER(3)
UNION	VARCHAR2(n) JSON形式	DBMS_CLOUDパッケージAvro、ORCおよびParquet複合型
varchar	VARCHAR2(n)

DBMS_CLOUDパッケージParquetからOracleデータ型へのマッピング

Parquetデータ型とOracleデータ型のマッピングについて説明します。

ノート:

複合タイプ(マップ、配列、構造体など)は、Oracle Database 19c以降でサポートされています。Parquet複合型の使用の詳細は、DBMS_CLOUDパッケージのAvro、ORCおよびParquet複合型を参照してください。

Parquetタイプ	Oracleタイプ
UINT_64	NUMBER(20)
INT_64	NUMBER(19)
UINT_32	NUMBER(10)
INT_32	NUMBER(10)
UINT_16	NUMBER(5)
INT_16	NUMBER(5)
UINT_8	NUMBER(3)
INT_8	NUMBER(3)
ブール	NUMBER(1)
UTF8 BYTE_ARRAY	VARCHAR2(4000バイト)
FLT	BINARY_FLOAT
DBL	BINARY_DOUBLE
デシマル(p)	番号(p)
DECIMAL(p、s)	NUMBER(p,s)
DATE	DATE
STRING	VARCHAR2(4000)
TIME_MILLIS	VARCHAR2(20バイト)
TIME_MILLIS_UTC	VARCHAR2(20バイト)
TIME_MICROS	VARCHAR2(20バイト)
TIME_MICROS_UTC	VARCHAR2(20バイト)
TIMESTAMP_MILLIS	タイムスタンプ(3)
TIMESTAMP_MILLIS_UTC	タイムスタンプ(3)
TIMESTAMP_MICROS	タイムスタンプ(6)
TIMESTAMP_MICROS_UTC	タイムスタンプ(6)
TIMESTAMP_NANOS	タイムスタンプ(9)

Parquet複合型の使用の詳細は、DBMS_CLOUDパッケージのAvro、ORCおよびParquet複合型を参照してください。

DBMS_CLOUDパッケージのOracleデータ型からParquetへのマッピング

Oracleデータ型とParquetデータ型のマッピングについて説明します。

Oracleタイプ	Parquetタイプ
BINARY_DOUBLE	DBL
BINARY_FLOAT	FLT
DATE	DATE
NUMBER(p,s)	DECIMAL(p、s)
番号(p)	デシマル(p)
タイムスタンプ(3)	TIMESTAMP_MILLIS
タイムスタンプ(3)	TIMESTAMP_MILLIS_UTC
タイムスタンプ(6)	TIMESTAMP_MICROS
タイムスタンプ(6)	TIMESTAMP_MICROS_UTC
タイムスタンプ(9)	TIMESTAMP_NANOS
VARCHAR2(4000)	STRING

NLSセッション・パラメータ

NLSセッション・パラメータNLS_DATE_FORMAT、NLS_TIMESTAMP_FORMAT、NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMATおよびNLS_NUMERIC_CHARACTERSは、日付、タイムスタンプ、タイムゾーン付きタイムスタンプ書式、および小数マーカー付きタイムスタンプの基数セパレータを、これらの列タイプの表が問い合せられる場合にどのように表示するかを定義します。

また、DBMS_CLOUD.EXPORT_DATAを使用してデータをエクスポートし、Parquet出力を指定した場合、Autonomous Databaseは、これらのパラメータの値をNLS_SESSION_PARAMETERS表から読み取ります。Autonomous Databaseでは、これらの値を使用して、Oracleデータ型DATEまたはTIMESTAMPをParquet型に変換します。

NLS_SESSION_PARAMETERSパラメータでは、RR書式マスク(2文字の年指定)がサポートされています。

DBMS_CLOUD.EXPORT_DATAを使用してParquetにデータをエクスポートする場合、年のRR書式マスクはこれらのパラメータではサポートされていません。parquetにエクスポートしようとし、NLS_SESSION_PARAMETERSがRR書式マスクを使用するように設定されている場合、アプリケーション・エラーが発生します(RR書式のデフォルト値はNLS_TERRITORYパラメータの値によって異なります)。

パラメータNLS_DATE_FORMAT、NLS_TIMESTAMP_FORMATまたはNLS_TIMESTAMP_TZ_FORMATのいずれかがRR書式マスクを使用する場合、DBMS_CLOUD.EXPORT_DATAを使用してParquetにデータをエクスポートするには、書式値をサポートされている値に変更する必要があります。たとえば次のようにします。

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';

値を変更した後、NLS_SESSION_PARAMETERSビューを問い合せて変更を確認できます:

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

NLS_DATE_FORMATが設定されている場合、DATEデータ型の列に適用されます。NLS_TIMESTAMP_FORMATが設定されている場合は、TIMESTAMP datattypeの列に適用されます。NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMATが設定されている場合、TIMESTAMP WITH TIME ZONEデータ型の列に適用されます。

詳細は、『Oracle Database 19cデータベース・グローバリゼーション・サポート・ガイド』の日時パラメータに関する項または『Oracle Database 23aiデータベース・グローバリゼーション・サポート・ガイド』の『NLSデータ・ディクショナリ・ビュー』および『Oracle Database 19cデータベース・グローバリゼーション・サポート・ガイド』の『Oracle Database 23aiデータベース・グローバリゼーション・サポート・ガイド』を参照してください。

DBMS_CLOUDパッケージのAvro、ORCおよびParquet複合型

Avro、ORCおよびParquet複合データ型とOracleデータ型のマッピングについて説明します。

Autonomous Databaseは、次の複合型を含む複合データ型をサポートしています:

• struct

• list

• マップ

• UNION

• 配列

Avro、ORCまたはParquetのソース・ファイル・タイプを指定するときに、ソース・ファイルに複合列が含まれる場合、Autonomous Databaseの問合せは複合列に対してJSONを返します。これにより、問合せ結果の処理が簡素化されます。つまり、Oracleの強力なJSON解析機能をファイル・タイプおよびデータ・タイプのすべてに一貫して使用できます。次の表に、Autonomous Databaseの複合型の形式を示します:

ノート:

複合フィールドはVARCHAR2列にマップされ、VARCHAR2サイズ制限が適用されます。

タイプ	Parquet	オーク	Avro	Oracle
リスト: 一連の値	List	List	配列	VARCHAR2 (JSON形式)
マップ: 単一キーを持つオブジェクトのリスト	マップ	マップ	マップ	VARCHAR2 (JSON形式)
Union: 異なるタイプの値	連絡不可	UNION	UNION	VARCHAR2 (JSON形式)
Object: 0個以上のキーと値のペア	Struct	Struct	レコード	VARCHAR2 (JSON形式)

ORC、ParquetまたはAvroソース・ファイルに複合型が含まれる場合、これらの共通複合型についてJSON出力を問い合せることができます。たとえば、次の例は、複合型を含むORCファイルmovie-info.orcを示しています(ParquetおよびAvroソース・ファイルにも同じ複合型の処理が適用されます)。

次のスキーマがあるmovie-info.orcファイルについて検討してください:

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>

各movieは、genresの配列を使用した複数のgenresによって分類されています。genres配列はstructsのarrayであり、各項目にはid (int)およびname (string)が含まれます。genres配列は複合タイプとみなされます。次のように、DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLEを使用してこのORCファイルに対する表を作成できます:

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;
/

外部表を作成すると、ORCファイル内のスキーマに基づいて列が自動的に生成されます(AvroまたはParquetを使用している場合も同様です)。この例では、DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLEによって、次のようにデータベースに表が作成されます:

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;
 )

これで、ムービー・データを問い合せることができます:

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

これにより、次の出力が生成されます:

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"}]

複合型genresがJSON配列として返されることに注意してください。

JSONデータをより便利にするために、OracleのJSONファンクションを使用して列を変換できます。たとえば、JSONの「.」表記法に加え、JSON_TABLEなどのより強力な変換ファンクションを使用できます。

表記法の詳細は、Oracle Database 19c JSON開発者ガイドのJSONデータへの単純なドット表記法アクセスまたはOracle Database 23ai JSON開発者ガイドを参照してください。

JSON_TABLEの詳細は、Oracle Database 19c JSON開発者ガイドのSQL/JSONファンクションJSON_TABLEまたはOracle Database 23ai JSON開発者ガイドを参照してください。

次の例は、配列の各値を取得し、その値を結果セットの行に変換する表に対する問合せを示しています:

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は、配列の値ごとに行を作成し、外部結合を検討し、structを解析してgenreの名前を抽出します。これにより、次の出力が生成されます:

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"}]

DBMS_CLOUDパッケージのAvro、ORCおよびParquetとOracle列名のマッピング

Avro、ORCおよびParquet列名をOracle列名に変換する方法のルールについて説明します。

Avro、 ORC、 and Parquet列名では次のものがサポートされていますが、外部表のOracle SQL参照には二重引用符の使用が必要になる場合があります。したがって、使用しやすくし、列名の参照時に二重引用符を使用しなくて済むように、可能であればAvro、ORCおよびParquetの列名で使用しないでください:

• 埋込みの空白

• 先頭の数値

• 先頭のアンダースコア

• Oracle SQLの予約語

次の表に、Avro、ORCおよびParquet列名の様々なタイプと、その列名を外部表のOracle列名で使用するためのルールを示します。

Avro、 ORC、 or Parquetの名前	CREATE TABLE名	Oracleカタログ	有効なSQL	ノート
part、PartまたはPART	part、Part、PART	分断	select part select Part select paRt select PART	Oracleは、引用符なしの列名を暗黙的に大文字にします
オーダー番号	"オーダー番号"	オーダー番号	select "Ord No"	二重引用符は埋込みの空白がある場合に必要になり、文字の大/小文字も維持されます
__索引キー__	"__index_key__"	__索引キー__	select "__index_key__"	二重引用符は先頭にアンダースコアがある場合に必要になり、文字の大/小文字も維持されます
6Way	"6Way"	6Way	select "6Way"	先頭の数字がある場合は二重引用符が必要であり、文字の大/小文字も維持されます
CREATE、CREATEまたはCREATEなど。(大/小文字の違いがある) PARTITION、PARTITION、PARTITIONなど(Oracleの予約語の場合)	"作成" "パーティション"	パーティションの作成	select "CREATE" select "PARTITION"	Oracle SQLの予約語を囲む二重引用符が必要です。これらは強制的に大文字になりますが、SQLで使用する場合は常に二重引用符で囲む必要があります
ROWID、ROWID、ROWidなど(ROWIDについてはノートを参照)	ROWID		select "rowid" select "Rowid" select "ROWid" select "rowid"	ROWIDの場合、ROWIDの大/小文字混在または小文字のバリエーションでは大/小文字が保持されるため、常に二重引用符で囲み、元の大/小文字のバリエーションを使用する必要があります。表のOracle ROWIDとの固有の競合のため、大文字のROWIDを指定すると、自動的に小文字のROWIDとして格納されるため、参照時に常に二重引用符で囲む必要があります。

ノート:

• 一般的に、外部表の列名は二重引用符なしで参照できます。

• 埋込みの空白、先頭のアンダースコア("_")または先頭の数字("0"から"9")が列名に存在しないかぎり、列名の元の大/小文字の区別は保持され、列名は常に二重引用符で囲って、Avro、ORCまたはParquet列名の元の大/小文字の区別(大文字、小文字または混合)を使用して参照する必要があります。

• DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLEを使用してavro、orcまたはparquetとして指定された形式で外部表を作成した後、SQL*PlusのDESCRIBEコマンドを使用して表の列名を表示します。

• Avro、ORCまたはParquet列名でOracle SQLの予約語が使用されている場合、SQLの任意の場所で参照されるときは常に二重引用符で囲む必要があります。詳細は、Oracle Database 23ai SQL言語リファレンスのOracle SQL予約語またはOracle Database 23ai SQL言語リファレンスを参照してください。

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