Retrospectiva del 2025

En este post les voy a contar un resumen de todo lo que me pasó en el mundo Oracle durante el 2025.

Certificaciones y Acreditaciones

Este año Oracle University tuvo varias promociones que pude aprovechar, así como una  nueva edición de "Race to Certification", combinando todas pude rendir en forma gratuita varias certificaciones que normalmente tendrían un costo de 245 dólares...

Completé estas 12 certificaciones Oracle durante el 2025:

• Oracle AI Vector Search Certified Professional.
• Oracle Cloud Infrastructure 2025 Certified AI Foundations Associate.
• Oracle Cloud Infrastructure 2025 Certified Multicloud Architect Professional.
• Oracle Autonomous Database Cloud 2025 Certified Professional.
• Oracle Cloud Database Services 2025 Certified Professional.
• MySQL Implementation Certified Associate.
• MySQL HeatWave Implementation Certified Associate.
• Oracle APEX Cloud Certified Developer Professional.
• Oracle Data Platform 2025 Certified Foundations Associate.
• Oracle Cloud Infrastructure 2025 Certified Foundations Associate.
• Oracle Cloud Infrastructure 2024 Certified AI Foundations Associate.
• Oracle Cloud Infrastructure 2024 Data Certified Foundations Associate.

Adicionalmente, completé varios Learning Path de Oracle University que dan un pantallazo adicional a algunos temas básicos:

Como si esto fuera poco renové la certificación Azure Database Administrator Associate de Microsoft para cumplir con los objetivos de la empresa en la que trabajo... no es Oracle pero siempre suma conocer otras bases de datos y servicios en la nube.

Comunidades y Foros

La comunidad "tradicional" repuntó un poco en cuanto al nivel de actividad y sigo aportando cuando encuentro algún tema en el que puedo colaborar. Participé en las cuatros comunidades de Oracle:

Oracle Developer Community (pública) 

Durante 2025 escribí unos 200 comentarios, casi 20 de ellos fueron seleccionados como respuestas correctas y más de 40 como respuestas útiles. Y cumplí 10 años participando en la comunidad!

My Oracle Support

Esta comunidad es mucho más pequeña y acotada a personas con un contrato válido de Oracle Support. Durante 2025 escribí unos 100 comentarios y tuve más de 30 respuestas útiles (no se muestran las respuestas seleccionadas como correctas). También en esta comunidad cumplí diez años participando, y espero ser destacado nuevamente como MVC (Most Valued Contributor) como lo hice los cinco últimos años!

Oracle University Community

La comunidad de Oracle University es donde más participo, como se puede ver a continuación:

Durante 2025 escribí más de 6000 comentarios y tuve más de 500 respuestas seleccionadas como correctas. Por tercer año consecutivo mantengo la primer posición en cuanto a participación en los foros, como se ve a continuación:

Oracle Cloud Customer Connect

Otra comunidad nueva y bastante chica, en la cual apenas llevo unos años participando, el 2025 fue muy tranquilo:

 

Eventos

Este año fui seleccionado nuevamente para participar del LAOUC Community Tour 2025 en Buenos Aires, pero nuevamente por cuestiones personales tuve que suspender mi participación a último momento. Espero poder volver en 2026 si no se cansaron de mis ausencias!

Blog

El blog tiene más de 10 años, y este fue por lejos el más flojo en cuanto a contenido... Le dediqué mucho tiempo a certificaciones y a la comunidad, sumado a que no encontré tantos temas interesantes para escribir. Veremos como seguimos en 2026:

Lo que si hice es escribir a pedido de mi trabajo un artículo en LinkedIn sobre Oracle Database@Azure.

Programa Oracle ACE

El programa Oracle ACE mantuvo un gran nivel en cuanto a actividades y participantes, en el cual logré mantener el nivel Oracle ACE Pro por séptimo año consecutivo, lo cual es un enorme orgullo!

Terminé el año con más de 2000 puntos sobre 200 requeridos para ACE Pro, por lo que tengo asegurado la permanencia el año próximo, en el que espero poder alcanzar el nivel ACE Director de acá al 31 de Mayo que cierra el período anual de evaluación.

Y por un problema en el corre, todavía no recibí los regalos por participar en el programa, los cuales nuevamente son buenísimos. Adicionalmente a estos regalos, lo que más valoro es la posibilidad de tener una cuenta de Oracle Cloud Infrastructure con saldo para realizar pruebas, y la posibilidad de rendir una certificación en forma gratuita.

Corolario

Este 2025 fue muy complicado desde lo personal y laboral, en el que supere mis objetivos respecto a certificaciones y participación en la comunidad, pero empeoró mucho en cuanto a la generación de contenido para el blog.

Resumen de Mejoras de Noviembre 2025 a Oracle Autonomous AI Database

Noviembre fue un mes un poco mas tranquilo respecto a novedades en Oracle Autonomous AI Database, pero no por ello menos interesante. Podemos destacar estos cambios:

Soporte de Gráficos en hipervínculos de tabla

Con la vista de gráfico en hipervínculos de tabla, ahora se puede alternar entre las vistas tabular y de gráfico para una mejor experiencia de análisis. La vista de gráfico admite múltiples tipos de visualización de datos, incluyendo gráficos de barras, líneas, dispersión y circulares para realizar comparaciones detalladas. También es posible personalizar la configuración de los gráficos para mejorar la capacidad de visualizar e interpretar los datos con precisión.

También puede cambiar de vista, mostrar u ocultar columnas y dividir o combinar grupos de tablas mediante las opciones del menú desplegable de hipervínculos de tabla para una presentación de datos personalizada.

Para mas información, consultar la documentación sobre el formato de gráfico en hipervínculos y la documentación sobre administrar datos con el menú desplegable de hipervínculos de tabla.

Integración de Notebooks OML con GitHub

La interfaz de usuario de Oracle Machine Learning ha sido mejorada para permitir la interacción directa de notebooks OML con repositorios externos de GitHub. Es posible importar notebooks directamente desde repositorios de GitHub. Con la integración de GitHub se puede interactuar con los repositorios de las siguientes maneras:

• Clonación e importación de notebooks: Permite importar notebooks directamente desde el repositorio de GitHub. Al importar notebooks desde un repositorio de GitHub, se clonan y se crea una copia local en la interfaz de usuario de OML mediante el mecanismo de ramificación de GitHub. Consulte "Clonar y acceder a tu notebook de GitHub" para obtener más información.
• Actualizaciones de notebooks: Permite actualizar cambios remotos en los notebooks y también subir cambios locales al repositorio de GitHub mediante las opciones de control de versiones "Extraer cambios" y "Enviar y confirmar" del editor de notebooks de OML. Consulte "Editar y sincronizar tu notebook de GitHub" para obtener más información.
• Gestión de credenciales: Se requiere credenciales independientes para conectarse a los repositorios de GitHub. Las credenciales se crean y almacenan de forma segura en la base de datos de Autonomous AI. Consulte "Crear credenciales de GitHub" para obtener más información.

Autonomous Data Guard para Autonomous AI Database de Tipo JSON y APEX

Ahora se puede habilitar Autonomous Data Guard en bases de datos de Autonomous AI con cargas de trabajo JSON y APEX, tanto para bases de datos Standby locales o interregionales.

Consulte la documentación para obtener mas información.

Acelerador de Data Lake

El Acelerador de Data Lake con instancias de Autonomous AI Database 26ai permite realizar el procesamiento de datos externos en forma mas rápida y eficiente. Se ejecuta en un clúster de máquinas virtuales administrado por Oracle y se conecta a su Autonomous AI Database para escanear y procesar datos externos almacenados en almacenes de objetos. El servicio agrega CPU automáticamente a medida que aumenta la demanda de consultas, lo que le ayuda a administrar el uso de recursos y a mejorar los tiempos de respuesta de las consultas al trabajar con grandes conjuntos de datos.

Consulte la documentación para obtener mas información.

Mejoras de Data Studio: Funciones de la API REST DBMS_CATALOG para la herramienta Catálogo

La herramienta Catálogo del conjunto de herramientas de Data Studio proporciona API PL/SQL para gestionar catálogos mediante el paquete DBMS_CATALOG.

Consulte la documentación para obtener mas información.

Mejoras en Data Transform

Las Transformaciones de Datos incluyen las siguientes nuevas funciones y cambios:

Usar Consultas SQL para Generar Flujo de Datos

Puede usar sentencias SQL para crear un flujo de datos. El Analizador SQL de Transformaciones de Datos analiza la sentencia SQL, genera el flujo de datos y lo muestra en el Lienzo de Diseño.

Consulte la documentación para obtener mas información.

Vistas Materializadas en Flujos de Datos

Las Transformaciones de Datos admiten el uso de vistas materializadas en un flujo de datos. Puede crear una entidad de datos de vista materializada, definir la configuración de actualización de la vista y usarla como origen en un flujo de datos.

Consulte la documentación para obtener mas información.

Soporte de Carga de Datos para Oracle Business Intelligence Cloud Connector

Ahora se puede usar una conexión de Oracle Business Intelligence Cloud Connector (BICC) para cargar datos en Oracle Autonomous Database. Para las cargas de datos BICC, hay dos opciones: Fusión incremental, que actualiza los datos de la columna seleccionada comparando la tabla de origen con la de destino, e Incremental con eliminaciones, que elimina los registros de la tabla de destino que ya no están disponibles en la tabla de origen.

Consulte la documentación para obtener mas información.

Mejoras en los Detalles del Trabajo de Carga de Datos

La página Detalles del trabajo para los trabajos de carga de datos incluye la opción "Re-ejecutar tablas seleccionadas", que permite volver a ejecutar el trabajo para las tablas seleccionadas. Esto resulta útil cuando desea recargar solo algunas tablas en lugar de volver a ejecutar todo el trabajo de carga de datos.

Consulte la documentación para obtener mas información.

API REST para Transformaciones de Datos de Oracle

Los sistemas externos y los desarrolladores pueden utilizar las API REST de transformaciones de datos para recuperar información sobre transformaciones de datos, como proyectos, conexiones, cargas de datos, flujos de datos, flujos de trabajo, programaciones y variables. También se pueden utilizar las API REST para la autenticación segura, así como para exportar e importar objetos de diseño.

Consulte la documentación para obtener mas información.

¿Qué es Oracle AI Database 26ai?

Esta es probablemente la pregunta del millón, ya que implica un doble cambio en el nombre de la base de datos (se introduce la palabra AI y se cambia de 23 a 26), un cambio en la numeración de los releases (que vamos a explicar mas adelante) y nuevas funcionalidades sin implicar un cambio en la arquitectura de la base de datos.

¿Oracle AI Database 26ai es una nueva versión?

Sí, es una nueva versión, pero a diferencia de las versiones anteriores, esta simplemente añade nuevas funcionalidades de IA a Oracle Database 23ai sin modificar la arquitectura interna ni las API existentes. Por lo tanto, no es necesario realizar una actualización compleja de la base de datos ni volver a certificar las aplicaciones. La arquitectura principal de la base de datos se mantiene igual que en la versión 23ai (y por lo tanto la numeración de la versión así lo refleja).

Oracle AI Database 26ai reemplaza a Oracle Database 23ai, por lo esta nueva versión mantiene la característica de ser una version LTS (Long Term Support). Para conocer las diferencias entre una versión LTS y las versiones Innovation pueden consultar este artículo del blog.

El cambio de versión viene con un cambio en el nombre, al incluir la palabra AI adelante de Database. Lo mismo aplica para otros productos como ser Autonomous AI Database. Esto se debe a que la mayoría de los cambios y mejoras incluidos apuntan a facilitar el uso de AI en la base de datos, como ser:

• Mejoras a las capacidades de búsqueda vectorial de IA,
• Mejoras de compatibilidad para combinar la búsqueda vectorial con todos los demás tipos de datos
• Soporte a Agentic AI 
• Mayor control y observabilidad de la privacidad de los datos.

¿Cambia la numeración de las versiones?

Si pero No... Con el lanzamiento de Oracle AI Database, el esquema de numeración de versiones va a ser más fácil de entender. El primer número de la versión se mantiene igual, ya que Oracle AI Database 26ai simplemente reemplaza a Oracle Database 23ai; sigue siendo «23». El segundo número indica el año de la actualización, por ejemplo, 26 para 2026. Y el tercer número indica el trimestre de la actualización, por ejemplo, 1, 2, 3 o 4. Como medida excepcional, la primer version de Oracle AI Database 26ai va a tener el numero de version 23.26.0 (en vez de 23.25.4) porque se quiso hacer hincapié en el cambio a la versión 26, por lo que se eligió usar el 26 como año y 0 como indicador de trimestre.

La numeración anterior tenia un formato de 5 componentes, por ejemplo la version de julio de 2025 se llama Oracle Database 23ai 23.9.0.25.07. El 9 representa la novena actualización, y 25.07 representa julio de 2025.

Desde este release, las versiones de Oracle AI Database tendrán los siguientes números de versión:

• Octubre de 2025: Oracle AI Database 26ai – 23.26.0.0.0
• Enero de 2026: Oracle AI Database 26ai – 23.26.1.0.0
• Abril de 2026: Oracle AI Database 26ai – 23.26.2.0.0

¿Como actualizo una base de datos a Oracle AI Database 26ai?

En este caso en particular, la respuesta es distinta a otras ocasiones. Normalmente, al salir una nueva versión era requerido hacer un Upgrade, tarea mas compleja que la simple aplicación de un patch.

Pero como Oracle AI Database 26ai no tiene cambios en la arquitectura comparado con 23ai, no es requerido hacer un Upgrade de las bases de datos 23ai a 26ai, solo aplicando el Patch de Octubre 2025 la version es actualizada de 23ai a 26ai.

Para quienes tienen bases de datos 19c o 21c, el proceso si requiere hacer un Upgrade, el cual se hace en forma directa sin necesidad de pasar previamente a Oracle 23ai.

• Oracle Database 19c & Oracle Database 21c => Upgrade a Oracle AI Database 26ai.
• Oracle Database 23ai => Aplicar la actualización acumulativa de octubre 2025 para obtener Oracle AI Database 26ai.

En el caso de Oracle Autonomous Database, si la misma usa la versión 23ai va a ser actualizada automáticamente a 26ai sin necesidad de ninguna acción particular por parte de los usuarios.

¿Donde consigo Oracle AI Database 26ai?

La misma ya está disponible en Oracle Cloud, pudiendo ser utilizada en todos los servicios que se basan en Oracle Database (ahora Oracle AI Database!!!). Por ejemplo, ya podemos crear una base de datos autónoma (Autonomous AI Database) con 26ai:

O crear un DB System con Oracle AI Database 26ai:

La version Free Developer ya fue actualizada a 26ai y puede ser descargada desde este link. Actualmente incluye las siguientes plataformas:

• Oracle Linux 8 (OL8), Oracle Enterprise Linux 8 (EL8) & Oracle Linux 8 for Arm (aarch64)
• Oracle Linux 9 (OL9) & Oracle Enterprise Linux 9 (EL9)
• Microsoft Windows x64

Las versiones Standard / Enterprise se encuentran disponibles On Premise sólo para Engineered Systems (Exadata) y Oracle Database Appliance, no estando disponible todavía para otras plataformas.

Resumen de Mejoras de Octubre 2025 a Oracle Autonomous Database

El mes de octubre trajo muchos cambios en Oracle Autonomous Database, incluyendo un cambio de nombre y muchas innovaciones relacionadas con AI.

Oracle Autonomous AI Database

Oracle Database ahora se llama Oracle AI Database ya que integra la inteligencia artificial (IA) en su núcleo, integrándola a la perfección en todos los principales tipos de datos y cargas de trabajo, como fuera anunciado por Oracle en esta nota de prensa.

A consecuencia de este cambio de nombre, Oracle Autonomous Database también cambia su nombre para convertirse en Oracle Autonomous AI Database. Además, Oracle Autonomous Transaction Processing pasa a ser Oracle Autonomous AI Transaction Processing, y Oracle Autonomous JSON Database se convierte en Oracle Autonomous AI JSON Database.

Oracle Autonomous AI Lakehouse se ha incorporado como la nueva generación de Autonomous Data Warehouse. Conserva todas las funcionalidades previas mientras que introduce numerosas capacidades para una estrecha integración con Iceberg y otras tecnologías de código abierto. Consulte la nota de prensa para obtener más información. Para una descripción general, consulte la sección "Acerca de Oracle Autonomous AI Lakehouse" de la documentación.

Oracle Autonomous AI Database 26ai reemplaza a Oracle Autonomous Database 23ai. Por lo tanto, puede seguir utilizando CreateAutonomousDatabase con 23ai como valor para el parámetro dbVersion. La API REST devuelve 23ai, pero verá 26ai en la consola de Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Los nuevos nombres de servicio ya fueron actualizados en la consola de Oracle Cloud Infrastructure (OCI), la API REST y la documentación relacionada.

Compatibilidad con URL Personalizadas Mediante API Gateway

Para una base de datos autónoma en un grupo elástico, puede habilitar una URL personalizada en su base de datos autónoma y configurar un dominio personalizado para dicha URL mediante API Gateway.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Captura y Reproducción de Cargas de Trabajo en Vivo Entre Bases de Datos de IA Autónomas

Ahora es posible usar la captura y reproducción de cargas de trabajo en vivo para capturar cargas de trabajo que se ejecutan en una instancia de base de datos de IA autónoma y reproducirlas simultáneamente en un clon actualizable de destino, a medida que la carga de trabajo se ejecuta en la base de datos de origen.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Cache Automático para Tablas Externas

La caché de tablas externas en Autonomous AI Database permite almacenar en caché los datos a los que se accede con frecuencia desde tablas externas de la base de datos. Se puede elegir entre el almacenamiento en caché basado en políticas o el automático para sus tablas externas. Con la administración basada en políticas, se deben definir cómo se crean, rellenan, actualizan y eliminan las cachés, lo que le proporciona un control preciso sobre el contenido y el ciclo de vida de la caché. Con el almacenamiento en caché automático, la base de datos administra todo el ciclo de vida de la caché, incluyendo la creación, el relleno, la actualización y la eliminación de las cachés de tablas externas.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Invocar Scripts de Python con el Atributo WITH_CONTEXT Desde una Instancia de Base de Datos de IA Autónoma

Ahora es posible invocar scripts de Python con el atributo WITH_CONTEXT desde una instancia de base de datos de IA autónoma. Para ejecutar un script de Python, este se aloja de forma remota en una imagen de contenedor de base de datos de IA autónoma proporcionada por Oracle con el agente EXTPROC instalado.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Cambios en la Facturación de Elastic Pools con Autonomous Data Guard Habilitado y una Base de Datos Standby Local

Se puede habilitar Autonomous Data Guard para Elastic Pools con bases de datos en espera locales. Cuando el pico agregado de las bases de datos de reserva locales de Autonomous Data Guard en su grupo elástico provoca que el pico horario del grupo elástico se encuentre dentro del siguiente nivel de facturación, el pico agregado de los miembros del grupo y el pico agregado de las bases de datos de reserva locales de Autonomous Data Guard se calculan por separado para ofrecerle una ventaja en costos.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Copia de Seguridad y Restauración con Autonomous AI Database para Desarrolladores

Autonomous AI Database para desarrolladores ahora permite realizar todas las tareas de copia de seguridad y restauración disponibles en Autonomous AI Database.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Compatibilidad Mejorada con Catálogos REST de Iceberg

Ahora es posible integrarse con un ecosistema más amplio del catálogo REST de Iceberg gracias a la compatibilidad con Databricks Unity y Snowflake Polaris, además de la integración existente con Amazon Glue y los archivos de metadatos raíz de Iceberg basados ​​en la ubicación.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Agente Select AI (Framework de Agentes Autónomos)

El framework Select AI Agent permite crear flujos de trabajo con agentes, lo que permite a los desarrolladores crear agentes, herramientas, tareas y equipos que razonan, actúan y colaboran mediante IA generativa dentro de la base de datos.

Los agentes pueden planificar acciones, usar herramientas integradas o personalizadas (como SQL, RAG, búsqueda web o notificaciones) y mantener el contexto en conversaciones de varios turnos. Esta función permite a los desarrolladores crear flujos de trabajo automatizados mediante SQL y PL/SQL que admiten la automatización basada en IA, la interacción con datos y el control con intervención humana.

Consulte las siguientes secciones de la documentación para conocer mas detalles:

• Select AI Agent.
• Paquete DBMS_CLOUD_AI_AGENT.
• Vistas DBMS_CLOUD_AI_AGENT.
• Ejemplos de uso de Select AI Agent.

Traducción Select AI

La función Translate permite traducir texto a varios idiomas mediante SQL o PL/SQL, según la compatibilidad del proveedor de IA configurado en la base de datos autónoma.

Consulte las siguientes secciones de la documentación para conocer mas detalles:

• Translate.
• Ejemplo: Select AI Translate.
• Función TRANSLATE.
• Función GENERATE.

Nombres de Servicio TP y TPURGENT en Autonomous AI Lakehouse

Autonomous AI Lakehouse permite carga de trabajo mixta para el análisis de datos y el procesamiento de transacciones críticas, conectándose a Autonomous AI Lakehouse mediante los servicios de base de datos predefinidos TP y TPURGENT. Esto permite ejecutar cargas de trabajo de procesamiento de transacciones críticas con o sin paralelismo mientras está conectado a una base de datos de Autonomous AI Lakehouse.

Consulte la documentación para conocer mas detalles.

Resumen de Mejoras de Septiembre 2025 a Oracle Autonomous Database

Septiembre fue un mes muy activo respecto a Autonomous Database, con muchas mejoras disponibles en distintas funcionalidades de ADB.

Mejoras a Select AI

Conversaciones de Select AI

Select AI admite conversaciones personalizables, lo que permite usar Select AI con diferentes temas sin mezclar contextos, mejorando la flexibilidad y la eficiencia. Ahora se puede crear, establecer, eliminar y actualizar conversaciones mediante los procedimientos y funciones de conversación de DBMS_CLOUD_AI.

Consulte los siguientes artículos en la documentación para obtener más información:

• Conversaciones de Select AI.
• Ejemplo: Habilitar conversaciones en Select AI.
• Resumen de subprogramas de DBMS_CLOUD_AI.

Comentarios de Select AI

Select AI permite proporcionar comentarios sobre los resultados NL2SQL generados para mejorar la precisión de la generación de consultas. Los comentarios se pueden proporcionar tanto en la línea de comandos SQL como mediante procedimientos PL/SQL.

Consulte los siguientes artículos en la documentación para obtener más información:

• Feedback.
• Ejemplo: Feedback de Select AI.
• Procedimiento FEEDBACK.

Resumir de Select AI

Select AI permite generar un resumen de su texto directamente en una solicitud o desde una URI. Puede personalizar cómo se genera el resumen.

Consulte la documentación para obtener más información.

Acceso a Hipervínculos de Tabla con ACL Explícitas

Ahora se puede generar un hipervínculo de tabla con la comprobación de ACL habilitada. Es posible utilizar la comprobación de ACL de hipervínculo de tabla individual, a nivel de instancia, o ambas.

Para obtener más información, consulte:

• Uso de hipervínculos de tabla para acceso a datos de solo lectura en Autonomous Database.
• Procedimiento CREATE_URL.
• Procedimiento UPDATE_URL.

Soporte a Archivos de Directorio para Pipelines de Datos e IA

Ahora se pueden utilizar archivos de directorio, incluidos los de sistemas de archivos de red, con pipelines de datos y el índice vectorial SELECT AI en Autonomous Database. Todas las funciones disponibles con archivos de Object Storage e índice vectorial son compatibles con archivos de directorio.

Consulte las siguientes páginas para obtener más información:

• Crear y configurar pipelines.
• Paquete DBMS_CLOUD_PIPELINE.
• Atributos de índice vectorial.

Selección de Archivos con Comodines en las API de Autonomous Database

Ahora es posible usar patrones con comodines para seleccionar varios archivos, tanto en el almacenamiento de objetos como en los objetos de directorio, al trabajar con DBMS_CLOUD, DBMS_CLOUD_PIPELINE y DBMS_CLOUD_AI en Autonomous Database.

Consulte las siguientes páginas para obtener más información:

• Paquete DBMS_CLOUD_PIPELINE.
• Atributos de índice vectorial.
• DBMS_CLOUD para objetos y archivos.
• DBMS_CLOUD para la gestión masiva de archivos.

Usar Hipervínculos de Tabla para Acceder a Datos Mediante Complementos de Hojas de Cálculo

Ahora es posible leer y acceder a datos con un hipervínculo de tabla en una Hoja de cálculo de Google mediante el complemento de Oracle Autonomous Database para Hojas de cálculo de Google.

Consulte "Usar hipervínculos de tabla para acceder a datos en Hojas de cálculo de Google" y "Leer y acceder a datos mediante hipervínculos de tabla en Hojas de cálculo de Google" para obtener más información.

Crear Hipervínculos de Tabla Protegidos con Contraseña

Ahora se puede crear un hipervínculo de tabla protegido con contraseña especificando una contraseña. Esto proporciona una medida de seguridad adicional para evitar accesos maliciosos en caso de que un hipervínculo de tabla se exponga a un público más amplio del previsto.

Consulte la documentación para obtener más información.

Clones de Metadatos Actualizables

Autonomous Database ofrece varias opciones de clonación, donde puede elegir entre crear un clon completo de la instancia activa, crear un clon de metadatos, crear un clon actualizable o crear un clon de metadatos actualizable. Con un clon de metadatos actualizable, el sistema crea un clon que solo incluye los metadatos de la base de datos de origen y se puede actualizar fácilmente con los cambios de la base de datos de origen.

Consulte la documentación para obtener más información.

Usar Cloud Tables para Almacenar Información de Registro y Diagnóstico

Ahora se puede crear tablas en la nube donde los datos residan en Oracle Cloud Storage y no consuman espacio en la base de datos. Estas tablas son útiles para almacenar datos a los que se accede con poca frecuencia, como registros de aplicaciones o información de diagnóstico.

Consulte la documentación para obtener más información.

Habilitar la Visualización Consistente de Datos en Hipervínculos de Tabla

Al crear un hipervínculo de tabla o un grupo de hipervínculos de tabla, puede configurar el parámetro "CONSISTENT" para especificar que el productor proporcione datos en forma consistente entre diferentes páginas al ser accedidas por un consumidor.

Consulte la documentación para obtener más información.

Eventos del Plano de Datos: UnplannedMaintenanceBegin y UnplannedMaintenanceEnd

El evento UnplannedMaintenanceBegin se activa cuando se inicia el mantenimiento necesario para situaciones urgentes e imprevistas. El evento UnplannedMaintenanceEnd se activa cuando el mantenimiento requerido para situaciones urgentes e imprevistas se completa correctamente.

Consulte la documentación para obtener más información.

Ver Información de Uso de Espacio para Objetos no JSON

Consulte la vista DBA_NONJSON_OBJECTS para evaluar el espacio consumido por objetos no JSON en una instancia de Autonomous Database. Esta vista solo es accesible para el usuario ADMIN.

Consulte los siguientes artículos en la documentación para obtener más información:

• Actualizar Autonomous JSON Database a Autonomous Transaction Processing.
• Vista DBA_NONJSON_OBJECTS.

Proporcionar Capacidad Disponible del Pool Elástico

Al unirse a un pool elástico existente o listar uno, es posible ver la capacidad disponible del pool elástico.

Consulte la documentación para obtener más información.

Mejoras en Data Transform

Unir Automáticamente Tablas Asociadas en un Flujo de Datos

Ahora se puede usar la función de unión automática de SQL en el editor de Flujo de Datos para establecer uniones entre tablas basadas en relaciones predefinidas, como restricciones de clave externa o nombres de columna comunes. Consulte "Usar la unión automática para asignar tablas asociadas en un flujo de datos".

Exportar e Importar Artefactos a Nivel de Carpeta

Ahora se pueden incluir carpetas al mover artefactos de Transformaciones de Datos de un entorno a otro. Para obtener instrucciones sobre la exportación e importación de objetos, consulte "Exportar e importar objetos".

Compatibilidad con Google Analytics 4

Esta versión es compatible con el tipo de conexión de la aplicación Google Analytics 4. Para obtener la lista completa de tipos de conexión compatibles, consulte "Tipos de conexión compatibles" de la documentación.