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 课程时长 14 小时

课程大纲

1. 引言与Oracle Database 23ai的新特性

  • 版本概述、定位和以开发人员为中心的路线图。
  • AI向量搜索、JSON/关系二元性和异步驱动程序的高级概览。
  • 23ai如何改变典型的开发人员工作流和应用模式。

2. 动手实践:环境和工具(实验)

  • 安装并使用Oracle Database 23ai Free进行实验。
  • 设置JDK、IDE和客户端驱动程序(如适用,包括JDBC、R2DBC)。
  • 首次连接、简单查询和示例项目脚手架。

3. JSON关系二元性和新数据类型(实验)

  • 在应用程序代码中使用改进的JSON数据类型和JSON集合。
  • 二元性模式:何时使用关系方法 vs JSON方法。
  • 示例:从Java/Quarkus应用存储、查询和更新JSON对象。

4. AI向量搜索和开发人员用例(实验)

  • AI向量搜索、向量数据类型和向量索引简介。
  • 构建一个小型语义搜索示例:嵌入生成、存储和相似性查询。
  • 将向量搜索与应用程序代码和库集成(概念上讨论LangChain/LlamaIndex示例)。

5. 异步编程、流水线和性能模式

  • 理解JDBC、R2DBC和其他驱动程序的驱动程序级流水线和异步请求模式。
  • 客户端模式(反应式流、Java虚拟线程)及其对服务器的影响。
  • 实践实验:实现流水线调用并测量吞吐量改进。

6. SQL、PL/SQL增强和安全控制

  • 与开发人员相关的新SQL/PLSQL语言功能(例如,模式注解、更新中的直接连接、新的布尔类型)。
  • SQL防火墙概述及其如何提高执行SQL的运行时安全性。
  • 动手实践:迁移一个小型过程以使用新语言功能,并在受控实验中测试SQL防火墙行为。

7. 测试、调试和部署最佳实践(实验)

  • 单元测试数据库逻辑,生成代表性测试数据,并使用新功能测量行为。
  • 打包和部署使用23ai功能的开发应用至测试环境。
  • 检查清单:性能调优、兼容性考虑以及生产就绪的后续步骤。

总结与后续步骤

要求

  • 理解SQL和关系数据库概念
  • 具备Java或类似语言的应用程序开发经验
  • 熟悉基本PL/SQL或服务器端脚本概念

目标学员

  • 应用程序开发人员(Java、Quarkus或类似技术)
  • 数据库开发人员和PL/SQL工程师
  • 负责开发工具和CI环境的DevOps工程师

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