Dans le premier article de cette série, nous avons vu comment lire un "gros" volume de données dans le corps brut d'une méthode HTTP POST et l'enregistrer dans une base de données en tant que propriété de flux d'une classe. Voyons maintenant comment enregistrer de telles données et métadonnées au format JSON.

Nos clients ont souvent besoin de configurer HealthShare HealthConnect et IRIS en mode haute disponibilité.

D'autres moteurs d'intégration sur le marché sont souvent présentés comme ayant des configurations de "haute disponibilité", mais ce n'est pas vraiment le cas. En général, ces solutions fonctionnent avec des bases de données externes et donc, si celles-ci ne sont pas configurées en haute disponibilité, lorsqu'un crash de la base de données se produit ou que la connexion à celle-ci est perdue, l'ensemble de l'outil d'intégration devient inutilisable.

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

Saviez-vous que vous pouvez obtenir des données JSON directement à partir de vos tables SQL ?

Permettez-moi de vous présenter 2 fonctions SQL utiles utilisées pour récupérer des données JSON à partir de requêtes SQL : JSON_ARRAY et JSON_OBJECT.
Vous pouvez utiliser ces fonctions dans l'instruction SELECT avec d'autres types d'éléments de sélection, et elles peuvent être spécifiées à d'autres emplacements où une fonction SQL peut être utilisée, comme dans une clause WHERE.

Salut les développeurs !

Le dernier jour du Hacking Health Camp 2022 à Strasbourg, France, approche à grands pas et aujourd'hui nous verrons toutes les merveilleuses créations des équipes. Ils ont travaillé toute la nuit et nos équipes sur site et en ligne ont travaillé avec eux et ont répondu à leurs questions.

Dans ce GitHub nous recueillons des informations à partir d'un csv, nous utilisons une DataTransformation pour les transformer en un objet FHIR, puis nous sauvegardons ces informations sur un serveur FHIR, et tout cela en utilisant uniquement Python.

The objective is to show how easy it is to manipulate data into the output we want, here a FHIR Bundle, in the IRIS full Python framework.

Je vous présente mon nouveau projet, qui est irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) pour InterSystems IRIS SQL

• Mise en évidence de la syntaxe
• Suggestions (tableaux, fonctions)
• Plus de 20 formats de sortie
• Support de stdin
• Sortie vers des fichiers

L'installez avec pip

pip install irissqlcli

Ou lancez avec docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Connection à IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Commande  | Raccourci          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Sortie.                                                      |
| .mode    | \T                | Modifier le format de tableau utilisé pour les résultats.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Ajout du résultat suivant à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
| .schemas | \ds               | Liste des schémas.                                             |
| .tables  | \dt [schema]      | Liste des tableaux.                                               |
| \e       | \e                | Commande d'édition avec éditeur (utilise $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Montre cette utilité.                                            |
| nopager  | \n                | Désactiver le pager, imprimer vers stdout.                            |
| notee    | notee             | Arrête l'écriture des résultats dans un fichier de sortie.                    |
| pager    | \P [command]      | Definition du PAGER. Impression des résultats de la requête via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Modification du format de l'invite.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Ajout de tous les résultats à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

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.

Bonjour chers développeurs,

Dans cette publication, nous aimerions vous dire comment tirer le meilleur parti de la communauté des développeurs, pour apprendre le plus possible des experts d'InterSystems sur la technologie !

Prêtez attention à ces étapes pour devenir un utilisateur avancé de notre communauté !

Pour le prochain Concours Python, j'aimerais faire une petite démo, sur la création d'une simple application REST en Python, qui utilisera IRIS comme base de données. Et utiliser les outils suivants

• Le cadre FastAPI, très performant, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production.
• SQLAlchemy est la boîte à outils SQL et le Mapping objet-relationnel de Python qui donne aux développeurs en Python toute la puissance et la flexibilité de SQL.
• Alembic est un outil léger de migration de base de données à utiliser avec le SQLAlchemy Database Toolkit pour Python.
• Uvicorn est une implémentation de serveur web ASGI pour Python.

La cause de cette erreur est que la ressource locked est déjà locked par un autre processus dans l'application et que le lock n'est pas libéré pour une raison quelconque.

S'il n'y a aucun signe que d'autres processus avec le lock, il est possible que la table de locks manque d'espace libre. Dans ce cas, le message LOCK TABLE FULL est envoyé au Message Log

Introduction

Dans un article précédent, j'ai abordé les modèles d'exécution des tests unitaires via le gestionnaire de paquets ObjectScript. Cet article va un peu plus loin, en utilisant les actions GitHub pour piloter l'exécution des tests et la création de rapports. Le cas d'utilisation qui nous motive est l'exécution du CI pour l'un de mes projets Open Exchange, AppS.REST (voir l'article d'introduction à ce projet ici). Vous pouvez voir l'implémentation complète dont les extraits de cet article ont été tirés sur GitHub ; elle pourrait facilement servir de modèle pour l'exécution de l'IC pour d'autres projets utilisant le gestionnaire de paquets ObjectScript.

Les fonctionnalités dont la mise en œuvre a été démontrée comprennent :

• Compilation et test d'un paquet ObjectScript
• Rapport sur la mesure de la couverture des tests (en utilisant le paquet TestCoverage) via codecov.io
• Téléchargement d'un rapport sur les résultats des tests en tant qu'artefact de comppilation.

Pour SQL, null et la chaîne vide ('') sont distinguées. Chaque méthode de définition/réception est la suivante.

Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article.