Schulungsübersicht

1. Einführung und Neuigkeiten in Oracle Database 23ai

  • Erfahrungsbericht, Positionierung und Entwickler-fokussierter Roadmap.
  • Überblick der künstlichen Intelligenz (AI) Vektorsuche, JSON/relationale Dualität und asynchrone Treiber.
  • Wie 23ai typische Entwicklerabläufe und Anwendungsmuster verändert.

2. Praktische Arbeit: Umgebung und Tools (Labor)

  • Installation und Nutzung von Oracle Database 23ai Free für Laborübungen.
  • Einrichtung von JDK, IDE und Client-Treibern (JDBC, R2DBC wenn zutreffend).
  • Erste Verbindung, einfache Abfragen und Aufbau eines Beispielprojekts.

3. JSON-relationale Dualität und neue Datentypen (Labor)

  • Verwendung des verbesserten JSON-Datentyps und JSON-Sammlungen in Anwendungscode.
  • Dualitätsmuster: Wann relationale Ansätze gegenüber JSON-Ansätzen bevorzugt werden sollten.
  • Beispiele: Speichern, Abfragen und Aktualisieren von JSON-Objekten in Java/Quarkus-Anwendungen.

4. KI-Vektorsuche und Entwickleranwendungsfälle (Labor)

  • Einführung in die AI-Vektorsuche, Vektordatentypen und Vektorkindizes.
  • Aufbau eines kleinen semantischen Suchbeispiels: Erzeugung von Einbettungen, Speicherung und Ähnlichkeitsabfragen.
  • Integration der Vektorsuche in Anwendungscode und Bibliotheken (konzeptionell besprochene Beispiele für LangChain/LlamaIndex).

5. Asynchrone Programmierung, Pipelining und Performance-Muster

  • Verstehen von Treiber-Level-Pipelining und asynchronen Anforderungsmustern für JDBC, R2DBC und andere Treiber.
  • Client-seitige Muster (reaktive Streams, Java-Virtual-Threads) und Server-Auswirkungen.
  • Praktisches Labor: Implementierung von gepipelten Aufrufen und Messung der Durchsatzverbesserungen.

6. SQL, PL/SQL-Verbesserungen und Sicherheitskontrollen

  • Neue SQL/PLSQL-Sprachmerkmale für Entwickler (z.B. Schemakommentare, direkte Joins in Updates, neuer Boolescher Typ).
  • Überblick über die SQL-Firewall und wie sie die Laufzeitsicherheit der ausgeführten SQL-Anweisungen verbessert.
  • Praktische Arbeit: Migrieren einer kleinen Prozedur zur Nutzung neuer Sprachmerkmale und Testen des SQL-Firewall-Verhaltens in einem kontrollierten Labor.

7. Best Practices für das Testen, Debuggen und Bereitstellen (Labor)

  • Einheitstests von Datenbanklogik, Erstellung repräsentativer Testdaten und Messung des Verhaltens mit neuen Merkmalen.
  • Paketierung und Bereitstellung von Entwickleranwendungen, die 23ai-Funktionen in Testumgebungen verwenden.
  • Checkliste: Performance-Optimierung, Kompatibilitätsaspekte und Nächste Schritte zur Produktionsreife.

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Eine Verständnis von SQL und relationalen Datenbankkonzepten
  • Erfahrung mit Anwendungsentwicklung in Java oder ähnlichen Sprachen
  • Kenntnisse der Grundlagen von PL/SQL oder serverseitigen Skripting-Konzepten

Zielgruppe

  • Anwendungsentwickler (Java, Quarkus oder ähnlich)
  • Datenbankentwickler und PL/SQL-Engineer
  • DevOps-Ingenieure, die für Entwicklertools und CI-Umgebungen verantwortlich sind
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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