IRIS External Table est un projet Open Source de la communauté InterSystems, qui vous permet d'utiliser des fichiers stockés dans le système de fichiers local et le stockage d'objets en nuage comme AWS S3, en tant que tables SQL.
Je cherche la syntaxe ou le moyen pour utiliser une classe créée dans le Namespace "BNA" (mon application) depuis le Namespace %SYS.
Voici le contexte :
Je dispose d'une application "BNA" contenue dans le NS "BNA", cette application met à disposition une fonctionnalité de création des utilisateurs. Cette fonctionnalité crée à la fois l'utilisateur dans une table de l'application et dans le système Iris.
Ceci est un exemple complet d'utilisation d'un %ScrollableResultSet pour la pagination des résultats à l'aide de %DynamicQuery:SQL et créer une réponse JSON incluant les détails de la page.
N'hésitez pas à l'utiliser, le partager, le commenter ou l'améliorer.
Comme vous vous en souvenez peut-être du Global Summit 2022 ou du webinaire de lancement 2022.2, nous lançons une nouvelle fonctionnalité passionnante à inclure dans vos solutions d'analyse sur InterSystems IRIS. Le stockage en colonnes introduit une autre façon de stocker vos données de table SQL qui offre une accélération d'ordre de grandeur pour les requêtes analytiques. Publié pour la première fois en tant que fonctionnalité expérimentale en 2022.2, le dernier Developer Preview 2022.3 comprend un tas de mises à jour qui, selon nous, valaient la peine d'être publiées ici.
Vous avez maintenant une bonne idée du type d'index dont vous avez besoin pour votre classe et de la manière de les définir. Ensuite, comment les gérer ?
Actuellement, les privilèges SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) sont gérés au niveau des tables, ce qui peut s'avérer très fastidieux lorsque vous devez administrer de nombreux rôles dans une organisation et les synchroniser avec des modèles de données en constante évolution. En gérant les privilèges au niveau des schémas, cela permettra d'accorder des privilèges SELECT et d'autres privilèges DML à *tous* ou *plusieurs schémas* à un rôle|utilisateur, corrigeant ainsi le besoin de synchroniser manuellement les nouvelles tables|vues avec les rôles.
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.
Avec la sortie d'InterSystems IRIS Cloud SQL, nous recevons des questions plus fréquentes sur la manière d'établir des connexions sécurisées via JDBC et d'autres technologies de pilotes.
Bien que nous ayons une belle documentation générale et détaillée sur les technologies de pilote elles-mêmes, notre documentation ne va pas aussi loin pour décrire les outils clients individuels, tels que notre DBeaver préféré.
Dans cet article, nous décrirons les étapes pour créer une connexion sécurisée de DBeaver à votre déploiement Cloud SQL.
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.
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 :
Il n'est pas sauvegardé sur le disque, sauf si votre application inclut du code pour le sauvegarder spécifiquement.
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.
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".
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.
Alors que la solution classique suivait d'assez près les concepts et le design de ses ancêtres, Caché / IRIS permet une approche plus moderne des propriétés flexibles/multidimensionnelles.
Dans ce didacticiel, j'aimerais parler des requêtes de classe (Class Query). Pour être plus précis, à propos des requêtes basées sur du code écrit par l'utilisateur :
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.
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.
Et pour discuter de toutes les fonctionnalités nouvelles et améliorées de celui-ci, nous aimerions vous inviter à notre webinaire Quoi de neuf dans InterSystems IRIS 2022.2.
j'utilise une méthode en python sur une opération pour pouvoir générer un fichier csv à partir d'une table de lien. Cette méthode me génère l'erreur : ERREUR <Ens>ErrCanNotAcquireJobRootLock et cela me bloque complètement pour l'arrête de la production. Mon opération passe en statut "Queued" alors que le fichier est généré et mon message de retour est complet.
@Benjamin De Boea 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.
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.
Nous sommes heureux d'annoncer que DBeaver prend en charge InterSystems IRIS dès la version 7.2.4. Vous n'avez plus besoin de le configurer manuellement, recherchez simplement l'icône IRIS dans la liste des connexions.
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.
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.
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.
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.
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 !
Voici un deuxième article de la série et celui-ci est dédié à SQL. Donc, si vous voulez en savoir plus sur l'utilisation du modèle relationnel dans IRIS, consultez les articles mentionnés.
Nous essayons de trouver la source des messages abandonnés et avons remarqué que nous sommes incapables d'interroger EnsLib.HL7.Message avec des clauses WHERE ou ORDER BY dans notre instruction SQL.
Je sais que EnsLib.HL7.Message est un tableau système, mais existe-t-il un moyen d'ajouter des index supplémentaires à ce tableau pour que la requête s'exécute mieux/plus rapidement sans affecter le système ?
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