Oracle 23 AI의 JSON 관계형 이원성 잠금 해제

오라클 23AI ‘s JSON 관계형 이원성 JSON과 관계형 데이터 간의 격차를 해소하여 두 형식의 데이터를 완벽하게 쿼리하고 업데이트 할 수 있습니다. 이 기능을 통해 개발자는 하이브리드 데이터 모델을 효율적으로 관리하고 애플리케이션 워크 플로우를 단순화하며 데이터 변환 오버 헤드를 줄일 수 있습니다.

또한 JSON과 관계형 형식의 데이터를 원활하게 쿼리하고 업데이트 할 수 있도록하여 최신 응용 프로그램에 대한 데이터 처리를 단순화 할 수 있습니다.

예제에 대한 테이블 설정

JSON 관계형 이중성을 탐색하려면 두 가지 관계형 테이블을 만들고 채 웁니다. departments 그리고 employees. 이것들은 JSON 조회의 기초가 될 것입니다.

--- DROP existing TABLES (IF ANY)
DROP TABLE IF EXISTS employees purge;
DROP TABLE IF exists departments purge;

--- CREATE departments TABLE
CREATE TABLE departments
             (
                          dept_id   NUMBER(2) PRIMARY KEY,
                          dept_name VARCHAR2(50),
                          location  VARCHAR2(50)
             );
             
--- CREATE employees TABLE
CREATE TABLE employees
             (
                          emp_id   NUMBER(4) PRIMARY KEY,
                          emp_name VARCHAR2(50),
                          ROLE     VARCHAR2(50),
                          salary   NUMBER(10,2),
                          dept_id  NUMBER(2) REFERENCES departments(dept_id)
             );
             
--- INSERT sample data
INSERT INTO departments VALUES
            (
                        1,
                        'Engineering',
                        'San Francisco'
            );
INSERT INTO departments VALUES
            (
                        2,
                        'Marketing',
                        'New York'
            );
INSERT INTO departments VALUES
            (
                        3,
                        'HR',
                        'Chicago'
            );
INSERT INTO employees VALUES
            (
                        1001,
                        'Alice',
                        'Engineer',
                        95000,
                        1
            );
INSERT INTO employees VALUES
            (
                        1002,
                        'Bob',
                        'Manager',
                        120000,
                        1
            );
INSERT INTO employees VALUES
            (
                        2001,
                        'Carol',
                        'Marketer',
                        70000,
                        2
            );
INSERT INTO employees VALUES
            (
                        3001,
                        'Eve',
                        'HR Specialist',
                        80000,
                        3
            );
COMMIT;

JSON과 관련된 이중성보기 생성

JSON 관계형 이중성보기는 관계형 및 JSON 데이터를 통합 JSON 기반 인터페이스로 결합합니다. 보기를 만들어 봅시다 department_details 이로 인해 부서 정보와 직원을 JSON 문서로 통합합니다.

SQL 구문

CREATE
OR
replace json relational duality VIEW department_details AS
SELECT json { '_id': d.dept_id,
       'departmentName': d.dept_name,
       'location': d.location,
       'employees':         [
SELECT json { 'employeeId': e.emp_id,
       'employeeName': e.emp_name,
       'role': e.ROLE,
       'salary': e.salary }
FROM   employees e WITH
INSERT
UPDATE
DELETE
WHERE  e.dept_id = d.dept_id ] }

문서 구조를 정의하고 데이터 소스를 지정하여 JSON 관련 이중성보기를 만듭니다. 다음 예에서는 뷰를 만듭니다 department_details SQL 또는 JSON 사용.

이 견해에는 각 부서의 직원 배열을 포함한 부서 정보가 나와 있습니다. 각 테이블에 대해, 우리는 기본 테이블에서 수행 할 수있는 가능한 작업을 정의합니다. 이 예에서는 다음을 허용 할 수 있습니다 INSERT,,, UPDATE그리고 DELETE 두 테이블에 대한 작업.

JSON 데이터 쿼리

SQL> desc department_details
 Name                                                  Null?    Type
 ----------------------------------------------------- -------- ------------------------------------
 DATA  


SQL> SELECT JSON_SERIALIZE(d.data PRETTY) FROM department_details d;

샘플 출력 :

{
  "_id": 1,
  "departmentName": "Engineering",
  "location": "San Francisco",
  "employees": [
    {
      "employeeId": 1001,
      "employeeName": "Alice",
      "role": "Engineer",
      "salary": 95000
    },
    {
      "employeeId": 1002,
      "employeeName": "Bob",
      "role": "Manager",
      "salary": 120000
    }
  ]
}

JSON보기로 데이터 업데이트

JSON 관계형 이중성을 사용하면 JSON 구조를 사용하여 데이터를 직접 업데이트 할 수 있습니다.

UPDATE department_details d
SET    d.data = json { '_id': 1,
       'departmentName': 'Engineering & Development',
       'location': 'San Francisco',
       'employees': [ { 'employeeId': 1001,
       'employeeName': 'Alice',
       'role': 'Senior Engineer',
       'salary': 105000 } ] }
WHERE  d.data."_id" = 1;

이 업데이트는 JSON 추상화를 유지하면서보기 뒤에있는 관계형 테이블을 수정합니다.

우리는 또한 테이블을 사용하여 업데이트 할 수 있습니다 JSON_TRANSFORM그래서 우리는 테이블을 JSON 테이블 인 것처럼 취급하고 있습니다.

update departments_dv d
set    d.data = json_transform(d.data, set '$.location' = 'CHICAGO2')
where d.data."_id" = 30;


select * from dept where deptno = 30;

    DEPTNO DNAME          LOC
---------- -------------- -------------
        30 SALES     		CHICAGO2

새 레코드 추가

단일 JSON 문서를 사용하여 새 부서와 직원을 삽입 할 수 있습니다.

INSERT INTO department_details d
            (
                        data
            )
            VALUES
            (
                        json { '_id': 4,
                        'departmentName': 'IT Support',
                        'location': 'Austin',
                        'employees': [ { 'employeeId': 4001,
                        'employeeName': 'Dave',
                        'role': 'Technician',
                        'salary': 65000 } ] }
            );

새로운 부서와 직원은 JSON과 관계형 테이블 모두에 나타납니다.

데이터 삭제

부서를 삭제하면 관련 직원도 제거됩니다.

DELETE FROM department_details d WHERE d.data."_id" = 3;
1 row deleted.

SQL>

_etag로 낙관적 잠금

각 JSON 문서에는 a가 포함됩니다 _etag 안전한 동시 업데이트 보장 낙관적 잠금의 가치.

이전의 모든 작업에서 데이터가 변경되지 않았다고 가정하면 상태를 무시했습니다. 실제로, 데이터는 서비스 통화간에 변경되었을 수 있습니다. JSON과 관련된 이중성 관점은 우리에게 주를 관리하는 방법을 제공하여 우리에게 우리에게 제공합니다. “etag“효과적으로 우리가 낙관적 잠금에 사용할 수있는 버전. 이것은 가치 기반 동시성이라고도합니다. 다음 예는 이것을 보여줍니다.

예

데이터를 쿼리 할 수 있습니다 _etag 값:

SELECT JSON_SERIALIZE(d.data PRETTY) FROM department_details d WHERE d.data."_id" = 2;

@unnest로 데이터를 평평하게합니다

그만큼 UNNEST 키워드 (@unnest)이를 통해 스칼라 하위 퀘스트의 결과를 해제하여 평평한 문서를 생성 할 수 있습니다. 이 예에서 우리는 다음을 만듭니다 EMPLOYEES_DETAILS 평평한 문서에 직원 정보 및 각 직원에 대한 관련 부서 정보가 포함되어 있습니다. 주목하십시오 UNNEST 두 예에서 키워드.

평평한 JSON 문서를 결합 할 수 있습니다 employees 그리고 department 정보.

CREATE
OR
replace json relational duality VIEW employee_details AS
SELECT json { '_id':   e.emp_id,
       'employeeName': e.emp_name,
       'role':         e.ROLE,
       'salary':       e.salary,
       unnest
       (
              SELECT json { 'departmentId': d.dept_id,
                     'departmentName':      d.dept_name,
                     'location': d.location }
              FROM   departments d WITH
              UPDATE
              WHERE  d.dept_id = e.dept_id ) }
FROM   employees e WITH
INSERT
UPDATE
DELETE;

평평한 뷰를 쿼리하십시오.

SELECT JSON_SERIALIZE(d.data PRETTY) FROM employee_details d;

set long 1000000 pagesize 1000 linesize 100

select json_serialize(d.data pretty) from employee_details d;

JSON_SERIALIZE(D.DATAPRETTY)
----------------------------------------------------------------------------------------------------
{
  "_id" : 7369,
  "_metadata" :
  {
    "etag" : "A63777A126E5F53961E8C4A16C266EBB",
    "asof" : "00000000002F2825"
  },
  "employeeName" : "SMITH",
  "job" : "CLERK",
  "salary" : 800,
  "departmentNumber" : 20,
  "departmentName" : "RESEARCH",
  "location" : "DALLAS"
}

{
  "_id" : 7499,
  "_metadata" :
  {
    "etag" : "9D9E402CAF3D10EF54D4247D73823D3F",
    "asof" : "00000000002F2825"
  },
  "employeeName" : "ALLEN",
  "job" : "SALESMAN",
  "salary" : 1600,
  "departmentNumber" : 30,
  "departmentName" : "SALES",
  "location" : "CHICAGO"
}
.
.
.

-- X rows selected.