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Schulungsübersicht

1. Einführung und Neuheiten in Oracle Database 23ai

  • Release-Übersicht, Positionierung und entwicklungszentrierter Fahrplan.
  • Hochstufige Tour durch AI Vector Search, JSON/relational Dualität und asynchrone Treiber.
  • Wie sich 23ai auf typische Entwickler-Workflows und Anwendungsmuster auswirkt.

2. Praxisphase: Umgebung und Tools (Labor)

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

3. JSON Relational Dualität und neue Datentypen (Labor)

  • Nutzung des verbesserten JSON-Datentyps und von JSON-Sammlungen im Anwendungscode.
  • Dualitätsmuster: Wann relationaler vs. JSON-Ansatz zu verwenden ist.
  • Beispiele: Speichern, Abfragen und Aktualisieren von JSON-Objekten aus Java/Quarkus-Apps.

4. AI Vector Search und Entwickleranwendungsfälle (Labor)

  • Einführung in AI Vector Search, Vektordatentypen und Vektorindizes.
  • Aufbau eines kleinen semantischen Suchbeispiels: Embedding-Erzeugung, Speicherung und Ähnlichkeitsabfragen.
  • Integration von Vector Search in Anwendungscode und Bibliotheken (LangChain/LlamaIndex-Beispiele werden konzeptionell besprochen).

5. Asynchrone Programmierung, Pipelining und Leistungsmuster

  • Verständnis von Treiber-Level-Pipelining und asynchronen Anforderungsmustern für JDBC, R2DBC und andere Treiber.
  • Client-seitige Muster (reaktive Streams, Java Virtual Threads) und deren Auswirkungen auf den Server.
  • Praktisches Labor: Pipelining-Aufrufe implementieren und Durchsatzverbesserungen messen.

6. SQL-, PL/SQL-Verbesserungen und Sicherheitskontrollen

  • Neue SQL/PLSQL-Sprachfunktionen relevant für Entwickler (z.B. Schema-Annotationen, direkte Joins in Updates, neuer Boolean-Typ).
  • Übersicht über die SQL-Firewall und wie sie die Laufzeitsicherheit von ausgeführten SQL-Anweisungen verbessert.
  • Praxis: Eine kleine Prozedur migrieren, um neue Sprachfunktionen zu nutzen, und das Verhalten der SQL-Firewall in einem kontrollierten Labor testen.

7. Best Practices für Testing, Debugging und Deployment (Labor)

  • Unit-Testing von Datenbanklogik, Generieren repräsentativer Testdaten und Messen des Verhaltens mit neuen Funktionen.
  • Verpackung und Bereitstellung von Entwickler-Apps, die 23ai-Funktionen nutzen, in Testumgebungen.
  • Checkliste: Leistungsoptimierung, Kompatibilitätsaspekte und nächste Schritte für Produktionsreife.

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von SQL und relationalen Datenbankkonzepten
  • Erfahrung in der Anwendungsentwicklung mit Java oder ähnlichen Sprachen
  • Vertrautheit mit grundlegenden PL/SQL- oder serverseitigen Scripting-Konzepten

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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