DBMS_CLOUD Avro、ORC 和 Parquet 支援

本節涵蓋自治式 AI 資料庫隨附的 DBMS_CLOUD Avro、ORC 和 Parquet 支援。

Avro、ORC 或 Parquet 的 DBMS_CLOUD 套裝程式格式選項

DBMS_CLOUD 中的格式引數指定來源檔案的格式。

指定格式引數的兩種方式如下：

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

和

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

範例：

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

若要指定多個格式選項，請以 "," 分隔值。

舉例而言：

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

格式選項描述語法

格式選項	描述	語法
`regexuri`	當 `regexuri` 值設為 `TRUE` 時，您可以在 Cloud 來源檔案 URI 的檔案名稱中使用萬用字元以及正規表示式。當 `regexuri` 參數設為 `FALSE` 時，字元 "" 和 "?" 會被視為萬用字元。當 `regexuri` 參數設為 `TRUE` 時，字元 "" 與 "?" 為指定之正規表示式樣式的一部分。只有您 URI 中的檔案名稱或子資料夾路徑才支援正規表示式樣式，而且樣式比對與 `REGEXP_LIKE` 函數所執行的樣式相同。目錄名稱不支援正規表示式樣式。對於外部表格，只有在物件儲存中的檔案上建立的表格才支援此選項。舉例而言： `format => JSON_OBJECT('regexuri' value TRUE)` 請參閱 Oracle Database 19c SQL Language Reference 或 Oracle Database 26ai SQL Language Reference 中的 REGEXP_LIKE Criteria ，瞭解 `REGEXP_LIKE` 條件的詳細資訊。	`regexuri`: `True` 預設值：`False`
`type`	指定檔案類型。	`type: avro \| orc \| parquet`
`schema`	當綱要設為 `first` 或 `all` 時，外部表格資料欄和資料類型會自動衍生自 Avro、ORC 或 Parquet 檔案描述資料。資料欄名稱將會與 Avro、ORC 或 Parquet 中找到的資料欄名稱相符。資料類型會從 Avro、ORC 或 Parquet 資料類型轉換成 Oracle 資料類型。所有欄皆已新增至表格。 `first` 值指定使用 `file_uri_list` 中第一個 Avro、ORC 或 Parquet 檔案的中繼資料自動產生資料欄及其資料類型。如果所有檔案都有相同的綱要，請使用 `first`。 `all` 值指定使用 `file_uri_list` 中所有 Avro、ORC 或 Parquet 檔案的中繼資料自動產生資料欄及其資料類型。如果檔案可能有不同的綱要，請使用 `all` (較慢)。預設值：如果指定 `column_list`，則會忽略 `schema` 值 (如果指定)。如果未指定 `column_list`，則 `schema` 預設值為 `first`。注意：對於 Avro、ORC 或 Parquet 格式檔案，無法使用 `schema` 格式選項，而且必須使用 `DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLE` 程序，為分割的外部表格指定 `column_list` 參數。	`schema : first \| all`

regexuri

當 regexuri 值設為 TRUE 時，您可以在 Cloud 來源檔案 URI 的檔案名稱中使用萬用字元以及正規表示式。

當 regexuri 參數設為 FALSE 時，字元 "*" 和 "?" 會被視為萬用字元。當 regexuri 參數設為 TRUE 時，字元 "*" 與 "?" 為指定之正規表示式樣式的一部分。

只有您 URI 中的檔案名稱或子資料夾路徑才支援正規表示式樣式，而且樣式比對與 REGEXP_LIKE 函數所執行的樣式相同。目錄名稱不支援正規表示式樣式。

對於外部表格，只有在物件儲存中的檔案上建立的表格才支援此選項。

舉例而言：

format => JSON_OBJECT('regexuri' value TRUE)

請參閱 Oracle Database 19c SQL Language Reference 或 Oracle Database 26ai SQL Language Reference 中的 REGEXP_LIKE Criteria ，瞭解 REGEXP_LIKE 條件的詳細資訊。

regexuri: True

預設值：False

type

指定檔案類型。

type: avro | orc | parquet

schema

當綱要設為 first 或 all 時，外部表格資料欄和資料類型會自動衍生自 Avro、ORC 或 Parquet 檔案描述資料。

資料欄名稱將會與 Avro、ORC 或 Parquet 中找到的資料欄名稱相符。資料類型會從 Avro、ORC 或 Parquet 資料類型轉換成 Oracle 資料類型。所有欄皆已新增至表格。

first 值指定使用 file_uri_list 中第一個 Avro、ORC 或 Parquet 檔案的中繼資料自動產生資料欄及其資料類型。如果所有檔案都有相同的綱要，請使用 first。

all 值指定使用 file_uri_list 中所有 Avro、ORC 或 Parquet 檔案的中繼資料自動產生資料欄及其資料類型。如果檔案可能有不同的綱要，請使用 all (較慢)。

預設值：如果指定 column_list，則會忽略 schema 值 (如果指定)。如果未指定 column_list，則 schema 預設值為 first。

注意：對於 Avro、ORC 或 Parquet 格式檔案，無法使用 schema 格式選項，而且必須使用 DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLE 程序，為分割的外部表格指定 column_list 參數。

schema : first | all

DBMS_CLOUD 套裝程式 Avro 與 Oracle 資料類型對應

描述 Avro 資料類型與 Oracle 資料類型的對應。

注意：從 Oracle Database 19c 開始，支援複雜類型 (例如對應、陣列和結構)。請參閱 DBMS_CLOUD Package Avro，ORC，and Parquet Complex Types 瞭解使用 Avro 複雜類型的相關資訊。

Avro 類型	Oracle 類型
INT	NUMBER(10)
LONG	數字 (19)
小工具	數字 (1)
UTF8 位元組陣列	RAW(2000)
航班	BINARY_FLOAT
資料庫	BINARY_DOUBLE
DECIMAL (p)	數字 (p)
DECIMAL (p,s)	數字 (p，s)
DATE	DATE
STRING	VARCHAR2
時間	VARCHAR2 (20 位元組)
時間微量	VARCHAR2 (20 位元組)
時間戳記	TIMESTAMP(3)
時間戳記微分	TIMESTAMP(6)
列舉	VARCHAR2 (n) 其中："n" 是 AVRO ENUM 可能值的實際最大長度
DURATION	RAW(2000)
固定	RAW(2000)
NULL	VARCHAR2 (1) 位元組

請參閱 DBMS_CLOUD Package Avro，ORC，and Parquet Complex Types 瞭解使用 Avro 複雜類型的相關資訊。

DBMS_CLOUD 套裝程式 ORC 與 Oracle 資料類型對應

描述 ORC 資料類型與 Oracle 資料類型的對應。

請參閱 DBMS_CLOUD Package Avro，ORC，and Parquet Complex Types 瞭解使用 ORC 複雜類型的相關資訊。

ORC 類型	Oracle 類型	其他資訊
陣列	VARCHAR2 (n) JSON 格式	DBMS_CLOUD 套裝程式 Avro、ORC 以及 Parquet 複雜類型
bigint (64 位元)	數字 (19)
二進位	BLOB
布林值 (1 位元)	數字 (1)
字元	字元
日期	DATE
雙精準數	BINARY_DOUBLE
浮點數	BINARY_FLOAT
int (32 位元)	NUMBER(10)
清單	VARCHAR2 (n) JSON 格式	DBMS_CLOUD 套裝程式 Avro、ORC 以及 Parquet 複雜類型
對應	VARCHAR2 (n) JSON 格式	DBMS_CLOUD 套裝程式 Avro、ORC 以及 Parquet 複雜類型
smallint (16 位元)	數字 (5)
字串	VARCHAR2(4000)
struct	VARCHAR2 (n) JSON 格式	DBMS_CLOUD 套裝程式 Avro、ORC 以及 Parquet 複雜類型
時戳	TIMESTAMP
tinyint (8 位元)	數字 (3)
工會	VARCHAR2 (n) JSON 格式	DBMS_CLOUD 套裝程式 Avro、ORC 以及 Parquet 複雜類型
varchar	VARCHAR2 (n)

DBMS_CLOUD 套裝程式剖析與 Oracle 資料類型對應

描述 Parquet 資料類型與 Oracle 資料類型的對應。

注意：從 Oracle Database 19c 開始，支援複雜類型 (例如對應、陣列和結構)。請參閱 DBMS_CLOUD Package Avro，ORC，and Parquet Complex Types 瞭解使用 Parquet Complex 類型的資訊。

宴會類型	Oracle 類型
UINT_64	數字 (20)
INT_64	數字 (19)
UINT_32	NUMBER(10)
INT_32	NUMBER(10)
UINT_16	數字 (5)
INT_16	數字 (5)
UINT_8	數字 (3)
INT_8	數字 (3)
小工具	數字 (1)
UTF8 位元組陣列	VARCHAR2 (4000 位元組)
航班	BINARY_FLOAT
資料庫	BINARY_DOUBLE
DECIMAL (p)	數字 (p)
DECIMAL (p,s)	數字 (p，s)
DATE	DATE
STRING	VARCHAR2(4000)
時間	VARCHAR2 (20 位元組)
繁體中文 (台灣)	VARCHAR2 (20 位元組)
時間微量	VARCHAR2 (20 位元組)
時間 _ 微量 _UTC	VARCHAR2 (20 位元組)
時間戳記	TIMESTAMP(3)
時間戳記 _ 毫秒	TIMESTAMP(3)
時間戳記微分	TIMESTAMP(6)
TIMESTAMP_MICROS_UTC	TIMESTAMP(6)
時間戳記 - 納諾斯	TIMESTAMP(9)

請參閱 DBMS_CLOUD Package Avro，ORC，and Parquet Complex Types 瞭解使用 Parquet Complex 類型的資訊。

DBMS_CLOUD 套裝程式 Oracle 資料類型與宴會對應

描述 Oracle 資料類型與 Parquet 資料類型的對應。

Oracle 類型	宴會類型
BINARY_DOUBLE	資料庫
BINARY_FLOAT	航班
DATE	DATE
數字 (p，s)	DECIMAL (p,s)
數字 (p)	DECIMAL (p)
TIMESTAMP(3)	時間戳記
TIMESTAMP(3)	時間戳記 _ 毫秒
TIMESTAMP(6)	時間戳記微分
TIMESTAMP(6)	TIMESTAMP_MICROS_UTC
TIMESTAMP(9)	時間戳記 - 納諾斯
VARCHAR2(4000)	STRING

NLS 階段作業參數

NLS 階段作業參數 NLS_DATE_FORMAT、NLS_TIMESTAMP_FORMAT、NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT 和 NLS_NUMERIC_CHARACTERS 定義查詢具有這些資料欄類型的表格時，應如何顯示日期、時戳、時區格式的時戳，以及含小數標記之時戳的基數區隔符號。

此外，當您使用 DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA 匯出資料並指定 Parquet 輸出時，Autonomous AI Database 會從 NLS_SESSION_PARAMETERS 表格讀取這些參數的值。自治式 AI 資料庫使用這些值將 Oracle 資料類型 DATE 或 TIMESTAMP 轉換為 Parquet 類型。

NLS_SESSION_PARAMETERS 參數支援 RR 格式遮罩 (兩個字元年份規格)。

當您使用 DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA 將資料匯出至 Parquet 時，這些參數不支援年份的 RR 格式遮罩。如果您嘗試匯出至 parquet，而 NLS_SESSION_PARAMETERS 設為使用 RR 格式遮罩，就會發生應用程式錯誤 (RR 格式的預設值取決於 NLS_TERRITORY 參數的值)。

當其中一個參數 NLS_DATE_FORMAT、NLS_TIMESTAMP_FORMAT 或 NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT 使用 RR 格式遮罩時，您必須將格式值變更為支援的值，才能將資料匯出至含有 DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA 的 Parquet。舉例而言：

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';

變更值之後，您可以查詢 NLS_SESSION_PARAMETERS 視觀表來驗證變更：

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

如果設定 NLS_DATE_FORMAT，則會套用至資料類型為 DATE 的資料欄。如果設定 NLS_TIMESTAMP_FORMAT，則會套用至資料類型為 TIMESTAMP 的資料欄。如果設定 NLS_TIMESTAMP_TZ_FORMAT，則會套用至資料類型為 TIMESTAMP WITH TIME ZONE 的資料欄。

請參閱 Oracle Database 19c Database Globalization Support Guide 或 Oracle Database 26ai Database Globalization Support Guide 中的 Date and Time Parameters ，以及 Oracle Database 19c Database Globalization Support Guide 或 Oracle Database 26ai Database Globalization Support Guide 中的 NLS Data Dictionary Views 以瞭解詳細資訊。

DBMS_CLOUD 套裝程式 Avro、ORC 以及 Parquet 複雜類型

描述 Avro、ORC 和 Parquet 複雜資料類型與 Oracle 資料類型的對應。

自主 AI 資料庫支援複雜的資料類型，包括以下複雜類型：

struct
清單
對應
工會
陣列

當您指定 Avro、ORC 或 Parquet 的來源檔案類型，且來源檔案包含複雜資料欄時，自治式 AI 資料庫查詢會傳回複雜資料欄的 JSON。這可簡化查詢結果的處理；您可以跨檔案類型和資料類型一致地使用 Oracle 的強大 JSON 剖析功能。下表顯示「自治式 AI 資料庫」中複雜類型的格式：

注意：複雜欄位會對應至 VARCHAR2 資料欄，並套用 VARCHAR2 大小限制。

Type	Parquet	ORC	Avro	Oracle
清單：值順序	列出	列出	陣列	`VARCHAR2` (JSON 格式)
地圖：具有單一索引鍵的物件清單	對應	對應	對應	`VARCHAR2` (JSON 格式)
聯集：不同型態的值	無法使用	聯集	聯集	`VARCHAR2` (JSON 格式)
物件：零或多個索引鍵 - 值組	結構	結構	記錄	`VARCHAR2` (JSON 格式)

如果您的 ORC、Parquet 或 Avro 來源檔案包含複雜類型，您可以查詢這些通用複雜類型的 JSON 輸出。例如，下列顯示具有複雜類型的 ORC 檔案 movie-info.orc (適用於 Parquet 和 Avro 來源檔案的相同複雜類型處理)。

請考慮使用下列綱要的 movie-info.orc 檔案：

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>

請注意，每個影片使用 genres 陣列依多個 genres 分類。genres 陣列是 structs 的 array，每個項目都有 id (int) 和 name (string)。genres 陣列被視為複雜類型。您可以使用 DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE 透過此 ORC 檔案建立表格，如下所示：

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;
/

當您建立外部表格時，資料庫會根據 ORC 檔案中的結構自動產生欄 (如果您使用 Avro 或 Parquet，同樣適用)。在此範例中，DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE 會在您的資料庫中建立表格，如下所示：

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;
 )

現在，您可以查詢影片資料：

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

這會產生下列輸出：

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"}]

請注意，複雜類型 genres 會傳回為 JSON 陣列。

若要讓 JSON 資料更加實用，您可以使用 Oracle 的 JSON 函數轉換資料欄。例如，您可以使用 JSON "." 表示法以及更強大的轉換函數 (例如 JSON_TABLE)。

請參閱 Oracle Database 19c JSON Developer's Guide 或 Oracle Database 26ai JSON Developer's Guide 中的 Simple Dot-Notation Access to JSON Data ，瞭解有關 "." 表示法的資訊。

請參閱 Oracle Database 19c JSON Developer's Guide 中的 SQL/JSON Function JSON_TABLE 或 Oracle Database 26ai JSON Developer's Guide ，瞭解有關 JSON_TABLE 的資訊。

下列範例顯示表格上的查詢，此查詢會取得陣列的每個值，並將值轉換成結果集中的列：

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 會為陣列的每個值建立一個資料列，思考外部結合，並剖析結構以擷取基因的名稱。這會產生下列輸出：

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 套裝程式 Avro、ORC 以及 Parquet 與 Oracle 資料欄名稱對應

描述 Avro、ORC 以及 Parquet 資料欄名稱如何轉換為 Oracle 資料欄名稱的規則。

Avro、ORC 和 Parquet 資料欄名稱支援下列項目，但可能需要在外部表格中的 Oracle SQL 參照使用雙引號。因此，為了方便使用，並避免在參考資料欄名稱時使用雙引號，如果可能的話，請不要在 Avro、ORC 和 Parquet 資料欄名稱中使用下列項目：

嵌入式空白
前導數字
前面的底線
Oracle SQL 保留字

下表顯示各種類型的 Avro、ORC 和 Parquet 資料欄名稱，以及在外部表格的 Oracle 資料欄名稱中使用資料欄名稱的規則。

Avro、ORC 或 Parquet 名稱	CREATE TABLE 名稱	Oracle 目錄	有效 SQL	備註
PART (部分) 或 PART	PART，PART，零件，PART	部分	`select part` `select Part` `select paRt` `select PART`	Oracle 的隱含大寫無引號的資料欄名稱。
訂單編號	「訂單編號」	訂單編號	`select "Ord No"`	當有內嵌空白時，需要雙引號，這也會保留字元大小寫。
__index_key__	"__index_key__"	__index_key__	`select "__index_key__"`	當前面的底線同時保留字元大小寫時，需要雙引號。
6Way	"6Way"	6Way	`select "6Way"`	有前置數字時，必須使用雙引號，這也會保留字元大小寫。
CREATE、CREATE 或 CREATE 等等。(任何情況變動) 分割區、分割區、PARTITION 等等 (針對 Oracle 保留字)	「建立」「分割區」	建立分割	`select "CREATE"` `select "PARTITION"`	Oracle SQL 保留字需有雙引號。這些是強制使用大寫的，但在 SQL 中的任何位置使用時，必須一律使用雙引號。
ROWID、ROWID、ROWID 等等 (若為 ROWID，請參閱備註)	列 ID		`select "rowid"` `select "Rowid"` `select "ROWid"` `select "rowid"`	若為 ROWID，任何混合或小寫的 ROWID 變化都會保留大小寫，且必須一律使用雙引號括住，並使用原始大小寫的變化。由於表格的 Oracle ROWID 固有衝突，如果您指定大寫 ROWID，系統會自動將它儲存為小寫 "ROWID"，並在參照時一律加上雙引號。

注意事項

一般而言，可以在沒有雙引號的情況下參照外部表格中的資料欄名稱。
除非資料欄名稱中有內嵌的空白，否則資料欄名稱中的前導底線 ("_") 或前導數字 ("0" 到 "9")，會保留資料欄名稱的原始大小寫，而且必須一律以雙引號參考，並使用 Avro、ORC 或 Parquet 資料欄名稱的原始大小寫 (大寫、小寫或混合大小寫)。
使用 DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE 建立格式指定為 avro、orc 或 parquet 的外部表格之後，請使用 SQL*Plus 中的 DESCRIBE 命令來檢視表格的資料欄名稱。
在 Avro、ORC 或 Parquet 資料欄名稱中使用 Oracle SQL 保留字時，在 SQL 中的任何位置參照這些文字時，必須一律加上雙引號。請參閱 Oracle Database 26ai SQL Language Reference 中的 Oracle SQL Reserved Word 或 Oracle Database 26ai SQL Language Reference ，瞭解詳細資訊。