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.

Cette publication est le résultat direct d'une collaboration avec un client d'InterSystems qui est venu me consulter pour le problème suivant :

SELECT COUNT(*) FROM MyCustomTable

Cela prend 0,005 secondes, pour un total de 2300 lignes. Cependant :

J'aimerais partager avec vous un exemple de la manière dont la nouvelle fonctionnalité d'Embedded Python d'IRIS m'a aidé dans mes tâches quotidiennes.

Dans le cadre de ma participation au projet iris-kaggle-socrata-generator avec Henrique Dias, j'ai dû dézipper des jeux de données de Kaggle afin de les importer.

Ces dernières années, l'émergence de la norme FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) a suscité un enthousiasme croissant parmi les experts en informatique médicale du monde entier. Cette tendance n'est pas juste une autre itération des normes et de la technologie. Elle a le potentiel de transformer et révolutionner l'ensemble du secteur. Il est donc nécessaire de la rendre accessible au plus grand nombre, pour qu’elle ne se cantonne pas au domaine technique, mais soit adoptée par les décideurs et leaders d'opinion. Si SantExpo 2022 a déjà dévoilé de grands progrès à cet égard, nous devons aller encore plus loin.

Early Access Program (EAP) est un moyen de fournir rapidement des fonctionnalités spécifiques à un groupe de personnes qui testeront et fourniront des commentaires sur cette fonctionnalité.

InterSystems a publié différentes versions (ou parties) de logiciels au cours des dernières années et amélioré les fonctionnalités avant leur sortie. Quelques exemples jusqu'ici : Columnar Storage, Python intégré, FHIRSQL et d'autres.

Mais l'une des caractéristiques de l'EAP est qu'il ne sont peut-être pas accessibles à tous. Vous devez vous inscrire au programme.

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.

Les champs peuvent être obtenu à l'aide du schéma INFORMATION_SCHEMA.

INFORMATION_SCHEMA est un schéma système et n'apparaît pas dans le menu SQL du Management Portal par défaut.

La méthode d'affichage est la suivante.

1. Ouvrez le Management Portal → System Explorer → SQL
2. Cochez "System" sur le côté gauche du menu déroulant du schéma.
3. Sélectionnez INFORMATION_SCHEMA dans le menu déroulant du schéma.

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.

Suite de tests d’E/S PerfTools

Depuis Caché 2017, le moteur SQL comprend un nouvel ensemble de statistiques. Celles-ci enregistrent le nombre de fois qu'une requête est exécutée et le temps qu'elle prend pour s'exécuter.

Une session concurrente dans IRIS : SQL, Objects, REST, et GraphQL

Kazimir Malevitch, "Athlètes" (1932)

"Mais bien sûr, vous ne comprenez pas ! Comment celui qui a toujours voyagé en calèche peut-il comprendre les sentiments et les impressions du voyageur en express ou du pilote dans les airs ?"

Kazimir Malevich (1916)

Introduction

Nous avons déjà abordé le sujet des raisons pour lesquelles la représentation objet/type est préférable à SQL pour la mise en œuvre des modèles de domaine. Et ces conclusions et ces faits sont aussi vrais aujourd'hui qu'ils l'ont toujours été. Alors pourquoi devrions-nous faire un pas en arrière et discuter des technologies qui ramènent les abstractions au niveau global, où elles se trouvaient à l'ère pré-objet et pré-type ? Et pourquoi devrions-nous encourager l'utilisation d'un code spaghetti, qui donne lieu à des bogues difficiles à repérer et qui ne repose que sur les compétences virtuoses des développeurs ?

Plusieurs arguments sont favorables à la transmission de données via des API basées sur SQL/REST/GraphQL plutôt qu'à leur représentation sous forme de types/objects:

Nous continuons à observer les possibilités de Django, et son utilisation avec IRIS. Dans la première partie nous avons regardé comment définir des modèles et se connecter à des tableaux déjà existants dans IRIS, dans la suite nous avons étendu le portail d'administration intégré de Django, avec la possibilité de voir quelles données nous avons dans ces modèles, avec des filtres, l'édition et même la pagination.

Il est temps de passer à l'action, nous allons maintenant créer une API REST, sur Django, basée sur les mêmes données, que nous avons utilisées auparavant à partir du paquet posts-and-tags.

Pour ce faire, nous utiliserons Django REST Framework

Le cadre REST de Django est une boîte à outils puissante et flexible permettant de créer des API Web.

Quelques raisons pour lesquelles vous pourriez vouloir utiliser le cadre REST :

• L'API navigable sur le Web est un avantage considérable pour vos développeurs.
• Politiques d'authentification comprenant des paquets pour OAuth1a et OAuth2.
• Sérialisation qui prend en charge les sources de données ORM et non ORM.
• Personnalisable jusqu'en bas - utilisez simplement des visualisations régulières basées sur des fonctions si vous n'avez pas besoin des fonctionnalités les plus puissantes.
• Une documentation complète et un support communautaire important.
• Utilisé par des entreprises de renommée internationale, telles que Mozilla, Red Hat, Heroku et Eventbrite, qui lui font confiance.

Bonjour à tous, c'est avec grand plaisir que je vous annonce la V2 de mon application 'Contest-FHIR'.

Dans cette nouvelle version, j'ai utilisé de nouveaux outils et techniques que j'ai découverts lors de l'EUROPEAN HEALTHCARE HACKATHON auquel j'ai été invité par InterSystems en tant qu'invité et mentor pour présenter les multiples projets que j'ai réalisés lors de mon stage en avril 2022.

Aujourd'hui je vous présente la V2 de mon application, elle peut maintenant transformer un fichier CSV en FHIR en SQL en JUPYTER notebook.

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).