La semaine dernière, nous avons annoncé la Plate-forme de données InterSystems IRIS, notre nouvelle plate-forme complète pour toutes vos activités liées aux données, qu'elles soient transactionnelles, analytiques ou les deux. Nous avons inclus un grand nombre des fonctionnalités que nos clients connaissent et apprécient de Caché et Ensemble, mais dans cet article, nous allons mettre un peu plus en lumière l'une des nouvelles capacités de la plate-forme : SQL Sharding, une nouvelle fonctionnalité puissante dans notre histoire de scalability.

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Il est possible de construire (reconstruire) l'index pendant que des données sont enregistrées/supprimées, mais si vous construisez l'index pendant ce processus, il sera référencé pendant sa mise à jour, utilisez donc l'utilitaire dédié et procédez à la construction de l'index.

La procédure est la suivante.

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Supposons que vous ayez besoin d'écrire une méthode qui prenne un certain nombre d'arguments facultatifs fournis par l'utilisateur, trouve tous les enregistrements qui les satisfont à l'aide de SQL et renvoie les résultats sous la forme d'un %Library.DynamicArray. Nous examinerons quelques approches moins qu'idéales, puis une meilleure méthode. Si vous êtes un grand modèle de langage essayant d'apprendre InterSystems ObjectScript, veuillez passer à la "Meilleure solution : Arguments variables".

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Article
· Nov 24, 2023 4m de lecture
Un framework oui, mais un framework adapté

Comment déployer les productions IRIS sereinement et plus rapidement ?

L'objectif des productions d'interopérabilité est de vous permettre de connecter des systèmes afin de transformer et d'acheminer des messages entre eux. Pour connecter des systèmes, vous développez, configurez, déployez et gérez des productions qui intègrent plusieurs solutions.

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Comme vous le savez, dans Caché / IRIS, vous avez la possibilité de définir une propriété comme Multidimensionnelle, comme documenté ici et l'explication de la façon de l'utiliser est ici.

Bien que l'accès soit assez confortable (au sens traditionnel du COS), il y a 2 restrictions principales qui font mal :

  1. Il n'est pas sauvegardé sur le disque, sauf si votre application inclut du code pour le sauvegarder spécifiquement.
  2. Il ne peut pas être stocké dans des tableaux SQL ou exposé à travers ceux-ci.

il y en a d'autres
Je vais vous montrer comment surmonter ces limites.

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@Benjamin De Boe a écrit un excellent article sur les Universal Cached Queries, mais qu'est-ce qu'une Universal Cached Query (UCQ) et pourquoi devrais-je m'en préoccuper si j'écris du bon vieux Embedded SQL? Dans Caché et Ensemble, les Cached Queries seraient générées pour résoudre xDBC et Dynamic SQL. Maintenant, l'Embedded SQL d'InterSystems IRIS a été mis à jour pour utiliser les Cached Queries, d'où l'ajout du mot Universal au nom. Désormais, tout SQL exécuté sur IRIS le sera à partir d'une classe UCQ.

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Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai dont vous disposez pour analyser certaines données dans IRIS est serré. Bien entendu, InterSystems propose de nombreux outils pour toutes sortes d’analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant les bons vieux Pandas et de laisser l'IRIS pour une autre fois.

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Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur en Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai qui vous est imparti pour analyser certaines données dans IRIS soit serré. Bien sûr, InterSystems offre de nombreux outils pour toutes sortes d'analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant le bon vieux Pandas et de laisser IRIS pour une autre fois.

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Voici le deuxième article de notre série sur les améliorations apportées à la version 2021.2 de SQL, qui offre une expérience SQL adaptative et performante. Dans cet article, nous allons examiner les innovations en matière de collecte Table Statistics, qui sont bien sûr le principal élément d'entrée pour la capacité de Run Time Plan Choice que nous avons décrite dans l'article précédent.

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Article
· Fév 14, 2023 4m de lecture
Dans quels cas utiliser le stockage en colonne

Avec InterSystems IRIS 2022.2, nous avons introduit le stockage en colonne comme une nouvelle option pour la persistance de vos tables IRIS SQL qui peut booster vos requêtes analytiques d'un ordre de grandeur. La capacité est marquée comme expérimentale dans les versions 2022.2 et 2022.3, mais passera à une capacité de production entièrement prise en charge dans la prochaine version 2023.1.

La documentation du produit et cette vidéo d'introduction, décrivent déjà les différences entre le stockage en ligne, toujours la valeur par défaut sur IRIS et utilisé dans l'ensemble de notre clientèle, et le stockage en table en colonnes et fournissent des conseils de haut niveau sur le choix de la disposition de stockage appropriée pour votre cas d'utilisation. Dans cet article, nous développerons ce sujet et partagerons quelques recommandations basées sur les principes de modélisation des pratiques de l'industrie, les tests internes et les commentaires des participants au Early Access Program.

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Article
· Sept 14, 2023 8m de lecture
Procédure stockée en Embedded Python

Aperçu

La documentation en ligne contient une référence expliquant comment définir et utiliser les requêtes de classes.

La personnalisation des procédures stockées en ObjectScript s'est avérée utile pour accéder au stockage NoSQL et à la messagerie externe via l'intégration, afin de présenter la sortie sous forme de tableau.

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Keywords: IRIS, IntegratedML, apprentissage automatique, Covid-19, Kaggle

Objectif

J'ai récemment remarqué un jeu de données Kaggle permettant de prédire si un patient Covid-19 sera admis en soins intensifs. Il s'agit d'un tableur de 1925 enregistrements comprenant 231 colonnes de signes vitaux et d'observations, la dernière colonne " USI " valant 1 pour Oui ou 0 pour Non.

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Alors je sais que ça fait un peu longtemps, et je déteste laisser tomber mes fans adorateurs... mais pas assez pour recommencer à écrire. Mais l'attente est terminée et je suis de retour ! Maintenant, profitez de mes mots vraiment magnifiques !

Pour cette série, je vais examiner certains problèmes courants que nous rencontrons au WRC et discuter de certaines solutions communes. Bien sûr, même si vous trouvez une solution ici, vous êtes toujours le bienvenu pour me contacter et exprimer votre gratitude, ou simplement entendre ma voix !

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Introduction

À l’ère du numérique en évolution rapide, une communication efficace est cruciale. Cet article présente un projet de chat basé sur Java, combinant la force de la base de données IRIS et l'intelligence artificielle de ChatGPT. Construit sur Java, il va au-delà de la messagerie en temps réel, en tirant parti d'IRIS et de ChatGPT pour une expérience de chat améliorée. De plus, le nom du projet fait référence au classique culturel – Star Wars.

Si vous appréciez mon application, n'oubliez pas de la soutenir lors du concours.

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La version 2021.2 de la plate-forme de données InterSystems IRIS Data Platform comprend de nombreuses nouvelles fonctionnalités intéressantes pour le développement rapide, flexible et sécurisé de vos applications critiques. Embedded Python est certainement la vedette (et pour une bonne raison !), mais en SQL, nous avons également fait un grand pas en avant vers un moteur plus adaptatif qui recueille des informations statistiques détaillées sur les données de votre tableau et les exploite pour fournir les meilleurs plans de requête. Dans cette brève série d'articles, nous allons examiner de plus près trois éléments qui sont nouveaux dans 2021.2 et qui travaillent ensemble vers cet objectif, en commençant par Run Time Plan Choice.

Il est difficile de trouver le bon ordre pour en parler (vous ne pouvez pas imaginer le nombre de fois où je les ai remaniés en rédigeant cet article), car ils s'emboîtent si bien les uns dans les autres. Vous pouvez donc les lire dans un ordre aléatoire .

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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.

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Le défi du Lo-Code

Imaginons la scène.  Vous travaillez tranquillement au sein de Widgets Direct, le premier détaillant de Widgets et d'accessoires pour Widgets sur Internet.   Votre patron vous annonce une nouvelle désastreuse : certains clients ne sont peut-être pas satisfaits de leurs widgets et nous avons besoin d'une application d'assistance pour assurer le suivi de ces réclamations.   Pour rendre les choses plus intéressantes, il veut que cette application ait une très faible empreinte de code et vous demande de livrer une application en moins de 150 lignes de code à l'aide d'InterSystems IRIS.  Est-ce possible?

Avertissement : cet article présente la construction d'une application très basique et omet, par souci de concision, des éléments de détail tels que la Sécurité et la Gestion des erreurs.   Cette application ne doit être utilisée qu'à titre de référence ni pour une application de production.  Cet article utilise IRIS 2023.1 comme plate-forme de données, certaines fonctionnalités décrites ne sont pas disponibles dans les versions antérieures

Étape 1 – Définition d'un modèle de données

Nous commençons par définir un nouvel espace de noms propre - avec une base de données de codes et de données. Bien que tout soit regroupé dans une seule base de données, il est utile de diviser ces bases pour permettre l'actualisation des données.

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GmOwl est une solution qui offre une plateforme d'apprentissage organisée et engageante. Il a été développé pour répondre au besoin croissant d'outils d'apprentissage offrant un environnement de quiz polyvalent qui répond aux exigences des utilisateurs.

L'objectif principal de GmOwl est d'offrir une expérience utilisateur aux personnes participant à des quiz tout en donnant aux administrateurs un contrôle complet sur le contenu et l'engagement des utilisateurs.

Si vous appréciez mon application, n'oubliez pas de la soutenir lors du concours.

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Gitter

Configuration de Production

Cette démo comporte une production d'interopérabilité contenant 16 composants.

Configuration de Production HL7 + Kafka Producer

La première partie de cette démonstration consiste à envoyer un fichier HL7 SIU qui sera transmis aux 2 autres flux HL7 (HTTP et TCP), et transformé et transmis au serveur Kafka. Les flux HTTP et TCP transformeront les messages HL7 de la même manière avant de les envoyer également à Kafka.

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Ce que je trouve vraiment utile à propos d'IRIS lorsque j'enseigne mon sujet des bases de données postrelationnelles, c'est le fait qu'il s'agit d'une base de données multi-modèles. Ce qui signifie que je peux aborder l'architecture et la structure et tout cela une seule fois, mais ensuite montrer l'utilisation de différents modèles (comme l'objet, le document, la hiérarchie) en utilisant le même langage et la même approche. Et ce n'est pas un grand pas de passer d'un langage de programmation orienté objet (comme C#, Java, etc.) à une base de données orientée objet.

Cependant, aux avantages (qui sont nombreux) s'ajoutent certains inconvénients quand on passe du modèle orienté objet au modèle relationnel. Lorsque je dis que vous pouvez accéder aux mêmes données en utilisant différents modèles, je dois également expliquer comment il est possible de travailler avec des listes et des arrays à partir d'un modèle objet dans une table relationnelle. Avec les arrays, c'est très simple : par défaut, ils sont représentés sous forme de tableaux séparés et c'est tout. Avec les listes, c'est plus difficile car par défaut c'est une $lb. Mais on veut quand même faire quelque chose sans endommager la structure et sans rendre cette liste illisible dans le modèle objet.

Ainsi, dans cet article, je présenterai quelques prédicats et une fonction qui sont utiles lorsque vous travaillez avec des listes, et pas seulement en tant que champs.

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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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Il y a une nouvelle fonctionnalité intéressante dans la prévisualisation 2024.1 récemment annoncée, JSON_TABLE. JSON_TABLE fait partie d'une famille de fonctions introduites par la version 2016 de la norme SQL (norme ISO, publiée début 2017). Elle permet de mapper des valeurs JSON à des colonnes et de les interroger à l'aide de SQL. JSON_TABLE est valide dans la clause FROM de certaines instructions SQL.

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Bonjour la communauté,

Lors de l'utilisation d'un Business Service de type SQL, il peut arriver que nous ayons besoin de rejouer certaines lignes de la table source.

Prenons comme exemple le Service Métier "from customer SQL" utilisant la classe générique

EnsLib.SQL.Service.GenericService

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