Oracle New Features for Developers Eğitimi

Eğitim Hakkında

Oracle 23ai geliştirici yeniliklerini JSON ve yapay zekâ odağıyla öğreten eğitim

Oracle Database : New Features for Developers Eğitimi, ağırlıklı olarak Oracle 23ai ile gelen güncel geliştirici yeniliklerini kapsar. Katılımcılar native JSON veri tipini, JSON Relational Duality view'larını ve SODA ile belge erişimini öğrenir. AI Vector Search tarafında VECTOR tipi, benzerlik araması, embedding ve vektör indeksleri uygulanır. Boolean tip, IF EXISTS, SQL makroları, MLE ile JavaScript, SQL Domains ve PL/SQL modernizasyonu laboratuvarda uygulamalı çalışılır.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün JSON ve document geliştirme, ikinci gün AI Vector Search, üçüncü gün SQL ve PL/SQL modernizasyonu uygulamalı işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Oracle 23ai geliştirici yenilikleri; JSON, JSON Duality, AI Vector Search, SQL ve PL/SQL modernizasyonu uygulamalı işlenir

Öğrenme Metodu

Her yenilik gerçek bir 23ai ortamında JSON, duality, vector ve SQL örnekleri yazılıp çalıştırılarak geliştirici senaryolarıyla uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

📄JSON merkezli geliştirme

Native JSON ve SODA ile Oracle üzerinde document tabanlı uygulamalar geliştirir, belge ve ilişkisel veriyi birlikte kullanırsınız.

🧠Yapay zekâ veritabanında

AI Vector Search ve VECTOR tipiyle semantik arama ve öneri senaryolarını doğrudan SQL içinde geliştirirsiniz.

🔀Tek veride iki model

JSON Relational Duality ile aynı veriyi hem belge hem ilişkisel olarak kullanarak API geliştirmeyi büyük ölçüde kolaylaştırırsınız.

Anahtar Konular

oracle new features eğitimioracle 23ai geliştiricijson relational dualityoracle vector search eğitimioracle json eğitimisoda oracleoracle geliştirici eğitimimle javascriptoracle 23ai eğitimisemantik arama oracle

“Oracle 23ai, geliştiriciye belge, ilişkisel model ve yapay zekâyı tek sorgu dilinde buluşturan yeni bir geliştirme zemini sunar.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

SQL deneyimi

SELECT, JOIN ve DML bilgisi 23ai SQL yeniliklerini örneklerle karşılaştırmayı kolaylaştırır.

2

PL/SQL temeli

Prosedür ve fonksiyon kavramlarına aşinalık PL/SQL ve MLE yeniliklerini uygulamayı destekler.

3

JSON aşinalığı

Temel JSON yapısı ve REST/API kavramlarına aşinalık document ve duality konularını kolaylaştırır.

4

Laboratuvar ortamı

Oracle 23ai erişimi olan bir ortam JSON, vector ve SQL yeniliklerini uygulamalı takip etmeyi sağlar.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcılar native JSON veri tipini, SQL/JSON fonksiyonlarını, JSON Relational Duality view'larını ve SODA ile belge erişimini 23ai üzerinde geliştirici gözüyle uygular.

Modül 1

Native JSON Veri Tipi

JSON veri tipinin ikili (OSON) depolama yapısı
JSON kolonlarının CLOB/VARCHAR'a göre avantajları
IS JSON kısıtı ve belge şema doğrulaması
JSON kolonlarında indeksleme ve arama
JSON tipinde performans ve erişim verimliliği
Belge tabanlı tablo tasarımı yaklaşımları

Modül 2

SQL/JSON Fonksiyonları

JSON_VALUE ve JSON_QUERY ile belge içinden okuma
JSON_TABLE ile JSON'u ilişkisel satırlara açma
JSON_OBJECT, JSON_ARRAY ile belge üretme
JSON_TRANSFORM ile belge üzerinde güncelleme
JSON path ifadeleriyle iç içe veriye erişim
Basitleştirilmiş nokta (dot) notasyonu ile erişim

Modül 3

JSON Relational Duality

Duality view ile ilişkisel veriyi belge gibi sunma
CREATE JSON RELATIONAL DUALITY VIEW söz dizimi
Belge güncellemesinin tablolara otomatik yansıması
ETag ve iyimser kilitleme ile tutarlılık
REST ve mikroservis API'leri için duality kullanımı
Document ve ilişkisel modelin tek kaynakta birleşmesi

Modül 4

SODA ile Belge Erişimi

Simple Oracle Document Access (SODA) kavramı
Document collection oluşturma ve yönetme
SODA ile belge ekleme, okuma ve filtreleme (QBE)
SODA for REST ile HTTP üzerinden erişim
SODA ve SQL/JSON erişiminin birlikte kullanımı
NoSQL tarzı geliştirmenin Oracle üzerinde yapılması

Günün hedefiKatılımcılar 23ai AI Vector Search'ü, VECTOR veri tipini, benzerlik aramasını, embedding üretimini ve vektör indekslerini geliştirici senaryolarıyla uygular.

Modül 1

VECTOR Veri Tipi ve Embedding

VECTOR veri tipi ile embedding'lerin saklanması
Vektör boyutu ve format (FLOAT32/INT8) tanımı
Embedding kavramı ve metinden vektöre dönüşüm
ONNX modelleri ile veritabanı içi embedding üretimi
Dış embedding servisleriyle entegrasyon
Vektör verisinin ilişkisel kolonlarla birlikte tutulması

Modül 2

Benzerlik Araması

VECTOR_DISTANCE ile vektörler arası uzaklık hesabı
Cosine, Euclidean ve dot product metrikleri
Yakınlık (nearest neighbor) sorguları yazma
FETCH APPROX ile yaklaşık en yakın komşu arama
Benzerlik skoruna göre sonuç sıralama ve filtreleme
Metin, görsel ve çok modlu arama senaryoları

Modül 3

Vektör İndeksleri

Vektör indekslerinin arama performansındaki rolü
HNSW (In-Memory Neighbor Graph) indeks yapısı
IVF (Inverted File Flat) indeks yapısı
Accuracy ve performans arasındaki denge ayarı
İndeks oluşturma ve parametre seçimleri
İndeksli ve indekssiz aramanın karşılaştırılması

Modül 4

RAG ve AI Senaryoları

Retrieval Augmented Generation (RAG) mimarisi
Belgeyi parçalara ayırma (chunking) ve vektörleme
Vektör araması ile ilgili içeriğin getirilmesi
SELECT AI ile doğal dilden SQL üretimi
Öneri ve semantik arama uygulama örnekleri
Vektör araması ile ilişkisel filtrenin birleştirilmesi

Günün hedefiKatılımcılar Boolean tip, IF EXISTS, SQL makroları, SQL Domains, Multilingual Engine ile JavaScript ve geliştirici verimliliğini artıran 23ai SQL/PL-SQL yeniliklerini uygular.

Modül 1

SQL Söz Dizimi Yenilikleri

Boolean veri tipi ile mantıksal kolonlar
IF [NOT] EXISTS ile güvenli DDL çalışması
FROM'suz SELECT ve tablo gerektirmeyen ifadeler
GROUP BY kolon konumu ile gruplama
RETURNING cümlesinin eski/yeni değerle genişlemesi
Satır başına birden çok değer döndürme kolaylıkları

Modül 2

SQL Domains ve Makrolar

SQL Domain ile merkezi veri tipi ve kurallar
Domain check, display ve order özellikleri
SQL_MACRO(SCALAR/TABLE) ile yeniden kullanılabilir mantık
Makroların sorguya yerinde genişletilmesi
Schema annotations ile nesnelere metadata ekleme
Kod tekrarını azaltan tasarım desenleri

Modül 3

PL/SQL Yenilikleri

PL/SQL'de yeni iterator ve qualified expression
PL/SQL içinde doğrudan JSON işleme
SQL ve PL/SQL arasında tip ve bağlama iyileştirmeleri
Derleme (compile) ve hata yönetimi gelişmeleri
Geliştirici üretkenliği için söz dizimi kolaylıkları
Mevcut PL/SQL kodunun modernize edilmesi

Modül 4

MLE ve JavaScript

Multilingual Engine (MLE) mimarisi ve amacı
Veritabanı içinde JavaScript modülü oluşturma
JavaScript fonksiyonunu SQL/PL-SQL'den çağırma
JavaScript ve SQL arasında veri alışverişi
Modüllerin veritabanına yüklenmesi ve sürümlenmesi
İş mantığını veriye yakın JavaScript ile çalıştırma

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

📄

Native JSON geliştirme

JSON veri tipi ve SQL/JSON fonksiyonlarıyla belge verisini verimli saklar ve ilişkisel sorgularla birlikte kullanırsınız.

🔀

JSON Relational Duality

Duality view ile aynı veriyi belge ve ilişkisel olarak sunar, REST ve mikroservis API'lerini kolayca geliştirirsiniz.

🗂️

SODA ile document erişim

SODA ve SODA for REST ile NoSQL tarzı belge geliştirmeyi Oracle üzerinde uygular ve SQL/JSON ile birleştirirsiniz.

🧠

AI Vector Search

VECTOR tipi, VECTOR_DISTANCE ve vektör indeksleriyle semantik arama ve öneri sorgularını SQL içinde geliştirirsiniz.

🔎

RAG uygulamaları

Chunking, embedding ve vektör aramasıyla RAG mimarisini kurar, ilişkisel filtrelerle birleştirerek güçlü aramalar yaparsınız.

✨

Modern SQL söz dizimi

Boolean tip, IF EXISTS, SQL makroları ve SQL Domains ile daha sade, okunur ve yeniden kullanılabilir SQL yazarsınız.

🟨

MLE JavaScript

Multilingual Engine ile veritabanı içinde JavaScript modülleri yazar ve iş mantığını veriye yakın çalıştırırsınız.

⚙️

PL/SQL modernizasyonu

Yeni iterator, qualified expression ve JSON işleme kolaylıklarıyla mevcut PL/SQL kodunuzu modernize edersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Oracle 23ai'ye geçen uygulama geliştiricileri
JSON ve document tabanlı uygulamalar yazan yazılımcılar
yapay zekâ
semantik arama özelliklerini kullanmak isteyen ekipler ve modern SQL/PL-SQL geliştirmeye geçenler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

New Features for Developers eğitimi kimler için uygundur?

Eğitim, Oracle 23ai'ye geçen uygulama geliştiricileri, JSON ve document tabanlı uygulamalar yazan yazılımcılar ve yapay zekâ ile semantik arama özelliklerini kullanmak isteyen ekipler için uygundur. SQL ve temel PL/SQL deneyimi ile JSON aşinalığı eğitimi takip etmeyi kolaylaştırır.

Bu eğitim 'Geliştiriciler İçin Yeni Özellikler' eğitiminden farklı mı?

Bu eğitim ağırlıklı olarak 23ai'nin JSON, JSON Relational Duality, SODA ve AI Vector Search gibi en güncel geliştirici özelliklerine yoğunlaşır. Türkçe adlı 'Geliştiriciler İçin Yeni Özellikler' eğitimi ise 19c, 21c ve 23ai yeniliklerini sürümler arası geniş bir yolculuk olarak ele alır.

AI Vector Search eğitimde uygulamalı mı işleniyor?

Evet, AI Vector Search laboratuvar ortamında uygulamalı çalışılır. Katılımcılar VECTOR veri tipiyle embedding saklar, VECTOR_DISTANCE ile benzerlik araması yapar, HNSW ve IVF vektör indeksleri oluşturur ve basit bir RAG senaryosunda vektör aramasını ilişkisel filtrelerle birleştirir.

Eğitim hangi Oracle sürümüyle işleniyor?

Eğitim ağırlıklı olarak Oracle Database 23ai üzerinde işlenir; JSON, duality, vector ve yeni SQL özelliklerinin çoğu bu sürümle gelir. İlgili yerlerde 21c kökenli özellikler de belirtilir. Laboratuvar 23ai erişimiyle kurulur ve içerik kurumun ihtiyacına göre uyarlanabilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Oracle'ın resmi geliştirici sertifikasyon sınavına girmek isteyenler için sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir; eğitim bu sınava güçlü bir temel hazırlar.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika