Nouvelle publication

#Bases de données

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La base de données InterSystems Caché est un fichier où sont stockés l'ensemble des données, des scripts d'application, des utilisateurs, des rôles et des configurations de sécurité. En général, le nom du fichier est cache.dat.

Documentation.

Problèmes de chaînes

J'utilise Python pour accéder aux bases de données IRIS avec JDBC (ou ODBC). Je veux récupérer les données dans pandas dataframe pour manipuler les données et créer des graphiques à partir de celles-ci. Lors de l'utilisation de JDBC, j'ai rencontré un problème avec la gestion des chaînes. Cet article est destiné à aider les personnes qui ont les mêmes problèmes. S'il existe un moyen plus simple de résoudre ce problème, faites-le moi savoir dans les commentaires !

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Une expérience sur la manière d'utiliser le cadre LangChain, la recherche vectorielle IRIS et les LLM pour générer une base de données SQL compatible IRIS à partir des invites utilisateur.

Cet article a été rédigé à partir du carnet suivant. Vous pouvez l'utiliser dans un environnement prêt à l'emploi avec l'application suivante dans OpenExchange.

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Bonjour la Communauté,

L'équipe de certification d'InterSystems Learning Services est ravie d'annoncer la sortie de notre nouvel examen InterSystems IRIS SQL Specialist. Il est désormais disponible à l'achat et à la planification dans le catalogue d'examens InterSystems. Les candidats potentiels peuvent consulter les sujets d'examen et les questions de pratique pour les aider à s'orienter vers les approches et le contenu des questions d'examen. Les candidats qui réussissent l'examen recevront un badge de certification numérique qui peut être partagé sur des comptes de réseaux sociaux comme LinkedIn.

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Bonjour,

je vous soumets cet article sous forme d'ADR (Architecture decision record) que nous avons rédigé dans nos équipes.
L'objectif était d'être pertinent dans le choix de nos types de stream dans un contexte mirroré.
A noter que des éléments peuvent être utiles même dans un environnement sans miroir.

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InterSystems FAQ rubric

Les données des produits InterSystems (données de ligne de table, données d'instance d'objet) sont stockées dans des variables globales.
La taille des données de chaque variable globale peut être obtenue en cliquant sur les propriétés de la variable globale que vous souhaitez visualiser sur la page Portail de gestion > Système > Configuration > Base de données locale > Globales, puis en cliquant sur le bouton Calculer la taille sur la page Attributs globaux qui s'affiche.

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InterSystems IRIS dispose d'une série de dispositifs facilitant la capture, la persistance, l'interopérabilité et la génération d'informations analytiques à partir de données au format XML. Cet article vous montrera comment procéder:

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Salut la Communauté!

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

📺 Gestion de la taille de la base de données

https://www.youtube.com/embed/Ll-cDo05U5I
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Il me semble que c'était hier, lorsque nous avons réalisé un petit projet en Java pour tester les performances d'IRIS, PostgreSQL et MySQL (vous pouvez consulter l'article que nous avons écrit en juin à la fin de cet article). Si vous vous souvenez bien, IRIS était supérieur à PostgreSQL et dépassait considérablement MySQL en termes d'insertions, sans grande différence au niveau des requêtes.

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Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées sont des informations qui n'ont pas de modèle de données ou d'organisation prédéfinis. Contrairement aux données structurées que l'on trouve dans les bases de données avec des structures claires (par exemple, des tables et des champs), les données non structurées n'ont pas de schéma fixe. Ce type de données comprend le texte, les images, les vidéos, les fichiers audio, les messages sur les médias sociaux, les courriels, etc.

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Cela semble être hier lorsque nous avons réalisé un petit projet en Java pour tester les performances d'IRIS, PostgreSQL et MySQL (vous pouvez consulter l'article que nous avons écrit en juin à la fin de cet article). Si vous vous en souvenez, IRIS était supérieur à PostgreSQL et clairement supérieur à MySQL en termes d'insertions, sans grande différence en termes de requêtes.

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La série d'articles relatifs à l'application QuinielaML se poursuit. Dans cet article, nous verrons comment préparer les données brutes que nous avons capturées à l'aide de la fonctionnalité Embedded Python.

Bienvenue à toutes et à tous !

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pour démonter/monter une base de données, utilisez les méthodes Dismount() et Mount() dans la classe SYS.Database disponible dans l'espace de noms %SYS.
NB : l'ID de la base de données est le nom du chemin absolu de son répertoire.

Vous trouverez quelques exemples de démontage/montage et de méthodes contrôlant si une base de données est montée (Mounted=1) ou non (Mounted=0), ou affichant rapidement tous les attributs d'une base de données (via zwrite)

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Pour parler des différentes bases de données et des différents modèles de données qui existent, on doit premièrement comprendre ce qui est une base de données et comment les utiliser.

Une base de données est une collection organisée de données stockées et accessibles par voie électronique. Elle permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes souvent en rapport avec un thème ou une activité.

Au cœur de chaque base de données se trouve au moins un modèle utilisé pour décrire ses données. Et selon le modèle sur lequel elle est basée, elle peut avoir des caractéristiques un peu différentes et stocker différents types de données.

Pour inscrire, retrouver, modifier, trier, transformer ou imprimer les informations de la base de données on utilise un logiciel qui s’appelle système de gestion de base de données (SGBD, en anglais DBMS pour Database management system).

La taille, les capacités et les performances des bases de données et de leurs SGBD respectifs ont augmenté de plusieurs ordres de grandeur. Ces augmentations de performances ont été rendues possibles par les progrès technologiques dans différents domaines, tels que les domaines des processeurs, de la mémoire informatique, du stockage informatique et des réseaux informatiques. Le développement ultérieur de la technologie des bases de données peut être divisé en quatre générations basées sur le modèle ou la structure des données : navigation, relationnel, objet et post-relationnel.

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Rubrique FAQ InterSystems

Vous pouvez voir l'espace disponible libre pour la base de données à l'aide du bouton radio « Vue de l'espace libre » dans le portail de gestion : Exploitation du système > Bases de données.

Et il peut être obtenu par programmation par la requête FreeSpace de la classe système SYS.Database.

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Titre: Le projet PostgreSQL étudie un changement majeur qui pourrait sacrifier des fonctionnalités importantes

Résumé: L'équipe de développement de PostgreSQL réévalue actuellement son modèle basé sur les processus et explore la possibilité de passer à un modèle basé sur les threads. Le modèle actuel, basé sur les processus, offre une isolation, une robustesse et une sécurité importantes, mais présente des limitations en termes de performances, de consommation de ressources et de complexité du développement.

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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.

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Un système de stockage global d'aspect plus industriel

Dans le premier article de cette série, nous avons étudié le modèle entité-attribut-valeur (EAV) dans les bases de données relationnelles, et nous avons examiné les avantages et les inconvénients du stockage de ces entités, attributs et valeurs dans des tables. Nous avons appris que, malgré les avantages de cette approche en termes de flexibilité, elle présente de réels inconvénients, notamment une inadéquation fondamentale entre la structure logique des données et leur stockage physique, qui entraîne diverses difficultés.

Pour résoudre ces problèmes, nous avons décidé de voir si l'utilisation de globales - qui sont optimisées pour le stockage d'informations hiérarchiques - serait efficace pour les tâches que l'approche EAV traite habituellement.

Dans la Partie 1, nous avons créé un catalogue pour une boutique en ligne, d'abord en utilisant des tables, puis en utilisant une seule globale. Maintenant, essayons d'implémenter la même structure pour quelques globales.

Dans la première globale, ^catalog, nous allons stocker la structure du répertoire. Dans la deuxième globale, ^good, nous allons stocker les marchandises. Et dans la globale ^index, nous allons stocker les index. Puisque nos propriétés sont liées à un catalogue hiérarchique, nous ne créerons pas de globale séparée pour elles.

Avec cette approche, pour chaque entité (à l'exception des propriétés), nous avons une globale séparée, ce qui est bon du point de vue de la logique. Voici la structure du catalogue global :

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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

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Introduction

Dans le premier article de cette série, nous examinerons le modèle entité-attribut-valeur (EAV) dans les bases de données relationnelles pour voir comment il est utilisé et à quoi il sert. Ensuite, nous comparerons les concepts du modèle EAV aux globales.

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Article
· Mai 16, 2022 11m de lecture
Création d'index personalisé dans Caché

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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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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