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Guillaume Rongier · 1 hr il y a 16m de lecture
Maîtrise de la passerelle SQL JDBC

Comme nous le savons tous, Caché est une excellente base de données qui accomplit de nombreuses tâches en son sein. Cependant, que faites-vous lorsque vous avez besoin d'accéder à une base de données externe ? Une façon de le faire est d'utiliser la passerelle Caché SQL Gateway via JDBC. Dans cet article, mon objectif est de répondre aux questions suivantes pour vous aider à vous familiariser avec cette technologie et à déboguer certains problèmes courants.

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La recherche d'images comme celle de Google est une fonctionnalité intéressante qui m'émerveille - comme presque tout ce qui est lié au traitement des images.

Il y a quelques mois, InterSystems a publié un aperçu de Python Embedded. Comme Python dispose de nombreuses librairies pour le traitement d'images, j'ai décidé de lancer ma propre tentative pour jouer avec une sorte de recherche d'images - une version beaucoup plus modeste en fait :-)



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Les modèles de données objet et relationnel de la base de données Caché supportent trois types d'index, à savoir standard, bitmap et bitslice. En plus de ces trois types natifs, les développeurs peuvent déclarer leurs propres types d'index personnalisés et les utiliser dans toutes les classes depuis la version 2013.1. Par exemple, les index de texte iFind utilisent ce mécanisme.

Un Custom Index Type est une classe qui implémente les méthodes de l'interface %Library.FunctionalIndex pour effectuer des insertions, des mises à jour et des suppressions. Vous pouvez spécifier une telle classe comme type d'index lorsque vous déclarez un nouvel index.

Exemple:

Property A As %String;
Property B As %String;
Index someind On (A,B) As CustomPackage.CustomIndex;

La classe CustomPackage.CustomIndex est la classe même qui implémente les index personnalisés.

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Voici le troisième article de notre courte série sur les innovations d'IRIS SQL qui offrent une expérience plus adaptative et plus performante aux analystes et aux applications requérant des données relationnelles sur IRIS. Il s'agit peut-être du dernier article de cette série pour 2021.2, mais nous prévoyons plusieurs autres améliorations dans ce domaine. Dans cet article, nous allons approfondir un peu plus les statistiques de tableaux supplémentaires que nous commençons à rassembler dans cette version : Histogrammes

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Voici le deuxième article de notre série sur les améliorations apportées à la version 2021.2 de SQL, qui offre une expérience SQL adaptative et performante. Dans cet article, nous allons examiner les innovations en matière de collecte Table Statistics, qui sont bien sûr le principal élément d'entrée pour la capacité de Run Time Plan Choice que nous avons décrite dans l'article précédent.

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La version 2021.2 de la plate-forme de données InterSystems IRIS Data Platform comprend de nombreuses nouvelles fonctionnalités intéressantes pour le développement rapide, flexible et sécurisé de vos applications critiques. Embedded Python est certainement la vedette (et pour une bonne raison !), mais en SQL, nous avons également fait un grand pas en avant vers un moteur plus adaptatif qui recueille des informations statistiques détaillées sur les données de votre tableau et les exploite pour fournir les meilleurs plans de requête. Dans cette brève série d'articles, nous allons examiner de plus près trois éléments qui sont nouveaux dans 2021.2 et qui travaillent ensemble vers cet objectif, en commençant par Run Time Plan Choice.

Il est difficile de trouver le bon ordre pour en parler (vous ne pouvez pas imaginer le nombre de fois où je les ai remaniés en rédigeant cet article), car ils s'emboîtent si bien les uns dans les autres. Vous pouvez donc les lire dans un ordre aléatoire smiley.

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Alors je sais que ça fait un peu longtemps, et je déteste laisser tomber mes fans adorateurs... mais pas assez pour recommencer à écrire.  Mais l'attente est terminée et je suis de retour !  Maintenant, profitez de mes mots vraiment magnifiques !

Pour cette série, je vais examiner certains problèmes courants que nous rencontrons au WRC et discuter de certaines solutions communes.  Bien sûr, même si vous trouvez une solution ici, vous êtes toujours le bienvenu pour me contacter et exprimer votre gratitude, ou simplement entendre ma voix !

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Benjamin De Boe a écrit un excellent article sur les Universal Cached Queries, mais qu'est-ce qu'une Universal Cached Query (UCQ) et pourquoi devrais-je m'en préoccuper si j'écris du bon vieux Embedded SQL?  Dans Caché et Ensemble, les Cached Queries seraient générées pour résoudre xDBC et Dynamic SQL.  Maintenant, l'Embedded SQL d'InterSystems IRIS a été mis à jour pour utiliser les Cached Queries, d'où l'ajout du mot Universal au nom.  Désormais, tout SQL exécuté sur IRIS le sera à partir d'une classe UCQ.

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Comment rechercher une globale contenant un string spécifique ?

Vous pouvez afficher les globales dans le Management Portal et effectuer une recherche avec Ctrl + F, mais les grandes globales peuvent prendre du temps et être difficiles à afficher.

Bien sûr, vous pouvez effectuer une boucle en utilisant les fonctions $ORDER et $QUERY pour trouver la chaîne.

Mais il existe un moyen plus simple et plus pratique.

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Vous avez probablement entendu parler des bases de données NoSQL. Il existe plusieurs définitions, mais pour simplifier, ce terme est couramment utilisé pour désigner les bases de données qui n'utilisent littéralement pas le langage SQL, c'est-à-dire les bases de données autres que les bases de données relationnelles (RDB).

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Ce texte est la suite de mon article où j'ai expliqué la structure d'une base de données Caché. Dans cet article, j'ai décrit les types de blocs, les connexions entre eux et leur relation avec les globales. L'article est purement théorique. J'ai fait un projet qui aide à visualiser l'arbre des blocs - et cet article explique comment il fonctionne en détail.

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Les globales d'InterSystems Caché offrent des fonctionnalités très pratiques pour les développeurs. Mais pourquoi les globales sont-elles si rapides et efficaces ?

Théorie

Fondamentalement, la base de données Caché est un catalogue portant le même nom que la base de données et contenant le fichier CACHE.DAT. Sur les systèmes Unix, la base de données peut également être une partition de disque ordinaire.

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Dans les parties précédentes (1 et 2) nous avons parlé des globales en tant qu'arbres. Dans cet article, nous allons les considérer comme des listes éparses.

Une liste éparse - est un type de liste où la plupart des valeurs ont une valeur identique.

En pratique, vous verrez souvent des listes éparses si volumineuses qu'il est inutile d'occuper la mémoire avec des éléments identiques. Il est donc judicieux d'organiser les listes éparses de telle sorte que la mémoire ne soit pas gaspillée pour stocker des valeurs en double.

Dans certains langages de programmation, les listes éparses font partie intégrante du langage - par exemple, in J, MATLAB. Dans d'autres langages, il existe des bibliothèques spéciales qui vous permettent de les utiliser. Pour le C++, il s'agit de Eigen et d'autres bibliothèques de ce type.

Les globales sont de bons candidats pour la mise en œuvre de listes éparses pour les raisons suivantes :

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3. Variantes des structures lors de l'utilisation de globales

Une structure, telle qu'un arbre ordonné, présente plusieurs cas particuliers. Examinons ceux qui ont une valeur pratique pour le travail avec les globales.

3.1 Cas particulier 1. Un nœud sans branches

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Comme vous le savez, dans Caché / IRIS, vous avez la possibilité de définir une propriété comme Multidimensionnelle, comme documenté ici et l'explication de la façon de l'utiliser est ici.

Bien que l'accès soit assez confortable (au sens traditionnel du COS), il y a 2 restrictions principales qui font mal :

  1. Il n'est pas sauvegardé sur le disque, sauf si votre application inclut du code pour le sauvegarder spécifiquement.
  2. Il ne peut pas être stocké dans des tableaux SQL ou exposé à travers ceux-ci.

il y en a d'autres
Je vais vous montrer comment surmonter ces limites.

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Les globales, ces épées magiques destinées à stocker des données, existent depuis un certain temps, mais peu de gens savent les utiliser efficacement ou connaissent cette super-arme.

Si vous utilisez les globales pour des tâches où ils sont vraiment utiles, les résultats peuvent être étonnants, que ce soit en termes d'amélioration des performances ou de simplification spectaculaire de la solution globale (1, 2).

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Lorsque je décris InterSystems IRIS à des personnes plus orientées vers la technique, je commence toujours par dire qu'il s'agit d'un DBMS (système de gestion de base de données) multi-modèle.

À mon avis, c'est son principal avantage (du côté du DBMS). Et les données ne sont stockées qu'une seule fois. Vous choisissez simplement l'API d'accès que vous voulez utiliser.

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Notre engagement

Dans l'intérêt de favoriser un environnement ouvert et accueillant, nous, en tant que contributeurs et gestionnaires, nous nous engageons à garantir que la participation à la communauté des développeurs d'InterSystems soit une expérience sans harcèlement pour tous, indépendamment de l'âge, de la taille, du handicap, de l'appartenance ethnique, de l’expression sexuelle, du niveau d'expérience, de la nationalité, de l'apparence personnelle, de la race, de la religion ou de l'identité et orientation sexuelles.

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Dans cet article, je vais vous montrer comment vous pouvez facilement conteneuriser les passerelles .Net/Java.

Pour notre exemple, nous allons développer une intégration avec Apache Kafka.

Et pour interopérer avec le code Java/.Net, nous utiliserons PEX.

 

Architecture

Notre solution fonctionnera entièrement dans docker et ressemblera à ceci :

 

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