Introduction

Cet article a pour but de donner une introduction à ce qu'est gRPC ainsi que de donner un exemple de comment jouer avec le Hello World officiel en utilisant IRIS Embedded Python.

Vous pouvez trouver tout le code exposé ici, dans le référentiel suivant project repo.

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.

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.

Salut la communauté,

Dans mon article précédent, nous avons appris les sujets répertoriés ci-dessous :

1. Qu’est-ce que Docker ?
2. Certains des avantages de Docker
3. Comment fonctionne Docker ?
4. Image Docker
5. Conteneur Docker
6. Dépôt d'images Docker
7. Dépôt d'images Docker d'InterSystems
8. Installation de Docker
9. Commandes de base de Docker
10. Exécution de l'édition communautaire IRIS à l'aide de Docker
11. Interface graphique du bureau Docker

Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants

1. Utilisation du fichier Docker Compose (un fichier YAML)
2. Utilisation du fichier Docker (utilisé pour créer une image Docker)
3. Utilisation du volume Docker

Alors commençons.

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:

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 :

Introduction

L'analyse des données est un aspect crucial de la prise de décision commerciale dans le monde moderne où tout va très vite. Les organisations s'appuient fortement sur l'analyse des données pour prendre des décisions éclairées et garder une longueur d'avance sur la concurrence. Dans cet article, nous allons explorer comment l'analyse de données peut être réalisée en utilisant Pandas et Intersystems Embedded Python. Nous discuterons des bases de Pandas, des avantages de l'utilisation d'Intersystems Embedded Python et de la façon dont ils peuvent être utilisés ensemble pour réaliser des analyses de données efficaces.

Bonjour,

Je cherche à me connecter via OAuth2 sur un serveur outlook.office365.com et récupérer les messages avec IMAP.

J'ai un programme qui fonctionne avec la connexion plain, cependant je n'arrive pas à me connecter avec certains e-mails.

Raison pour la quelle je pense que la connexion plain est désactivé pour ces comptes.

Aujourd'hui, la grande majorité des applications sont déployées sur des services de cloud public. Les avantages sont multiples : réduction des ressources humaines et matérielles nécessaires, possibilité d'évoluer rapidement et à moindre coût, plus grande disponibilité, fiabilité, évolutivité élastique et options permettant d'améliorer la protection des actifs numériques. L'une des options les plus prisées est le Google Cloud. Il nous permet de déployer nos applications à l'aide de machines virtuelles (Compute Engine), de conteneurs Docker (Cloud Run) ou de Kubernetes (Kubernetes Engine).

Salut les devs,

Aujourd’hui j’aimerais aborder un sujet qui m’a fait passer des moments difficiles (j’en suis convaincu, celà a déjà dû être le cas d’un bon nombre d’entre-vous) “le bottleneck”. C’est un sujet très vaste, cet article se concentrera sur l’identification des requêtes HTTP entrantes qui pourraient être à l’origine de problèmes de lenteur. Je vous mettrai aussi à disposition un petit outil que j’ai développé pouvant aider à leur identification.

Nos logiciels deviennent de plus en plus complexes, traitent un grand nombre de requêtes provenant de différentes sources, il peut s’agir d'applications front-end ou de tiers applications back-end. Pour garantir des performances optimales, il est essentiel de disposer d'un système de log capable de prendre quelques mesures clés telles que le temps de réponse, le nombre de global référence et le nombre de lignes de code exécutées pour chaque réponse HTTP. Dans le cadre de mon travail, je suis impliqué dans le développement d’un logiciel dossier patient informatisé ainsi que sur l’analyse des incidents. La charge utilisateur provient essentiellement de requêtes HTTP (API REST ou application CSP), la nécessité de disposer de ce type de mesure lorsque des problèmes de lenteur généralisée se produisent est devenu une évidence.

Bonjour à tous,

je souhaite pouvoir lancer le terminal IRIS sans avoir à saisir de nom d'utilisateur ni de mot de passe.

Pour bien comprendre :

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.

Les snippets sont l'une des fonctions les plus utiles de Studio.

Voici comment ajouter des snippets à VSCode.

Voici une instruction générale.

1. Allez dans Fichier - Préférences - Snippets utilisateur et choisissez objectscript.

2. Ajoutez votre snippet, voici un exemple :

Cette preuve de concept vise à montrer comment le cadre d'interopérabilité de l'iris peut être utilisé avec d'Embedded Python.