表
表定义数据的结构。
可以将新数据加载到表中，也可以引用现有位置中的数据。您可以通过创建表权限来定义对表的细粒度访问控制权限。
表可以是外部表，也可以是管理表。
外部表
外部表为存储在不受 Oracle AI Data Platform Workbench 管理的地点中的数据定义结构。在 AI Data Platform Workbench 中创建外部表时，元数据生命周期由 AI Data Platform Workbench 管理。删除外部表时，仅删除表定义。外部表参考的数据不会被删除。
确保您的用户具有创建外部表所需的以下 IAM 策略：
allow group <GroupName> to read buckets in compartment id <external-data-CompartmentId>
allow group <GroupName> to inspect objects in compartment id <external-data-CompartmentId>外部表需要其他 IAM 策略。有关详细信息，请参阅 Oracle AI Data Platform Workbench 的 IAM 策略。
受管表
托管表为存储在 AI Data Platform 中的数据定义结构，并且只能由 AI Data Platform Workbench 用户访问。
删除托管表时，将删除表定义和表数据。
支持的表格式
| 格式化 | 说明 | 用途 |
|---|---|---|
| 逗号分隔值 (Comma-separated-values，CSV) | 数据以文本文件形式存储，该文件具有指定的基于行的文件格式来构建数据。通常，文件中的第一行是包含数据列名的标题行。 | 用于在系统之间交换表格式数据。文件中的每一行都是表中的一行。 |
| JavaScript 对象表示法 (JSON) | 数据以基于文本的标准格式存储，用于表示基于 JavaScript 对象语法的结构化数据。JSON 支持对象或分层结构的列表。 | 用于流应用程序。JSON 简化了将复杂关系存储在单个文档中的相关数据的存储，并避免了混沌列表转换为关系数据模型。请注意，JSON 不可拆分。 |
| Avro | 数据以基于行的二进制格式存储，而模式以 JSON 格式存储，以最大限度地减小文件大小并提高效率。Avro 通过管理添加、缺失和更改的字段，为模式进化提供了可靠的支持。这使得旧软件可以读取新数据，而新软件可以读取旧数据。也称为数据序列化系统。 | 用于数据存储，因为 avro 文件是可拆分和可压缩的。基于行的串行存储非常适合大量写入事务，例如将数据插入 AI 数据平台。当模式演化在高速写入期间至关重要时，Avro 也是一个不错的选择。 |
| Parquet | 数据以列式数据格式存储，具有高度可压缩性和可拆分性。Parquet 针对范式 "Write Once Read Many (WORM)" 进行了优化。它的写入速度很慢，但读取速度非常快，特别是当您仅访问部分列时。 | 用于解决大数据问题，因为压缩算法可以更好地处理列式数据格式。您可以以各种格式存储大数据，例如图像、视频、文档和结构化数据表。对于读取部分数据时繁重的工作负载，Parquet 是一个不错的选择。例如，当数据集具有多个列，但您仅希望访问部分列。如果您依赖 Spark 或者希望多个服务访问对象存储中存储的相同数据，则更理想。 |
| 优化行列 (ORC) | 数据以列格式存储在单个文件中的行集合中。 | 用于跨群集并行处理行集合。当读取事务多于写入事务或压缩为优先级时是理想选择。 |
| 差值 | 数据以列格式存储，该格式使用基于 JSON 文件的事务处理日志扩展 Parquet 数据文件，以用于 ACID 事务处理和可伸缩元数据处理。 | 用于事务处理支持。 |
支持的数据类型
| 数据类型 | 说明 |
|---|---|
| 字节类型 | 表示 1 字节带符号的整数。数字的范围是从 -128 到 127。 |
| 短类型 | 表示 2 字节带符号的整数。数字的范围是从 -32768 到 32767。 |
| 整数类型 | 表示 4 字节带符号的整数。数字的范围是从 -2147483648 到 2147483647。 |
| 长类型 | 表示 8 字节带符号的整数。数字的范围是从 -9223372036854775808 到 9223372036854775807。 |
| 浮点类型 | 表示 4 字节单精度浮点数。 |
| 双类型 | 表示 8 字节双精度浮点数。 |
| 小数类型 | 表示任意精度的带符号小数。由 java.math.BigDecimal 内部支持。BigDecimal 由任意精度未缩放的整数和 32 位整数小数组成。 |
| 字符串类型 | 表示字符串值。 |
| VarcharType（长度） | StringType 的一个变体，具有长度限制。如果输入字符串超过长度限制，则写入数据将失败。 |
| 字符类型（长度） | 固定长度的 VarcharType(length) 的变体。CharType(n) 类型的读取列始终返回长度为 n 的字符串值。Char 类型列比较会将短列填充到较长的长度。 |
| 二进制类型 | 表示字节序列值。 |
| 布尔类型 | 表示布尔值。 |
| 日期类型 | 表示包含字段“年”、“月”和“日”的值，不含时区。 |
| 时间戳类型 | 带有本地时区和 (TIMESTAMP_LTZ) 的时间戳。它表示包含字段“年”、“月”、“日”、“小时”、“分钟”和“秒”的值以及会话本地时区。时间戳值表示绝对时间点。 |
| 时间戳 NTZ 类型 | 不带时区的时间戳 (TIMESTAMP_NTZ)。它表示包含字段“年”、“月”、“日”、“小时”、“分钟”和“秒”的值。所有操作都是在不考虑任何时区的情况下执行的。 |
| YearMonthIntervalType(startField, endField) | 表示由连续的 MONTH 子集、年份 [0..11] 和年份 [0..11] 中的月份以及范围 [0..178956970] 中的年份组成的年间隔。 |
| DayTimeIntervalType（startField、endField） | 表示日时间间隔，该时间间隔由连续的 SECOND 子集组成，分钟内秒数，可能为秒数 [0..59.999999]、MINUTE、小时内分钟 [0..59]、小时内、天内小时 [0..23] 和 DAY 以及范围 [0..106751991] 中的天数组成。 |
| ArrayType(elementType, containsNull) | 表示由类型为 elementType 的一系列元素组成的值。containNull 用于指示 ArrayType 值中的元素是否可以具有 NULL 值。 |
| MapType(keyType, valueType, valueContainsNull) | 表示由一组键 - 值对组成的值。keyType 描述关键字的数据类型，valueType 描述值的数据类型。对于 MapType 值，不允许键具有空值。valueContainsNull 用于指示 MapType 值的值是否可以具有空值。 |
| 结构类型（字段） | 表示具有一系列 StructFields（字段）描述的结构的值。 |
| StructField（名称，数据类型，可为空） | 表示 StructType 中的字段。字段的名称由名称指示。字段的数据类型由 dataType 指示。nullable 用于指示这些字段的值是否可以具有 null 值。 |
限制
以下限制适用于 Oracle AI Data Platform 中的表：
- 不能在卷内/卷上的任何数据文件或目录上定义外部表。
- 不能在存储桶和/或其目录上定义已用于其他外部表或外部卷的外部表
- 无法在主目录中查看/列出视图。
方案演化
Oracle AI Data Platform Workbench 中的模式演变允许具有所需权限的用户使用记事本中的 SQL 更新托管表。
当表定义随时间变化以支持新列、删除的列、重命名列、分区更改或表重命名而无需从头重新创建数据集时，此功能非常有用。支持的格式包括 Parquet、Avro 和 Delta。
支持的工序
针对托管表分析了以下方案演化操作：
- 重命名表：Delta、Parquet 和 Avro 支持
- 添加列：Delta、Parquet 和 Avro 支持
- 删除列：Delta 支持；Parquet 和 Avro 不支持
- 更改或重命名列：Delta 支持；Parquet 和 Avro 不支持
- 替换列：仅 Delta 支持
- 添加分区：Parquet 和 Avro 通过 DDL 支持；对于 Delta，在插入数据期间（而不是通过 DDL）支持分区处理
- 删除分区：Parquet 和 Avro 支持；对于 Delta，通过删除数据并运行真空中而不是直接 DDL 来删除分区
- 更改数据类型：Parquet 或 Avro 不支持；Delta 不支持通过直接 DDL 进行更改，并且可能需要基于 CTAS 或覆盖方案的解决方法
