こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

TIMESTAMP型のデータを持つテーブルの扱いについて教えてください。

現在Ens_Util.Logを参照するシステムを開発しようとしております。
このテーブルの中にTimeLoggedというTIMESTAMP型のデータがあるのですが、
それをSELECTした際、CASTの有無で表示されるデータに差異が出ます。

SELECT
    DATE(TimeLogged),
    CAST(TimeLogged AS TIME),
    TimeLogged
FROM
    Ens_Util.Log

Expression_1|Expression_2|TimeLogged         |
------------+------------+-------------------+
  2022-01-25|    15:00:01|2022-01-26 00:00:01|
  2022-01-25|    15:00:01|2022-01-26 00:00:01|
  2022-01-25|    15:00:01|2022-01-26 00:00:01|

確認する限り9時間の差があるため、UTC時刻との時差が出ているものと考えていますが、ここで何点か疑問があります。

①
テーブルに格納されているタイムスタンプは

開発者の皆さん、こんにちは！

最近リリースされた InterSystems IRIS 2021.2 の目玉機能のひとつが Embedded Pythonです。Embedded Pythonは、PythonのランタイムをIRISに組み込むことによって、IRISのメソッドをPythonで記述したり、PythonのコードからIRISのクラスにアクセスしたりなどなど、IRISのObjectScriptとPythonとで相互に呼び出しを行なえる機能です。

しかも、Pythonのランタイムを埋め込んでいるため、ネットワークのオーバーヘッドがなく、パフォーマンスへの影響は最小限です。

IRISのプログラマの方には、Pythonの豊富なライブラリをストレスなく利用して頂けます。

Pythonのプログラマの方には、ObjectScriptを学ぶことなく、IRISの高速なデータベースやインターオペラビリティ機能などをストレスなく活用して頂けます。

今回の記事では、Embedded Pythonの機能をほんの一部だけ紹介します。

メソッドをPythonで書く

次のコードは、日付を表す文字列を2つ渡して、2つの日付の間の日数を返すメソッドです。

ClassMethod DateDiff(fromdate As %String, todate As %String, format As %S

これはIRIS 2020.2で動作するコーディングの例です 
最新バージョンとは同期していません。
また、InterSystemsのサポートによるサービスはありません

動作中のデモを確認できるデモビデオを以下で公開しています。https://youtu.be/dSV-0RJ5Olg

皆さんこんにちは
完全に新しいIRISイメージと**たった4行**のDockerコマンドを使って実行するイメージを使ってマイクロサービスのデモを行いましょう。 
2020年6月1日 - rcc

すべてのパーツを1つのコンテナイメージにまとめたコンパクトなオールインワンバージョンが公開されました。
詳細はこちら: IRIS-NativeAPI-Nodejs-compact
2020年5月24日 - rcc

Dockerを使った簡易インストールを追加しました。コンテキストを参照
2020年5月25日 - rcc

Linux & Windowsに最適な検証済みの強化スクリプトはこちら
https://github.com/rcemper/WSockClientMicroSV/blob/master/READMEwindows.MD
2020年5月26日 - rcc

このデモは、Caché用にすでに存在するNode.jsに基づくWebSocketクライアントを再設計したものです。 主に以下のような変更点があります。

• 新しいIRIS Native API for Node.jsの使用。特にグローバル配列を操作する場合
• 直接トリガーされたクライアントからサーバー設計への変更
• マイクロサービス/マイクロサーバーの例として、結果を別のdockerイメージに配置
• マイクロサービスの実行を制御するための単純なインターフェースをIRISに追加

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

TRY-CATCHで行うことが可能です。
以下のように行ってください。

 #dim ex As %Exception.AbstractException
 TRY {
    "<何かエラーを発生させる処理>"
  }
  CATCH ex {
     do ex.Log()
  }

^%ETNを使用する場合は、^%ETNを呼び出す際にBACKエントリ（BACK^%ETN）から呼び出してください。

あわせて、以下の関連記事も是非ご覧ください。

アプリケーションエラー（^ERRORS）をコマンドで取得する方法
【FAQ】アプリケーションから明示的にエラー詳細情報をログ出力する方法を教えてください。

はじめに

バージョン2019.2より、InterSystems IRISは、高性能データアクセス手法としてPython用のネイティブAPIを提供してきました。 ネイティブAPIを使用すると、ネイティブのIRISデータ構造と直接対話することができます。

キーワード: PyODBC、unixODBC、IRIS、IntegratedML、Jupyterノートブック、Python 3

目的

数か月前、私は「IRISデータベースへのPython JDBC接続」という簡易メモを書きました。以来、PCの奥深くに埋められたスクラッチパッドよりも、その記事を頻繁に参照しています。 そこで今回は、もう一つの簡易メモで「IRISデータベースへのPython ODBC接続」を作成する方法を説明します。

ODBCとPyODCBをWindowsクライアントでセットアップするのは非常に簡単なようですが、Linux/Unix系サーバーでunixODBCとPyODBCクライアントをセットアップする際には毎回、どこかで躓いてしまいます。

バニラLinuxクライアントで、IRISをインストールせずに、リモートIRISサーバーに対してPyODBC/unixODBCの配管をうまく行うための単純で一貫したアプローチがあるのでしょうか。

範囲

最近、Linux Docker環境のJupyterノートブック内でゼロからPyODBCデモを機能させるようにすることに少しばかり奮闘したことがありました。 そこで、少し冗長的ではありますが、後で簡単に参照できるように、これをメモに残しておくことにしました。  

範囲内 

このメモでは、以下のコンポーネントに触れます。

この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

フィードバックをさまざまなチャンネルを通じて受け取りましたが、これらを実行するための環境をセットアップするのが困難であるという、共通したテーマが見られました。 そこで、それを少しでも簡単に行えるよう、Murrayと協力して、Murrayの優れたYapeツール用のDockerfileを作成してみることにしました。 GitHubページ

もちろん、これを行うには、マシンにdockerがインストールされている必要があります。

Dockerfile

公式のPythonイメージに基づく、どちらかと言えば単純なdocker定義:

FROM python:3

WORKDIR .

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems データセットコンテスト の投票結果が発表されました！この記事ではコンテスト受賞者を発表します！

受賞された開発者の皆さん、👏おめでとうございます！🎊

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
ミラージャーナルファイルの削除(パージ)のタイミングは以下のようになります。

・プライマリ・フェイルオーバー・メンバ

　以下の期限のうち長い方に該当するもの
　－ローカルジャーナルファイルの削除条件が満たされたとき ("ジャーナル設定の構成" を参照)  
　－バックアップメンバとすべての非同期メンバに受信されたとき
　　ただし、非同期メンバが14日間(既定値)を経過してもジャーナルファイルを受信しない場合は、そのジャーナルファイルは削除対象になります。
　　「既定の14日間」は、以下のコマンドで設定が可能になります。
　　この保持期間を過ぎると、ジャーナルが削除されてしまいその非同期メンバでは同期が取れなくなるのでご注意ください。

・バックアップ・フェイルオーバー・メンバ およびすべての災害復旧 (DR) 非同期メンバ

　以下の期限のうち長い方に該当するもの
　－ローカルジャーナルファイルの削除条件が満たされたとき
　－そのメンバで完全にデジャーナルされたとき
　－すべての非同期メンバに受信されたとき
 　 ただし、非同期メンバが14日間(既定値)を経過してもジャーナルファイルを受信

これまでに何度もコードカバレッジとコードのパフォーマンス最適化について説明してきたため、ほとんどの方はすでにSYS.MONLBLユーティリティについてご存知かと思います。 コードを視覚的に見る方が通常は、純粋な数値を見るよりもはるかに直感的に理解できます。これが、このシリーズの記事の大きなポイントです。 今回は、Pythonとそのツールから少し離れて、^%SYS.MONLBLレポートからヒートマップを生成する方法を探りたいと思います。

簡単に言うと、ヒートマップは特定の値を色で表現してデータの要約を得ることに特化した視覚化ツールです。 このケースでは、データはコード行であり、コード行に掛けられた時間が色にマッピングされます。

^%SYS.MONLBL

行ごとに監視するモニターの実行については、ドキュメントをご覧ください。 つまり、分析の完全な出力をCSVファイルとして操作します。 分析しようとしているコードのソースコードが実際にあれば、はるかに便利であるため、 kフラグ（ソースを保持）を使ってコードをコンパイルするようにしてください。

出力の準備

ターゲット出力として、準備されたhtmlファイルを使用することにします。 これには、非常に基本的なレイアウトと、最終的な色付けを行うための小さなJavaScript関数だけが含まれます。

<!doctype html>
<html cla

開発者の皆さん、こんにちは！

今週から データセットコンテスト の投票が始まります！

InterSystems IRIS を使い開発されたベストソリューションにぜひ、投票をお願いします！

🔥 投票はこちらから！ 🔥

投票方法については、以下ご参照ください。

キーワード: Python、JDBC、SQL、IRIS、Jupyterノートブック、Pandas、Numpy、および機械学習 

1. 目的

これは、デモの目的で、Jupyterノートブック内でPython 3によってIRIS JDBCドライバーを呼び出し、SQL構文でIRISデータベースインスタンスにデータを読み書きする、5分程度の簡単なメモです。 

昨年、私はCacheデータベースへのPythonバインディング（セクション4.7）について簡単に触れました。 そこで、Pythonを使ってIRISデータベースに接続し、そのデータをPandasデータフレームとNumPy配列に読み込んで通常の分析を行ってから、事前処理済みまたは正規化されたデータをML/DLパイプラインに通すためにIRISに書き込む作業においてのオプションと議論について要約しましょう。

すぐに思い浮かぶ簡単なオプションがいくつかあります。

1.    ODBC: Python 3とネイティブSQLを使ったPyODBCを使ってはどうでしょうか？
2.    JDBC: Python 3とネイティブSQLを使ったJayDeBeApiはどうでしょうか？
3.    Spark: PySparkとSQLを使ったら？
4.    IRIS用PythonネイティブAPI: 前に使用したCache用Pythonバイディングを拡張してみたらどうでしょうか？

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

コンパイル時のフラグや修飾子の記号と意味については、以下ドキュメントをご参照ください。

コンパイルフラグについて【IRIS】

コンパイルフラグについて

なお、開発環境のスタジオやVisual Studio Codeでは、開発環境の設定画面でフラグを変更できます。

• スタジオは、[ツール] > [オプション] > [コンパイラ] > [フラグと最適化]

   

   

• VSCodeは、[View] > [Command Palette...] 

ターミナルでコンパイルを実行するときは $system.OBJ.CompileAll() などのシステムユーティリティが利用できます。
コンパイルフラグを引数に指定しない場合、デフォルトのコンパイルフラグが利用されます。デフォルトのフラグは $system.OBJ.ShowFlags() で確認できます。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

データ項目の値が”＃Deleted"と表示される場合、MS Accessの設定でこの問題を回避することができます(MS Access2016以降)。

MS Accessのオプションより、「大きい数値(BigInt)データ型をサポート」にチェックを入れます。

設定後、リンクテーブルを一度閉じて、リンクの更新を行います。

開発者の皆さん、こんにちは！

第2回 InterSystems 技術文書ライティングコンテストが終了し、多くの記事が掲載されました！

🌟 25 AMAZING ARTICLES 🌟

この記事では、受賞作品をご紹介します！​​​​​​

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

 
こちらのメッセージは、エラーではなく、アプリケーションのエラーログを記録した古い ^ERRORSグローバルのパージ処理が実行された際に出力されるメッセージになります。ログを削除した旨のみを伝えるメッセージであり、出力されていても特に問題はありません。
また、このログは、^ERRORSグローバルのパージ処理がタスク実行される毎日01:00 に出力されます。
 

実際にアプリケーションエラーがある場合は、管理ポータルの　[システムオペレーション] > [システムログ] > [アプリケーションエラーログ] にて、詳細を確認できます。
※このエラーログの内容は、各ネームスペースの ^ERRORS グローバルに格納されているものです。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
$ZTIMESTAMPはUTC形式で日付時刻を返すため、ローカルのタイムゾーンに変更するためには以下システムオブジェクトを利用します。 

上記出力結果は ddddd,sssss.fff の形式で出力されます。

    ddddd：$HOROLOGの日付と同じ形式
　sssss：現在の日付の午前 0 時からの経過秒数を示す整数
　fff　：秒の小数部を示す可変桁数

※ $HOROLOGに似ていますが、$HOROLOGには秒の小数部分は含まれません。 

皆さん、こんにちは。私の最新のプロジェクトの1つをご紹介します。 Grafana用データソースプラグインです。これは、InterSystems IRISに直接接続して（将来的に）あらゆるデータを収集できるプラグインです。 

先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

perfmonfile="../vis-part2/perfmon.txt"
perfmon=pd.read_csv(perfmonfile,
                    header=0,
                    index_col=0,
                    

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

監査ログをプログラミングで出力するために、監査ログの一覧を取得する%SYS.Audit クラスのListクエリを利用することができます。

サンプルコードは以下のようになります。

 Set statement=##class(%SQL.Statement).%New()  
 Set status=statement.%PrepareClassQuery("%SYS.Audit","List")
 Set rs=statement.%Execute()  
 Set tab = $char(9)
 While rs.%Next() {    
   Write rs.%Get("TimeStamp")_tab_rs.%Get("Event")_tab_rs.%Get("Username"),!      
}

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

CSPアプリケーションでは、リクエスト処理時間がサーバー応答タイムアウト値(CSPゲートウェイ管理ページで設定、既定値60 sec)を経過すると、CSPゲートウェイからクライアントブラウザにタイムアウトを通知し、処理を続けているデータプラットフォームサーバプロセスにエラーを発生させます。

エラーが発生している処理を確認して頂き、処理遅延の改善、例えばタイムアウトが発生しないように処理内容を見直して応答時間を短くすることや必要に応じてサーバ応答タイムアウト値を大きくすることで対処可能です。

あるお客様の問題から、この短い記事を書くことにしました。 お客様はEnsembleを使用して、多数のシステムを統合しています。一部のシステムではプレーンファイルのみが使用されています。

そのため、ターゲットファイルへの書き込みには、自然とFile Outbound Adapter を選択しました。 数年もの間すべてが順調に稼働していましたが、最近になって、ファイルに書き込まれるデータが数十メガバイトという大きなサイズに達するようになり問題が出てきました。オペレーションが完了するまでに約30分かかるようになり、プロセス内の後続の処理を待たせなければならないタイミングの問題が発生し始めたのです。当然、連携先のシステムはそれほど長く待つことを良しとしません。

お客様のコードは、以下の疑似コードのようなものでした。

 set tResultSet=SQLStatement.Execute()

 // compose header based on resultset columns Describe()

 set tSC= ..Adapter.PutLine(file,header)

while tResultSet.%Next() {

 set line=... compose line of the resultset row data 

  set tSC=..Adapte

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems IRIS 2021.2 Preview 版 がリリースされました。新しい機能として LOAD DATA があります。

ということで、今回のコンテストでは、この新しい「LOAD DATA」をテストするコンテストにしてみたいと思います！

🏆 InterSystems Datasets Contest 🏆

応募期間: 2021年12月27日～2022年1月9日

💰 賞金総額： $9,450 💰

皆さん、こんにちは。

開発者コミュニティやGlobal Masters、Open Exchangeといった開発者Ecoシステムで、メールアドレス（ログインメール）を変更しても、アクティビティが失われないようにする必要があります。

それは簡単です。私たちにお任せください！

1. 1️⃣   古いDC(開発者コミュニティ)アカウントから新しいDCアカウントへ、あなたの情報をすべて正しく移行します。 あなたの投稿、コメント、メンション、「いいね！」などの情報はすべて新アカウントに保存されます。
2. 2️⃣ Global Mastersのメンバーであれば、あなたのレベル、バッジ、ポイントなども新しいアカウントに移行されます。
3. 3️⃣ Open Exchangeでのアプリケーションの移行も行います。
4. 4️⃣ また、古いアカウントを解除するだけで（アクティビティを引き継がない）あれば、ワンクリックで完了します。

DCのダイレクトメッセージやメールで @Iryna Podmazko (または @Toshihiko Minamoto )に連絡するだけです。

• 古いアカウントへのリンクを送る (-s)
• 新しいアカウントへのリンクを送る(-s)
• 自分のアクティビティのどのリソース（DC/GM/OEX/すべてのリソース）を移したいのかを明記してください。

それでは。

お客様が「アカウントを変えた

着想: @Evgeny Shvarovとその記事より
Deploying InterSystems IRIS Embedded Python Solutions with ZPM Package Manager
このアイデアを発展させ、同じことを**Node.js.**のモジュールで行ってみました。
このケースは、私の「IRIS Native API for Node.js」の例に基づいています。

InterSystems IRIS はクライアントとしてネイティブでWebSocketsをサポートしているというわかりきった返答を期待して:
その通りです。そして、私がその昔書いた関連記事とOEXのサンプルへのリンクはこちらです。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

グローバル単位でジャーナルのON/OFF設定を行いたい場合は、グローバルマッピング設定で、
　・ジャーナルしたいグローバル ⇒ ジャーナルON(「はい」)のデータベースにマッピング
　・ジャーナルしたくないグローバル ⇒ ジャーナルOFF(「いいえ」)のデータベースにマッピング
と、分けることで可能です。 但し、通常のデータベースは、ジャーナルOFF設定であっても、トランザクション中の更新についてはジャーナルファイルに記録されます。

一時グローバルを保存するIRISTEMP/CACHETEMPデータベースは、トランザクション中でもジャーナルファイルに記録されませんので、トランザクションデータもジャーナル記録したくない場合にはこれをマッピング先にすることも可能です。
但し、IRISTEMP/CACHETEMPデータベースは一時データベースであるため、インスタンス再起動でグローバルデータは失われますので注意が必要です。
一時グローバルと IRISTEMP データベース

キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle 

前のパート1の続き... パート1では、Kaggleに掲載されているこのCovid-19データセットにおける従来型MLのアプローチを説明しました。 

今回のパート2では、IRISのIntegratedMLを使用して、可能な限り単純な形態で同じデータとタスクを実行しましょう。IntegratedMLは、バックエンドAutoMLオプション用に洗練された優れたSQLインターフェースです。 同じ環境を使用します。 

IntegratedMLアプローチとは

IRISにデータを読み込む方法

integredML-demo-templateには、IRISにデータを読み込む様々な方法が定義されています。 たとえば、このCSV形式のxlsファイルに固有のカスタムIRISクラスを定義し、それをIRISテーブルに読み込むことができます。 大量のデータをより適切に制御することができます。 

ただし、この記事では、単純化された怠惰な方法を使用します。データフレーム全体を私が作成したカスタムPython関数で読み込む方法です。  そうすることで、生のデータフレームや処理されたデータフレームのさまざまなステージをいつでもIRISに保存し、前のMLアプローチを使用して、類似性比較を行えます。

def to_sql_i

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

【 管理ポータルへのパスワード認証設定方法 】

管理ポータルの、
　[ホーム] > [システム管理] > [セキュリティ] > [アプリケーション] > [ウェブ・アプリケーション]
で /csp/sys、および、/csp/sys/ 以下の各アプリケーション(/csp/sys/expなど) の編集画面を開き、“許可された認証方法” の、"認証なし" のチェックを外し、“パスワード” のみチェックをして保存します。

また、これと同様のことを、ターミナルから、^SECURITYルーチンを使用して実行することも可能です。
以下は/csp/sys/アプリケーションに対する実行例です。＊実行は%SYSネームスペースで行って下さい。＊