Contestant

Bonjour

Je vous soumets cet article en tant qu’état de l’art enrichi.
L’objectif est de réunir les différentes façons d’importer et d’exporter des CSV en un seul endroit.
Cet article est basé sur InterSystems 2024.1 .
N'hésitez pas à commenter pour rajouter des précisions.
Si vous voulez une deuxième partie sur l'export de CSV, faites le moi savoir.

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La communauté des développeurs d'InterSystems compte 24,942 développeurs incroyables
Ici, les programmeurs d'InterSystems IRIS apprennent et partagent, se tiennent informés, évoluent ensemble et s'amusent !
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Table des matières

  1. Objectif de l'article
  2. Les conteneurs : définition et pertinence dans le cadre d'IRIS
     2.1 Les conteneurs et les images en quelques mots
     2.2 Avantages des conteneurs pour les développeurs
     2.3 Pourquoi IRIS fonctionne bien avec Docker
  3. Conditions préalables
  4. Installation de l'image InterSystems IRIS
     4.1 Utilisation de Docker Hub
     4.2 Extraction de l'image
  5. Exécution de l'image InterSystems IRIS
     5.1 Démarrage d'un conteneur IRIS
     5.2 Vérification de l'état des conteneurs
     5.3 Exécution de code dans le terminal conteneur
     5.4 Accès au portail de gestion IRIS
     5.5 Connexion du conteneur à VS Code
     5.6 Arrêt ou suppression du conteneur
     5.7 Configuration d'un mot de passe spécifique avec un montage de type bind
     5.8 Utilisation de volumes %SYS durables
      5.8.1 Contenu stocké sous %SYS durable
      5.8.2 Comment activer %SYS durable
  6. Utilisation de Docker Compose
     6.1 Exemple d'utilisation de l'outil Docker Compose
     6.2 Exécution de Docker Compose
  7. Utilisation d'un fichier Dockerfile pour l'exécution d'un code source personnalisé
     7.1 Exemple de fichier Dockerfile
     7.2 Exemple de Docker Compose
     7.3 Compréhension des couches, du balisage des images et de la différence entre le temps de compilation et le temps d'exécution
     7.4 Code source et script d'initialisation
     7.5 Création de l'image avec le fichier Dockerfile
     7.6 Exécution d'instructions dans le terminal IRIS conteneurisé
  8. Conclusion et suite

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Vous êtes familier avec les bases de données SQL, mais vous ne connaissez pas IRIS ? Alors lisez la suite...

Il y a environ un an, j'ai rejoint InterSystems, et c'est ainsi que j'ai découvert IRIS.  J'utilise des bases de données depuis plus de 40 ans, la plupart du temps pour des fournisseurs de bases de données, et je pensais qu'IRIS serait similaire aux autres bases de données connues.  Cependant, j'ai été surpris de constater qu'IRIS est très différente par rapport aux autres bases de données, et souvent bien meilleure.  Avec mon premier article dans la communauté Dev, je vais présenter IRIS de manière générale aux personnes qui connaissent déjà d'autres bases de données telles qu'Oracle, SQL Server, Snowflake, PostgeSQL, etc.   J'espère vous rendre les choses plus claires et plus simples et vous faire gagner du temps pour vous lancer.

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Bonjour et bienvenue à la récapitulation de la Communauté des développeurs, septembre 2025.
Statistiques générales
✓ Nouvelles publications 26 publiées le septembre :
– 16 nouveaux articles
– 10 nouvelles annonces
✓ Nouveaux membres 1 ayant rejoint le septembre
✓ Publications 1,270 publiées depuis le début
✓ Membres 187 ayant rejoint depuis le début
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Bonjour à tous,

Nous sommes ravis d'annoncer une mise à jour importante du Chat IA de la Communauté des développeurs : il est désormais doté d'une toute nouvelle interface !

Grâce à cette mise à jour, votre expérience devient plus fluide et plus intuitive :

  • Navigation simplifiée dans vos chats
  • Historique et réponses plus clairs en un coup d'œil
  • Mémorisation transparente du contexte pour des conversations naturelles

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Bonjour à tous les membres de la communauté!

Beaucoup d'entre vous se souviennent certainement des fonctionnalités NLP disponibles dans IRIS sous le nom iKnow, qui ont été supprimées depuis peu de temps. Mais... Tout a-t-il été supprimé ? NON! Un petit village résiste à la suppression: les index iFind!

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Dans mon article précédent, « Utilisation de LIKE avec des variables et des modèles dans SQL », nous avons exploré le comportement du prédicat LIKE dans différents scénarios, de l'Embedded SQL au Dynamic SQL, et l'impact sur les performances lorsque des caractères génériques et des variables entrent en jeu. Cet article visait à se familiariser avec l'écriture d'une requête LIKE fonctionnelle. Mais écrire du SQL efficace n'est que le point de départ. Pour créer des applications fiables, évolutives et sécurisées, vous devez comprendre les bonnes pratiques qui sous-tendent tout SQL, y compris les requêtes utilisant LIKE.

Cet article franchit une nouvelle étape. Nous aborderons quelques points clés pour renforcer votre code SQL, éviter les pièges courants et garantir l'exécution correcte, efficace et sécurisée de vos instructions SELECT. J'utiliserai les instructions SELECT avec le prédicat LIKE comme exemple, montrant comment ces principes généraux affectent directement vos requêtes et leurs résultats.

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Aperçu Je suis ravi d'annoncer la sortie de testcontainers-iris-node, une bibliothèque Node.js qui facilite le lancement de conteneurs InterSystems IRIS temporaires pour l'intégration et les tests E2E. Ce projet vient naturellement compléter la gamme existante d'adaptateurs Testcontainers pour IRIS, notamment testcontainers-iris-python et testcontainers-iris-java.

Pourquoi testcontainers-iris-node? En tant que développeur Node.js travaillant avec InterSystems IRIS, j'ai souvent été confronté à des difficultés lors de la configuration d'environnements de test imitant la production. testcontainers-iris-node résout ce problème en exploitant le framework testcontainers-node pour créer des environnements IRIS isolés à la demande.

Ceci est particulièrement important pour:

  • Les tests d'intégration avec les bases de données IRIS
  • Les tests de pipelines de données ou de microservices
  • L'automatisation des environnements de test dans les pipelines CI

Fonctionnalités

  • Lancement d'IRIS dans des conteneurs Docker à l'aide de Testcontainers
  • Prise en charge des images et de la configuration Docker personnalisées
  • Stratégies d'attente pour s'assurer qu'IRIS est prêt avant le début des tests
  • Désinstallation de nettoyage entre les exécutions de tests

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Salut,

C'est moi encore 😁. Je travaille actuellement à la génération de fausses données patients à des fins de test avec Chat-GPT et Python. J'aimerais également partager mon apprentissage. 😑

Tout d'abord, créer un service d'API REST personnalisé est facile en utilisant %CSP.REST.

Commençons ! 😂

1. Créez une classe datagen.restservice qui étend %CSP.REST.

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Rubrique FAQ InterSystems

Certaines données, telles que les données du journal d'exécution, ne doivent pas être restaurées à leur état antérieur, même en cas de restauration lors d'une transaction. Pour ce faire, placez ces données dans la base de données IRISTEMP, qui ne sera pas restaurée.

Temporary Globals and the IRISTEMP Databas

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Bonjour,

Je voulais partager avec vous une méthode pratique qui m'a été utile lors de mes développements sur Health Connect Cloud avec VS Code et GitBash. Lors de ces développements, si des modifications sont effectuées directement sur le serveur, comme des règles de routage ou des déploiements de composants, elles ne sont pas automatiquement incluses dans le contrôle de code source. Vous devez donc exporter les modifications depuis le serveur vers vos fichiers locaux et les envoyer vers votre dépôt distant. Je suis sûr qu'il existe des méthodes plus simples pour gérer ce problème, que je suis en train de tester, mais pour une solution rapide, j'ai pensé qu'il serait utile d'utiliser une méthode de pré-validation qui déclenche un rappel dans GitBash – voir ci-dessous.

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Bonjour à la Communauté !

Nous sommes ravis d'annoncer un tout nouveau tirage au sort. Cette fois-ci, le thème est :

💡 Expérience initiale des développeurs 💡

Nous souhaitons connaître votre avis sur la manière de faciliter, de clarifier et de motiver les premiers pas avec les technologies InterSystems. Qu'il s'agisse de documentation, d'intégration, de configuration ou de tutoriels, vos idées peuvent faire toute la différence !

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Cette version met l'accent sur la fiabilité des mises à niveau, l'extension de la sécurité et l'amélioration du support pour plusieurs services cloud InterSystems. Avec cette version, toutes les offres majeures, notamment FHIR Server, InterSystems Data Fabric Studio (IDS), IDS avec Supply Chain et IRIS Managed Services, prennent désormais en charge la sécurité avancée, offrant ainsi une sécurité unifiée et renforcée.

Nouvelles fonctionnalités et améliorations

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Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 Best of InterSystems @SantExpo 2025

https://www.youtube.com/embed/2TMiACNxra0
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Aperçu

Le projet typeorm-iris fournit une prise en charge expérimentale pour l'intégration de TypeORM avec InterSystems IRIS, permettant aux développeurs d'interagir avec IRIS à l'aide des décorateurs et des abstractions de référentiel bien connus de TypeORM. Cela offre une expérience de développement plus familière aux développeurs JavaScript et TypeScript qui créent des applications Node.js avec IRIS comme base de données backend.

Aperçu de TypeORM MongoDB. J'ai récemment commencé à utiliser TypeORM dans… | Eliezer Steinbock | Medium

Bien que le projet mette en œuvre des éléments clés d'intégration avec TypeORM et prenne en charge les opérations de base sur les entités, il n'a pas encore été testé en conditions réelles et n'est pas adapté aux environnements de production.

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Les versions de maintenance 2025.1.2 et 2024.1.5 de la plateforme de données InterSystems IRIS, d'InterSystems IRIS for Health et d'HealthShare Health Connect sont désormais disponibles en disponibilité générale (GA). Ces versions incluent les correctifs pour plusieurs alertes et avis publiés récemment, notamment :

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Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 MayVilleHop après 1 an d'utilisation : coordination territoriale & santé populationnelle en Mayenne

https://www.youtube.com/embed/x5TXeXF01jk
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Introduction

Dans mon dernier article, j'ai présenté FHIR Data Explorer, une application de validation de concept qui connecte InterSystems IRIS, Python, et Ollama afin de permettre la recherche sémantique et la visualisation des données de soins de santé au format FHIR. Ce projet participe actuellement au concours InterSystems External Language Contest.

Dans cette suite, nous verrons comment j'ai intégré Ollama pour générer les résumés des dossiers médicaux directement à partir des données FHIR structurées stockées dans IRIS, à l'aide de modèles linguistiques locaux légers (LLM) tels que Llama 3.2:1B ou Gemma 2:2B.

L'objectif était de créer un pipeline d'IA entièrement local capable d'extraire, de formater et de présenter les dossiers médicaux des patients tout en garantissant la confidentialité et le contrôle total des données.

Toutes les données des patients utilisées dans cette démonstration proviennent de paquets FHIR, qui ont été analysés et chargés dans IRIS via le module IRIStool. Cette approche facilite la requête, la conversion et la vectorisation des données de soins de santé à l'aide d'opérations pandas familières en Python. Si vous désirez en savoir plus sur la manière dont j'ai construit cette intégration, consultez mon article précédent Création d'un référentiel vectoriel FHIR avec InterSystems IRIS et Python via le module IRIStool.

Les deux outils, IRIStool et FHIR Data Explorer sont disponibles sur InterSystems Open Exchange — et font partie de mes contributions au concours. Si vous les trouvez utiles, n'hésitez pas à voter pour eux!

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Aperçu

Cette interface Web est conçue pour faciliter la gestion des tables de recherche de données (Data Lookup Tables) via une page Web conviviale. Elle est particulièrement utile lorsque les valeurs de votre table de recherche sont volumineuses, dynamiques et changeantes. Les utilisateurs finaux peuvent gérer efficacement les données de la table de recherche en fonction de leurs besoins grâce à un accès contrôlé à cette interface Web (autorisations de lecture, d'écriture et de suppression limitées à cette page).

Les données gérées via cette interface peuvent être utilisées de manière transparente pour les règles HealthConnect ou les transformations de données, ce qui élimine le besoin d'une surveillance et d'une gestion manuelles constantes des tables de recherche et permet ainsi un gain de temps considérable.

Remarque:
Si la table de recherche de données classique ne répond pas à vos besoins en matière de mappage, vous pouvez créer une table personnalisée et adapter cette interface Web ainsi que sa classe de support avec un minimum de modifications. Un exemple de code de classe est disponible sur demande.

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