Nouvelle publication

#SQL

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SQL est un langage standard pour stocker, manipuler et récupérer des données dans des bases de données relationnelles.

Je vous présente mon nouveau projet, qui est irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) pour InterSystems IRIS SQL

  • Mise en évidence de la syntaxe
  • Suggestions (tableaux, fonctions)
  • Plus de 20 formats de sortie
  • Support de stdin
  • Sortie vers des fichiers

L'installez avec pip

pip install irissqlcli

Ou lancez avec docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Connection à IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Commande  | Raccourci          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Sortie.                                                      |
| .mode    | \T                | Modifier le format de tableau utilisé pour les résultats.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Ajout du résultat suivant à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
| .schemas | \ds               | Liste des schémas.                                             |
| .tables  | \dt [schema]      | Liste des tableaux.                                               |
| \e       | \e                | Commande d'édition avec éditeur (utilise $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Montre cette utilité.                                            |
| nopager  | \n                | Désactiver le pager, imprimer vers stdout.                            |
| notee    | notee             | Arrête l'écriture des résultats dans un fichier de sortie.                    |
| pager    | \P [command]      | Definition du PAGER. Impression des résultats de la requête via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Modification du format de l'invite.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Ajout de tous les résultats à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>
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Introduction

Il existe une option d'assistant de procédure de liaison dans le portail de gestion (Système > SQL > Assistants > Procédure de liaison) avec laquelle j'ai eu des problèmes de fiabilité, j'ai donc décidé d'utiliser cette solution à la place.

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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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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.

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Salut les développeurs,

Nous aimerions vous inviter à participer à notre prochain concours dédié à la création des solutions d'IA/ML qui utilisent Cloud SQL pour travailler avec les données :

🏆 Concours InterSystems IRIS Cloud SQL et IntegratedML 🏆

Durée: du 3 avril au 23 avril 2023

Prix: $13,500!

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Bonjour,
Je me débattais avec une procédure qui devait recevoir une chaîne de caractères et l'utiliser comme filtre, j'ai découvert que puisque je voulais que la procédure fasse une transformation de données et retourne un ensemble de données, j'avais besoin d'utiliser le langage objectScript.
J'ai créé la procédure en utilisant l'interface graphique SQL dans le portail, et tout fonctionne correctement lorsque j'appelle la procédure à partir de l'interface graphique SQL, mais pas à travers une connexion JDBC - voici l'appel "call spPatientOS('2024-04-07T12:35:32Z')".

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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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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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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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Pour le prochain Concours Python, j'aimerais faire une petite démo, sur la création d'une simple application REST en Python, qui utilisera IRIS comme base de données. Et utiliser les outils suivants

  • Le cadre FastAPI, très performant, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production.
  • SQLAlchemy est la boîte à outils SQL et le Mapping objet-relationnel de Python qui donne aux développeurs en Python toute la puissance et la flexibilité de SQL.
  • Alembic est un outil léger de migration de base de données à utiliser avec le SQLAlchemy Database Toolkit pour Python.
  • Uvicorn est une implémentation de serveur web ASGI pour Python.
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Article
· Juin 3, 2022 13m de lecture
Class Query dans InterSystems IRIS

Class Query dans InterSystems IRIS (et Cache, Ensemble, HealthShare) est un outil utile qui sépare les requêtes SQL du code Object Script. En principe, cela fonctionne comme suit : supposons que vous souhaitiez utiliser la même requête SQL avec différents arguments à plusieurs endroits différents. Dans ce cas, vous pouvez éviter la duplication du code en déclarant le corps de la requête comme une Class Query, puis en appelant cette requête par son nom. Cette approche est également pratique pour les requêtes personnalisées, dans lesquelles la tâche consistant à obtenir la ligne suivante est définie par un développeur. Cela vous intéresse ? Alors lisez la suite !

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Article
· Oct 16, 2023 8m de lecture
Support des vecteurs, enfin presque

Aujourd'hui, il y a beaucoup de bruit autour du LLM, de l'IA, etc. Les bases de données vectorielles en font partie, et il existe déjà de nombreuses réalisations différentes pour le support en dehors d'IRIS.

Pourquoi Vector?

  • Recherche de similarité : Les vecteurs assurent une recherche de similarité efficace, par exemple en trouvant les éléments ou les documents les plus similaires dans un ensemble de données. Les bases de données relationnelles classiques sont conçues pour des recherches de correspondances exactes, qui ne sont pas adaptées à des tâches telles que la recherche de similitudes d'images ou de textes.
  • Flexibilité : Les représentations vectorielles sont polyvalentes et peuvent être obtenues à partir de différents types de données, tels que du texte (via des embeddings comme Word2Vec, BERT), des images (via des modèles d'apprentissage profond), et autres.
    • Recherches multimodales** : Les vecteurs permettent d'effectuer des recherches dans différentes modalités de données. Par exemple, avec une représentation vectorielle d'une image, on peut rechercher des images similaires ou des textes connexes dans une base de données multimodale.

Et pour bien d'autres raisons encore.

Donc, pour ce concours python, j'ai décidé de mettre en place ce support. Et malheureusement, je n'ai pas réussi à le terminer à temps, je vais vous expliquer pourquoi.

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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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Étant donné que SELECT ... FOR UPDATE est implémenté dans de nombreux RDBMS en tant que méthode d'acquisition de lock de ligne explicite, vous utilisez probablement cette fonctionnalité dans de nombreux cas.

Cette syntaxe n'entraîne pas d'erreur dans les produits InterSystems, mais elle n'acquiert pas les locks de ligne attendus.

Cet article vous montrera comment obtenir la même fonctionnalité.

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Article
· Jan 23 2m de lecture
Obtenir JSON à partir de SQL

Saviez-vous que vous pouvez obtenir des données JSON directement à partir de vos tables SQL ?

Permettez-moi de vous présenter 2 fonctions SQL utiles utilisées pour récupérer des données JSON à partir de requêtes SQL : JSON_ARRAY et JSON_OBJECT.
Vous pouvez utiliser ces fonctions dans l'instruction SELECT avec d'autres types d'éléments de sélection, et elles peuvent être spécifiées à d'autres emplacements où une fonction SQL peut être utilisée, comme dans une clause WHERE.

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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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· Mai 19, 2023 3m de lecture
Apache Superset désormais avec IRIS

Apache Superset est une plate-forme moderne d'exploration et de visualisation des données. Superset peut remplacer ou augmenter les outils de business intelligence propriétaires pour de nombreuses équipes. Superset s'intègre bien à une variété de sources de données.

Désormais, il est également possible de l'utiliser avec InterSystems IRIS.

Une démo en ligne est disponible et elle utilise SQL d'IRIS Cloud comme source de données.

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Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article.

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Les champs peuvent être obtenu à l'aide du schéma INFORMATION_SCHEMA.

INFORMATION_SCHEMA est un schéma système et n'apparaît pas dans le menu SQL du Management Portal par défaut.

La méthode d'affichage est la suivante.

  1. Ouvrez le Management Portal → System Explorer → SQL
  2. Cochez "System" sur le côté gauche du menu déroulant du schéma.
  3. Sélectionnez INFORMATION_SCHEMA dans le menu déroulant du schéma.

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InterSystems IRIS Cloud SQL est un service cloud entièrement géré qui apporte la puissance des capacités de base de données relationnelles d'InterSystems IRIS utilisées par des milliers d'entreprises clientes à un large public de développeurs d'applications et de professionnels des données. InterSystems IRIS Cloud IntegratedML est une option de cette base de données en tant que service qui offre un accès facile à de puissantes capacités d'apprentissage automatique automatisé sous une forme SQL native, via un ensemble de commandes SQL simples qui peuvent facilement être intégrées dans le code d'application pour augmenter avec des modèles ML qui s'exécutent près des données.

Aujourd'hui, nous annonçons le programme d'accès pour les développeurs pour ces deux offres. Les développeurs d'applications peuvent désormais s'inscrire eux-mêmes au service, créer des déploiements et commencer à créer des applications composables et des services de données intelligents, l'approvisionnement, la configuration et l'administration étant entièrement pris en charge par le service.

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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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· 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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