REST レスポンスから IRIS データーベースに情報を保存する新しいプロジェクトがあります。 少なくとも 20 以上の個別の REST エンドポイントの情報を同期する必要があるため、それらのエンドポイントの結果を保存するために、ほぼ同じ数の ObjectScript クラスを作成しなければなりません。

ChatGPT を使って、それらのクラスを作成することはできますか？ 答えは「できます」です。生成 AI を使って便利なものを作るのは初めてなので、素晴らしい機会だと思います。 スープを飲むキリンの写真を生成するのには飽きてきました…。

以下のようにして実現しました。

• エンドポイントをクエリするために、「curl」を使ってサンプルの JSON REST の呼び出し出力を取得する。
• ChatGPT にアクセスする（InterSystems は社員に会社全体で使用できるライセンスを提供しています）。
• ChatGPT と以下のように会話する。

以下のリクエストを「Message ChatGPT」プロンプトに入力しました。

私: 次の JSON のデータを格納する ObjectScript クラスを生成してください。

JSON を入力する前に Return キーを押すと、ChatGPT から次のように指示されました。

ChatGPT: ObjectScript クラスの生成が必要な JSON

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

$System.Encryption.Base64Encodeに指定するデータは、UTF8にエンコードして渡す必要があります。

日本語が含まれるローカル変数をこのメソッドの引数として指定すると<ILLEGAL VALUE>エラーが返ります。

以下のようにUTF8に変換後引数として渡す必要があります。

　set wLineData=$ZCONVERT(wLineData, "O", "UTF8")

詳しくは以下をご参照ください。

ドキュメント: $System.Encryption.Base64Encodeの説明

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

何の設定も行なっていない場合、GROUP BYやDISTINCTで指定したフィールドは大文字小文字を区別せずに全て大文字として処理されます。

これはGROUP BYやDISTINCTのグループ化がフィールドに対して定義された照合タイプに基づいて行われ、その文字列照合の既定値がSQLUPPERになっているためです。

以下のドキュメントに説明がある通り、DISTINCT は、フィールドに対して定義された照合タイプに基づいて、文字列値をグループ化します。

大文字/小文字の区別と DISTINCT の最適化

これを変更する方法は、以下の3種類になっています。

(A) %SQLSTRING または %EXACT照合関数を使用する
(B) フィールドの文字列照合を SQLSTRINGに変更する
　また、フィールドにインデックスが設定されている場合には、インデックスの文字列照合も SQLSTRINGに変更する
(C) 管理ポータルで設定を変更する 

※(B)について補足
・文字列照合をEXACTに設定しても動作しますが、一般的にはSQLSTRINGの使用が推奨されています。
・フィールドの文字列照合とインデックスの文字列照合は、同じ設定にすることが推奨されています。

※(C)の設定手順

システム > 構成 > SQL  - (構成設定) 
GROUP BY と

開発者の皆さん、こんにちは！

10月1日（水）から今年の「技術文書ライティングコンテスト」が始まります！💨みなさま、応募の準備は進んでいますか？？👀

この記事では、昨年開催したコンテストにご応募いただいた素晴らしい作品を審査員コメントを添えてご紹介します。

（審査員コメントは昨年 11 月に開催したミートアップ内で行ったコンテスト表彰式で紹介した内容です）

✅ @Akio Hashimoto さんが投稿された「Embedded Python を利用する時の注意点」 

審査員コメント：

Embedded Pythonをこれから操作される人が同様の問題に遭遇したときの解決策が提示されているありがたい記事だと感じました。

昨年もコンテストに投稿いただき、今年同様に、これから体験される方向けの道標となるような素晴らしい記事を投稿いただいています。

✅ @Yusuke Kojima さんが投稿された「FHIR Object Modelを使ったInteroperability開発」

審査員コメント：

2024.1 から新しく導入された FHIR Object Model にいち早く取り組まれてそれをユーザ視点からみたメリット、デメリットを含め、実際のソースを GitHub

開発者の皆さん、こんにちは！

今年で 3 回目となりますが、✍技術文書ライティングコンテスト✍ 開催します！

📣9/26更新：賞品、参加賞決定しました！

📣 9/29更新：コンテスト投稿一覧ページ準備完了です！

📣 11/6更新：応募期間を1週間延長し、応募締切は11月24日（月）に変更しました！

テーマはいつもと同じで InterSystems IRIS／InterSystems IRIS for Health に関連した内容であればどのような内容でもご応募いただけます。

🎁 参加賞：投稿いただいた方全員に「モバイルバッテリー」をプレゼント！

🏆 特別賞：選ばれた3作品に、今年も特別賞あります！詳細はこちら

コンテストへの応募はとても簡単です。2025年10月1日（水）～11月17日24日（月）までの期間に開発者コミュニティに「IRISに関連した記事」を投稿してください。

もちろん！今年も🍆ボーナスポイント🍆あります！こちらをご参照ください！

いつもお世話になっております。

10月の開発者向けウェビナーの日時、内容が決まりました。

タイトル：「ベクトル検索でカスタマーサービスを向上 - 生成AIチャットボットの構築」

日時：10月16日（木）13時30分～14時

参加費無料・事前登録制

ご登録はこちらから

【概要】
IRISのベクトル検索機能を使用した生成AIチャットボットをInterSystems米国本社の教育サービスチームが開発しました。
全体アーキテクチャおよびこの構築を通じて学んだベストプラクティスをご紹介します。

本ウェビナーは2025年6月に米国フロリダ州で開催されたReady 2025のセッション
”Enhancing Customer Engagement with Vector Search - Building a AI Chatbot"の内容を日本語でお届けします

【こんな方にお勧め】
IRISのベクトル検索機能に関心のある方
IRISに蓄えられたデータの活用方法を検討されている方
生成AIチャットボットに興味のある方

ご多用中とは存じますが、皆様のご参加をお待ち申し上げております。

インターシステムズジャパン

1. 現象

>w $zv
IRIS for Windows (x86-64) 2024.3 (Build 217U) Thu Nov 14 2024 17:59:58 EST

大きなXMLファイル(約165MB)をライブラリー%XMLでパースすると、<FILEFULL>エラーが発生する。

エラーパート

    s libraryFile = "D:\iTunes3\iTunes Library.xml" ;サイズ=165M
    w !,"libraryFile = ",libraryFile
    w !,"##class(%File).GetFileSize(libraryFile)=",##class(%File).GetFileSize(libraryFile)
    w !,"s sc=##class(%XML.TextReader).ParseFile(libraryFile,.reader) 実行"
    Set sc = ##class(%XML.TextReader).ParseFile(libraryFile,.reader)
    w !,$SYSTEM.Status.GetErrorText(sc)
    q

libraryFile = D:\iTunes3\iTunes Library.xml
##class(%File).GetFileSize(libraryFile

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
こちらの記事では、ミラー環境をメジャーバージョン（例：2024.1.0 -> 2025.1.1）にアップグレードする際の手順についてご説明します。

こちらの手順は、「ミラー環境アップグレード時に計画的なダウンタイムを伴う」ことを前提とした手順になります。
※こちらのドキュメント にあるイメージの、「 Procedure 2: Major Version Upgrades with Planned Downtime」の手順です。

【注意１】
ミラーを構成するすべてのフェイルオーバーおよび DR 非同期メンバーは、同じバージョンの InterSystems IRIS である必要があります。異なるバージョンが許容されるのは、アップグレード中のみです。
アップグレードしたメンバーがプライマリメンバーになると、アップグレードが完了するまで、他のフェイルオーバーメンバーおよび DR 非同期メンバーは使用できません。
　
【注意２】
InterSystems IRIS for Health および Health Connect でミラーリングを構成する場合は、HSSYSを必ずミラーリングするようにしてください。また、アップグレードは2024.1以降のバージョンへ行うようにしてください。
　
【注意３】
ミラーリング構成のInterSystems

開発者の皆様こんにちは。先日のWebinar「ベクトルであそぼう!」では、以下の内容でデータをベクトル化することの可能性をご紹介しました。

写真から魚の名前をあててみる

• マルチモーダルモデル CLIP を利用して画像によるテキストの検索

ベクトルを「見える化」する

• ベクトルを次元削減して 3 次元ベクトルに変換し、可視化

データの集まりを見る

• K-Means によるデータのクラスタリング

変なデータ (=アノマリ) を見つける

• K-Means による教師なしアノマリ検知や半教師ありアノマリ検知

一番お伝えしたかったのは 「データをベクトルに変換することで、データ利活用の幅が大きく広がる」 ということです。
本記事ではマルチモーダルAIおよびCLIPについておさらいし、Webinarでは時間の都合で触れきれなかったTips  - モダリティギャップというマルチモーダルモデル特有の現象についてお伝えします。

なお筆者は AI/機械学習の専門家ではありませんが、機械学習を利用したプロダクト・プロジェクトに携わり親しんでまいりました。ご質問・ご指摘などありましたらお気軽にコメント欄からお願いします。

マルチモーダル AI

近年、AI 分野では マルチモーダル AI が大きな注目を集めています。
「モーダル」とはデータの種類のことを指します。

• 文章や会話などのテキスト
• 写真やイラスト

プロフェッショナルな FHIR® から OMOP への変換

「プロフェッショナル」という言葉の使用に焦点を当て、それをある文脈に置いて考えてみましょう。これは業界の専門家によって書かれており、サポートと、動作に貢献する柔軟なオプションに対してガードレールをいくつか備えた有料サービスとしてまとめられているということです。オープンソースまたは自社開発のソリューションと比較して、（同じ機能を果たすかもしれませんが）拡張性やミッションクリティカルな価値の提供が検討材料となる点に重要な違いがあると感じます。OHDSI コミュニティは、OMOP データベースへの ETL というテーマに関して総合的な能力を備えており、たとえば WhiteRabbit は OMOP データベースを分析し、Rabbit in a Hat は ETL の設計に役立ちます。提供内容を改良するためにコミュニティツールが InterSystems の変換スタックに適用されたということに、株を空売りしてでも賭けるでしょう。

ここでは、データ変換におそらく情熱を注ぐコミュニティにとって興味深いものにしようと考えてはいますが、絶対に、OHDSI

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

ダイナミックオブジェクトの%ToJSONメソッドを利用することで簡単にJSONデータを送信することができます。

但し、標準的な方法では、出力するJSONのデータがIRIS文字列の最大長（約32万文字　正確には$SYSTEM.SYS.MaxLocalLength()が返す値）を超えると<MAXLENGTH>エラーとなります。

これを回避するためには、文字列として返すのではなく、%ToJSONメソッドの出力先としてStreamを指定し、その結果作成されたそのStreamデータを順次読み取って、出力先に書き出すようにする必要があります。

以下のように処理できます。

ClassMethod bigjson() As%Status [ ProcedureBlock = 0 ]

{

   setx={}

   for i=1:1:100 { 

       set cmd=" set x.a"_i_" = ^a ";; ^aのサイズは1MBxecute cmd

   }


   set tmpStream = ##class(%Stream.GlobalCharacter).%New()

   dox.%ToJSON(tmpStream) 

   while

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

JSON利用の普及に伴いインターシステムズは、JSONに関連する様々な機能強化をIRISに対して行なっています。

その一環として、SQLのJSON_OBJECTのサポートがあります。

この機能に関して現時点より（2025年6月）古いバージョンでは残念ながら制限や不具合が存在しています。

今後も機能強化やバグフィックスを継続していく予定となっているため、この機能の利用を検討および既に利用している方は最新バージョンでのご利用をお勧めします。

ここでは、現時点でわかっている制限事項／不具合についてお知らせします。

• VIEW経由でJSON_OBJECTを利用した場合にエラーとなる場合がある 以下のようなクラスとVIEWを定義します。  

Class User.test Extends%Persistent
{

  Property p1 As%String;Property p2 As%String;
}

Class User.myview [ ClassType = view, ViewQuery = { select p1 as v10, p1 as v11, p2 as v12 from test } ] { }

この定義に対してデータを登録後、以下のようなSQL文を発行すると、<UNDEFINED

以前はMac上でDockerを動かす場合は、Docker for Macを使用していましたが、ある時点でマルウェア判定されてしまい、削除されてしまいました。

以下の記事によれば、最新版では解決しているようです。

Docker Desktop for Macがエラーで起動できない件(#7527)についての情報

そこで他の選択肢はないか調べてみるといくつか選択肢がありました。

その中でColimaというのがあり、設定してみました。

Colima で Docker と Docker Compose を使ってみた

設定も非常に簡単であり、実際のdockerやdocker composeの動かし方はほとんど変わりません。

一つColimaの方が良いと感じたのは、Docker for Macの場合、IRISのスクリプトの実行の結果として出力されるメッセージは、スクロールされて、Dockerコンテナの起動が終了すると、痕跡が残らないため途中でエラーが発生してもその場で確認できませんでしたが、Colimaの場合、ターミナル上で垂れ流されるだけなので、そのターミナルのスクリーンをロールバックすることで出力メッセージを確認できる点です。

Hades DatabaseConnector 6.4.0 が IRIS に対応しました！

2025年第3四半期の最新情報をお伝えします。

3か月前の前回にご案内した重要なお知らせを、ここであらためて振り返ってみましょう。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
$ZF(-100) は、OSコマンドまたはプログラムを子プロセスとして実行するのに使われますが、一緒に便利なキーワードを指定することが可能です。

$ZF(-100)でコマンドの実行がうまくできない、という経験をされた方も多いかと思います。

そんな時は、この便利なキーワードを使って原因の調査をしていきましょう。

キーワードには以下のようなものがあります。

使用方法は、以下のようになります。

write$zf(-100,"/SHELL /LOGCMD /STDERR=err.log","command1","command2",...) 

例：ネットワーク共有の設定がうまくいかないので原因を

開発者の皆さん、こんにちは！

Windows 版 IRIS／IRIS for Health 2025.1 以降で Embedded Python をご利用いただく場合、Windows に Python のインストールが必要になりました。

以前のバージョンから Embedded Python をご利用いただいている場合は、新しいバージョンにアップグレードした後、Python のインストールと IRIS 側に必要な設定がありますのでご注意ください。

※ 2024.1 以前のバージョンでは、IRIS インストールと同時にインストールされる Python ご利用いただく必要があったため、Windows への Python インストールは不要でした。

補足：フレキシブル Python ランタイム機能の導入により、OS にインストールされた Python のバージョンを IRIS 側で指定できるようになりました。

詳細はドキュメントもご参照ください：フレキシブル Python ランタイム機能の概要

Embedded Python 利用までの手順は以下の通りです。

1) サポートする Python のバージョンを確認

サポートしている Python のバージョンを確認します。（Windows は、Python 3.9以降）

https://docs.intersystems.com/irislatest

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems Developer Tool コンテスト の勝者が発表されましたのでお知らせします！

今回のコンテストには、17 の素晴らしいアプリケーション 🔥🔥が投稿されました。

ご応募いただきました参加者の皆さん、素敵な作品をありがとうございました！

それでは受賞者を発表します！

前回、macOS上でLibreOfficeからODBC経由でアクセスするためのセットアップについて記事を書きました。

今回 .Net経由でODBCにアクセスする方法を試したので報告します。

LibreOfficeの場合、iODBCでしたが、.Netの場合は、unixODBCを使用します。

従来のバージョンでは、IRISのunixODBCドライバーはUnicode対応（ワイド）でなかったため、.NetのODBCでは日本語を正しく処理できませんでしたが、2025.2よりワイドドライバーが追加されたため正しく処理できるようになりました。

今回.Net経由のアクセスを試した理由は、ODBC版Cache DirectエミュレータをMacで動かせないかと考えたからです。

ODBC版Cache Directエミュレータ

こちらのリポジトリにも設定方法の詳細を記載していますが、Mac上でunixODBCドライバーを設定する方法を紹介します。

• IRISバージョン

unixODBCのUnicode(ワイド)版のドライバーが必要なため、IRIS 2025.2以降のバージョンが必要です。

• unixODBCのインストール

Homebrewを使用してインストールします。

brew install unixodbc

• 必要なunixodbc関連ライブラリをコピーする

cp

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

Webゲートウェイ管理ページで、サーバ毎の最大接続数を設定したり、最大接続に達した場合に待ち時間（キュー）や静的なビジーページを設定することが可能です。

実際にサーバに接続する最大接続数を設定すると、それに達した場合に待ち時間（キュー）で設定した秒数待って、それを過ぎても接続数に空きが出なかった場合に、静的なビジーページに移行するような設定が可能となります。

設定箇所は以下になります。
※Webゲートウェイ管理ページ：
例（URLは環境・バージョンによって変わります）：
http://<webserver>/<instancename>/csp/bin/Systems/Module.cxw
 

★全サーバに適用される設定（デフォルトパラメータ）

サーバ単位の個別の設定がない場合は、こちらの設定が適用されます。

構成 > デフォルトパラメータ：

最大接続：各サーバの合計接続数の最大数（既定：1024）。

キューイングされたリクエストのタイムアウト：最大接続まで接続がある場合に、空きが出るまで待つ時間のタイムアウト値（秒）

ビジーページ：上記タイムアウトに達した場合に表示するビジーページ（例：只今混みあっております）

★接続サーバ単位で適用される設定（サーバ接続）

サーバごとに接続数を制限し、アクセス集中によりサーバに負荷がかかりすぎないよう調整する

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
アプリケーション保全のために、データベースのジャーナルは必ず有効にしておく必要がありますが、何らかの理由でジャーナルを無効にしなければならない場合があるかと思います。

ディスク容量の縮小や、データ更新時のシステム負荷の削減など理由は様々です。

ここで注意していただきたいのは、データベースのジャーナルを無効にした場合にどのような影響がでてくるのか、ということです。

こちらのトピックでは、「データベースのジャーナルを無効にした場合の影響について」ご説明します。

ジャーナルを無効にする方法は、以下の2種類があります。

1. システム全体で無効にする方法（こちらを行う場合は【慎重】に！）

Set$namespace="%SYS"Do^JOURNAL  > 2) Stop Journaling (^JRNSTOP)

2. プロセス単位で無効にする方法　※ご参考

do DISABLE^%SYS.NOJRN                   // ジャーナリングを停止do ENABLE^%SYS.NOJRN                    // ジャーナリングを開始

※ミラーリング対象のデータベースは、ジャーナルを無効にすることはできません。
ジャーナルを無効にした場合、以下のことができなくなります。

・ジャーナルが記録されないため、

インターシステムズは InterSystems IRIS® data platform のバージョン 2025.2 をリリースしました。2025.2 は Continuous Delivery(CD)リリースです。InterSystems IRIS for Health™ および HealthShare®、Health Connect™ のバージョン 2025.2 はセキュリティ・アップデートによるミラーリングの制限のため、現在提供されていません (詳細は後述)。

リリースハイライト

このリリースでは、セキュリティ、開発者エクスペリエンス、運用および相互運用性にわたってインパクトのある機能強化が導入されています。注目すべき新機能は以下のとおりです：

1.   新しい IRISSECURITY データベースによるセキュリティ強化

　　o    セキュリティー・データは新しい IRISSECURITY データベースに移されました。このデータベースは暗号化することができます。

　　o    新しいロール %SecurityAdministrator は、一元管理をサポートします。

　　o    セキュリティ関連のグローバルとテーブルへの直接アクセスは非推奨です。代わりに提供されている API を適切なパーミッションで使用してください。

　　　・追加情報 : 開発者コミュニティ –

いつもお世話になっております。

連続3回シリーズでお届けしている開発者向けウェビナー、最終回のテーマは「RAG＋生成AIであそぼう！」です。

以下の日時で開催いたしますので、是非ご参加ください。

日時：9月9日（火）13時半～14時10分（40分間）

参加費無料・事前登録制

ご登録はこちらから

【概要】

生成AIにサンプルコードを依頼した時「よく見るとおかしいかも？」という経験をされた方も多いのではないでしょうか。また生成AIとのやりとりで、最初の質問には納得のいく答えが得られず「もっと良い回答をもらうにはどうすればいいか」と考えて質問を言い換えたり、前提情報を追加したりした経験もあるはずです。これは、AIに渡す情報の「質」と「量」が、出力結果の精度に直結することを示しています。 このような課題に対して有効なのが、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）というアプローチで、信頼できる情報源を AI に組み合わせることで、より正確で実用的な回答を得ることができるようになります。 本ウェビナーでは、RAGとは何か、その仕組みと利点、どのような場面で効果を発揮するのかを、開発者目線でわかりやすく解説します。

さらにInterSystems IRIS を活用して RAG を実装する方法を具体的なコードを交えながらご紹介し、生成 AI

開発者の皆さん、こんにちは！

1つ前の記事では、VSCodeのObjectScriptエクステンションに追加されたRESTサービスのデバッグツールについてご紹介しましたが、この記事では、RESTクライアントなどからHTTP要求を実行し、処理中のIRIS内プロセスにアタッチしながらデバッグを行う方法についてご紹介します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

JDBCクライアントからのアクセスでエラーが発生した場合、返ってきたエラーメッセージやコンソールログ上の情報だけでは原因がよくわからない場合があります。

そのような場合にJDBCドライバのクライアントログを取得することで、エラーについての詳細情報を取得することができます。

JDBCログの取得方法については以下をご参照ください。

JDBCのログ

ログを指定する際に、ディレクトリ名を含まずに直接ファイル名を指定した場合、そのアプリケーションのディレクトリにその指定したファイル名でログが出力されます。

ODBCログの様にPID毎に取得する方法は用意されていません。

JDBCログが正常に取得できている場合、以下の様な内容が書き込まれます。

=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-
	Started At:     2025/03/27 11:52:16
	Driver Name:    com.intersystems.jdbc.IRISDriver
	Jar File Name:  intersystems-jdbc-3.9.0.jar
	Client Version: 3.9.0.0
	Compiled At:    3

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

ODBCクライアントからのアクセスでエラーが発生した場合、返ってきたエラーメッセージやコンソールログ上の情報だけでは原因がよくわからない場合があります。

そのような場合にODBCドライバのクライアントログを有効にすることで、エラーについての詳細情報を取得することができます。

ODBCログの有効化については以下をご参照ください。

ODBCログの有効化

UNIX系のシステムの場合、上記に記載されている通り、２種類のログが取得できます。 

• クライアント・ドライバ・ログの取得方法 以下の環境変数でトレースのオンと出力するファイルを指定します。

export IRISODBCTRACE=1
export IRISODBCTRACEFILE=/Users/user1/work/odbcclient.log

•  ドライバマネージャのログの取得方法 ドライバマネージャのデータソース設定ファイル(ODBC.ini)に以下の様にトレースをオンにする設定とログファイルの場所と名前を指定します。

[ODBC Data Sources]
IRIS ODBC User = IRIS iODBC Driver

[IRIS ODBC User]
Driver      = /opt/iris/bin/libirisodbc35.so

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

ダイナミックオブジェクトの%FromJSONFileメソッドを利用すると簡単にJSON形式のファイルの内容をダイナミックオブジェクトにコピーすることができます。

以下の形式のJSONファイルをそのメソッドを使用して取り込む例は以下のようになります。

{
    "ShipTo": {
        "City": "Tokyo",
        "Street": "Ginza",
        "PostalCode": "160-0001"
    },
    "CustomerId": 1,
    "Items": [
        {
            "ProductId": "MNT001",
            "Amount": 2
        },
        {
            "ProductId": "PC001",
            "Amount": 2
        }
    ]
}

set tempobj = {}.%FromJSONFile("c:¥temp¥sample.json") 
 set customerid = tempobj.CustomerId           
 set iter =

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

ODBCクライアントからのアクセスでエラーが発生した場合、返ってきたエラーメッセージやコンソールログ上の情報だけでは原因がよくわからない場合があります。

そのような場合にODBCドライバのクライアントログを有効にすることで、エラーについての詳細情報を取得することができます

ODBCログの有効化については以下をご参照ください。

ODBCログの有効化

Windowsの場合は、上記に記載されている通り、２種類のログが取得できます。

• クライアント・ドライバのログを有効にするには、ODBCデータソースアドミニストレータで使用しているDSNの「ODBCログ」チェックボックスをチェックします。 

• ドライバー・マネージャのログを有効にするには、[トレース]タブをクリックして[トレースの開始]ボタンをクリックします。

変更の反映にはODBCクライアントアプリケーションを再起動する必要があります。

既定のODBCクライアントログファイル名は IRISODBC.log で、既定の場所は C:¥Users¥Public¥Logs です。

既定のトレースログ名は、SQL.logで、既定の場所は、c:¥Users¥<ユーザー名>AppData¥Local¥Temp¥です。

（すべてのユーザーIDのコンピュータ全体のトレースをチェックしない場

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

「Maximum/Minimum_Server_Connections」の設定で、ApacheのMPM(Multi Processing Module)設定が、prefork になっている場合、Apache ワーカープロセスあたり２つ以上の IRIS/Caché コネクションを設定しても意味がないために、設定自体出来なくなっております。

※　preforkでは1つのプロセスが1つのスレッドを持ちます。

preforkの詳細は以下をご参照ください

MPM prefork/worker/eventの違い

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

InterSystems IRIS では、シャドウイングは非推奨機能となりました。

こちらのトピックでは、これまでにCachéでシャドウイングを使用していたお客様に対して、IRISへの移行後に、代わりに使用できるミラーリングの構成方法をご紹介します。

ミラーリングには機能的に2つの種類があります。

１．同期ミラーによるフェールオーバー（常にデータベースが同期されて複製、障害時に自動でフェールオーバー）
２．非同期ミラー（シャドウイングと同様の機能を提供）
　－ DR非同期（DR構成で利用、フェールオーバーへの昇格が可能、複製DBへの書き込み不可）
　－ レポーティング非同期（データマイニング／BIアプリでの利用、複製DBへの書き込み可能）

シャドウイングに代わって、IRISでは「プライマリ・フェイルオーバー」＋「非同期ミラー」でミラーリングを構成する機能を利用することができます。

以下は、シャドウイングとミラーリングのサーバ役割の対比表になります。
※ミラー構成内の1つのインスタンスを  “ミラーメンバ” または単に “メンバ” と呼びます。