Temario del curso
1. Introducción y novedades en Oracle Database 23ai
- Visión general del lanzamiento, posicionamiento y hoja de ruta centrada en el desarrollador.
- Tour general de AI Vector Search, dualidad JSON/relacional y controladores asíncronos.
- Cómo 23ai cambia los flujos de trabajo típicos de desarrollo y los patrones de aplicación.
2. Manos a la obra: Entorno y herramientas (Laboratorio)
- Instalación y uso de Oracle Database 23ai Free para laboratorios.
- Configuración del JDK, IDE y controladores cliente (JDBC, R2DBC según corresponda).
- Primera conexión, consultas simples y estructura base de un proyecto de ejemplo.
3. Dualidad relacional JSON y nuevos tipos de datos (Laboratorio)
- Uso del tipo de dato JSON mejorado y colecciones JSON en el código de la aplicación.
- Patrones de dualidad: cuándo utilizar enfoques relacionales frente a JSON.
- Ejemplos: almacenar, consultar y actualizar objetos JSON desde aplicaciones Java/Quarkus.
4. AI Vector Search y casos de uso para desarrolladores (Laboratorio)
- Introducción a AI Vector Search, tipos de datos vectoriales e índices vectoriales.
- Construcción de un ejemplo sencillo de búsqueda semántica: generación de incrustaciones (embeddings), almacenamiento y consultas de similitud.
- Integración de Vector Search con código de aplicación y bibliotecas (se discuten conceptualmente ejemplos con LangChain/LlamaIndex).
5. Programación asíncrona, pipelining y patrones de rendimiento
- Comprensión del pipelining a nivel de controlador y los patrones de solicitud asíncrona para JDBC, R2DBC y otros controladores.
- Patrones del lado del cliente (flujos reactivos, hilos virtuales de Java) e impacto en el servidor.
- Laboratorio práctico: implementar llamadas pipelined y medir las mejoras de capacidad de procesamiento.
6. Mejoras de SQL, PL/SQL y controles de seguridad
- Nuevas características del lenguaje SQL/PLSQL relevantes para desarrolladores (por ejemplo, anotaciones de esquema, uniones directas en actualizaciones, nuevo tipo Boolean).
- Vista general del SQL Firewall y cómo mejora la seguridad en tiempo de ejecución del SQL ejecutado.
- Práctico: migrar un procedimiento pequeño para utilizar las nuevas características del lenguaje y probar el comportamiento del SQL Firewall en un laboratorio controlado.
7. Mejores prácticas de pruebas, depuración e implementación (Laboratorio)
- Pruebas unitarias de la lógica de base de datos, generación de datos de prueba representativos y medición del comportamiento con nuevas características.
- Empaquetado e implementación de aplicaciones de desarrollo que utilizan características de 23ai en entornos de prueba.
- Lista de verificación: ajuste de rendimiento, consideraciones de compatibilidad y próximos pasos para la preparación para producción.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de SQL y bases de datos relacionales.
- Experiencia en desarrollo de aplicaciones en Java o lenguajes similares.
- Conocimiento básico de conceptos de PL/SQL o scripts del lado del servidor.
Público objetivo
- Desarrolladores de aplicaciones (Java, Quarkus o similares).
- Desarrolladores de bases de datos e ingenieros de PL/SQL.
- Ingenieros de DevOps responsables de las herramientas de desarrollo y entornos CI.
Testimonios (3)
buena explicación de cada punto y proporcionar una tarea para la práctica.
Piseth Ben - ACLEDA Bank Plc.
Curso - Oracle Database 19c: SQL Tuning Workshop
Traducción Automática
Greg fue muy paciente y servicial
Chris Havel - Encyclopaedia Britannica
Curso - ORACLE SQL Fundamentals
Traducción Automática
El aprender sobre una nueva herramienta, las practicas ayudan mucho a entender los temas y eso fue lo que mas me gusto