Oracle构建完美的全联接世界（oracle 全联接）
Oracle——构建完美的全联接世界
随着数字化时代的到来，数据信息已经成为人们生产、生活、交流等方面的必需品。而Oracle作为全球领先的数据库技术和管理软件提供商，已经成为各大企业管理与储存数据的首选工具。在这个数字化的时代，Oracle的重要性也越来越凸显。Oracle通过其强大的功能和卓越的性能使得企业可以更加高效的管理、操作、整合数据，从而使企业发展更为顺利。
Oracle的“全联接世界”概念，意味着将数据结构中所有表格互相关联，从而形成一个标准的、具有良好互操作性的数据集合。这是一种异于传统数据管理的思路，在这样的数据治理模式下，Oracle一直在不断地改变和完善自己以符合这一总体目标。在构建完美的全联接世界中，Oracle提供了一系列的技术和工具，例如:Oracle Cloud， Oracle 数据库，Oracle Fusion Middleware等等。
Oracle Cloud提供了高度安全和灵活的云计算方案，可以为企业提供全面的云服务支持，无论是软件、平台还是基础设施。Oracle Cloud的运营模式是基于工作负载的架构，使得它可以满足不同类型的企业需求，从而使企业在处理各种业务数据时可以更加快速、安全、可靠。Oracle Cloud通过其丰富的功能模块、高性能的处理、安全的数据存储等整体解决方案，有助于帮助用户更加便捷地管理、共享、分析数据。
Oracle数据库是根据全球领先的模型驱动设计构建的，提供基于云计算的、全面的数据管理服务。它依托于先进的存储能力、处理性能和高效的安全策略，为企业开发人员提供了一个安全、高性能且易于管理的数据库平台。Oracle还为开发人员提供数据关系网的可视化组件，这些组件能够让开发人员更加快速的把握不同数据之间的关系，从而构建出更加完美的业务应用。
Oracle Fusion Middleware是一种优秀的集成平台，可以帮助企业整合不同类型的软件，以实现各种应用系统功能的高效执行。它不仅提供标准的、高度可扩展的架构，而且还可以满足企业在大规模数据处理中的高度要求。Oracle Fusion Middleware还支持多种编程语言和多种应用程序接口，可以帮助企业通过Web服务、SOA等技术实现各种函数模块的集成。
Oracle通过构建完美的全联接世界，通过一系列的技术和工具，从而使得企业可以更加便捷、安全和易于操作地管理和处理数据。Oracle的技术创新及先进的融合理念让企业在面对日益复杂的业务时依然能够保持高度的运营效率和灵活性。相信这个全联接世界的出现，将会深刻改变企业的数据治理思路，带领着企业的数据管理走向一个更加智能、更加高效的未来。
参考代码：
1.在Oracle数据库中，创建物理数据模型
create table XXX(id number primary key, name varchar2(20), age number(2));
comment on table XXX is ‘XXX表信息’;
comment on column XXX.id is ‘ID字段信息’;
comment on column XXX.name is ‘姓名字段信息’;
comment on column XXX.age is ‘年龄字段信息’;
2.在Oracle Fusion Middleware中，使用BPEL(Business Process Execution Language)实现业务应用
XXX_BPEL_Process
http://XXX.com/XXX/BPEL
3.在Oracle Cloud中，建立机器学习模型
# 引用相关库文件
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import trn_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from pandas.io.json import json_normalize
# 载入 国家对于每个球队的评分
rating = pd.read_json(‘https://raw.githubusercontent.com/sahidhossn3/Machine-Learning-with-Python/master/fifa-world-cup-2018-rankings.json’)
# 载入各支球队的数据
df = pd.read_csv(‘https://raw.githubusercontent.com/sahidhossn3/Machine-Learning-with-Python/master/fifa-world-cup-2018.csv’)
# 数据清理
df = df.drop(labels=[‘Round Number’, ‘Date’, ‘Location’, ‘Home Team Initials’, ‘Away Team Initials’], axis=1)
df = df.dropna(how=’all’)
df = df[df[‘Home Team Name’].notnull()]
df = df[df[‘Home Team Name’] != ‘Draw’]
replace_teams = {‘IR Iran’: ‘Iran’, ‘Costarica’: ‘Costa Rica’, ‘Porugal’:’Portugal’,’Columbia’:’Colombia’, ‘Korea Republic’:’South Korea’}
df = df.replace({“Home Team Name”: replace_teams, “Away Team Name”: replace_teams})
rating = rating.replace({“Team”: replace_teams})
rating = rating.replace({“IRAN”: “Iran”})
# 加入国家的等级
df = pd.merge(df, rating, left_on=’Home Team Name’, right_on=’Team’)
df = df.rename(columns={‘Rank’: ‘Home Team Rank’})
df = df.drop(‘Team’, axis=1)
df = pd.merge(df, rating, left_on=’Away Team Name’, right_on=’Team’)
df = df.rename(columns={‘Rank’: ‘Away Team Rank’})
df = df.drop(‘Team’, axis=1)
X = df[[‘Home Team Goals Difference’, ‘Away Team Goals Difference’, ‘Home Team Rank’, ‘Away Team Rank’]]
Y = df[‘Winning Team’]
X_trn, X_test, Y_trn, Y_test = trn_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=42)
# 建立模型
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X_trn, Y_trn)
Y_pred = regr.predict(X_test)
print(‘Coefficients: \n’, regr.coef_)
print(‘Mean squared error: %.2f’ % mean_squared_error(Y_test, Y_pred))
print(‘Coefficient of determination: %.2f’ % r2_score(Y_test, Y_pred))
体验Oracle云计算产品请访问：https://www.oracle.com/cloud/。
欲了解更多Oracle Fusion Middleware信息，点击访问：https://www.oracle.com/middleware/index.html。
