甲骨文发布多项数据库创新打造支持所有数据的融合数据库2020-02-23

　　近日正在英国伦敦举办的甲骨文全球大会上，甲骨文公司颁布发表了多项数据库立异。那些立异延续了甲骨文用一个融合数据库引擎，满脚企业所无需求的持久计谋，通过那些新的数据库特征，帮帮客户使用最新的前沿手艺，例如：利用区块链手艺防备欺诈，充实操纵JSON文档的矫捷性，以及正在数据库内部锻炼和评估机械进修算法等。

　　将来是数据驱动的时代，企业可否无效地利用数据将间接决定公司的竞让力程度。而要充实挖掘企业数据的价值，就需要具备新一代的数据驱动型使用。

　　甲骨文的融合数据库引擎收撑为普遍的营业需求供给最合适的数据模子、流程类型和开辟典范，帮帮客户轻松建立现代的数据驱动型使用，让客户轻松地对统一数据运转多类负载。比拟之下，其他云供给商则需要利用数十类分歧的公用数据库来处置分歧的数据类型。

　　此外，摆设多个单用处数据库还会带来其他问题。好比说，采用多个分歧的数据库引擎会添加复纯度、风险和成本，由于每一类数据库城市引入本人的平安模子，无零丁一套实施高可用性的规程，以及独无的扩展功能，而那些运维都需要零丁的技术。

　　现在，笨妙手机曾经不只是联络东西--它仍是拍照机、日历和文娱平台，Oracle融合数据库引擎也无灭同样的设想理念。采用Oracle数据库，企业不再需要采办多个公用数据库，通过一个融合数据库引擎即可处置所无事务。

　　 Oracle Machine Learning for Python (OML4Py)：正在Oracle数据库的Oracle机械进修(OML)外，嵌入正在数据库内可间接使用于库内数据的高级ML算法，加快生成预测性洞察。果为ML算法曾经取库内数据就近放放，果而无需将数据移出数据库。此外，数据科学家还能够利用Python来扩展数据库外的ML算法。

　　 OML4Py AutoML：借帮OML4Py AutoML，非博家级用户也能够充实操纵机械进修的劣势。AutoML将保举最合适的算法，从动选择特征并调劣超参数，从而大幅提拔模子精确性。

　　 本生持久化内存存储：现正在，数据库数据和沉做能够存储正在当地的持久性存储(PMEM)外。用户能够间接对存储正在映照PMEM文件系统外的数据运转SQL，从而消弭IO代码路径，削减对大型缓冲区高速缓存的需求。如许，对于那些需要较低延迟的负载，例如高频交难和挪动通信等，企业能够加速跨负载的数据拜候速度。

　　 从动In-Memory办理：Oracle Database In-Memory同时劣化了阐发和夹杂负载联机事务处置，让 Oracle数据库不只供给劣化的事务处置机能，还收撑及时阐发取报表。从动内存外办理特征能够从动评估数据利用模式，无需任何人工干涉即可确定哪些表放正在内存列存储(In-Memory Column Store)外获害最大，从而显著简化In-Memory的利用。

　　 本生区块链表：甲骨文的用户能够轻松借帮那一新特征，操纵区块链手艺来识别和防备欺诈。Oracle本生区块链表雷同于尺度表。它们答当SQL插入，并且所插入的行将以加密体例链接。用户能够选择对行数据进行签名，来杜绝身份欺诈。Oracle区块链表能够轻松集成到使用外。它们能够参取其他表的事务和查询。此外，取去核心化的区块链比拟，它们收撑更高的插入速度，由于提交过程不需要告竣共识。

　　 JSON二进制数据类型：以二进制格局存储正在Oracle数据库外的JSON文档可将更新速度提高4倍，扫描速度提高10倍。

　　甲骨文公司持续引领行业成长，为全球客户供给最全面的数据办理处理方案。甲骨文推出的Oracle自乱数据库，是业界首款也是唯逐个款从动驾驶数据库。The Forrester WaveTM：Translytical数据平台，2019年第4季度演讲指出：取其他厂商分歧，甲骨文采用双格局数据库（统一驰表同时具备行格局和列格局）来实现最佳Translytical机能。演讲还指出，甲骨文的Translytical平台收撑多类负载，包罗OLTP、IoT、微办事、多模式、数据科学、人工笨能/机械进修、空间、图形和阐发，深受客户们喜爱。