これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インストール時に選択できる初期セキュリティ設定のレベルには以下の3つがあります。
※バージョンにより、表記(日本語/英語)が違う場合があります。

  • 最小 (Minimal)
  • 通常 (Normal)
  • ロック・ダウン (Locked Down)

各レベルの違いの詳細は以下の資料をご確認ください。

セキュリティの説明資料

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

永続クラス定義(またはテーブル定義)に対してオブジェクト操作でデータの参照・更新を行うとき、オブジェクトオープンで使用する%OpenId()、オブジェクトの削除に使用する%DeleteId()の第2引数を使用して並行処理の制御方法を選択できます。

ご参考:オブジェクト同時処理のオプション

既定値は1です。(永続クラスのDEFAULTCONCURRENCYクラスパラメータでデフォルト値を指定できます。特に変更していない場合は 1を使用します)

並行処理の基本事項は以下の通りです。

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· 2024年4月4日 10m read
OpenAI と IRIS の統合

皆さんもご存知のように、人工知能の世界はもう生活の中に存在しており、誰もが利用従っています。

多数のプラットフォームが、無料、サブスクリプション、または非公開の形式で、人工知能サービスを提供していますが、 コンピューティングの世界で「話題」となったことから、特に注目されているサービスは OpenAI です。最も有名な ChatGPT および DALL-E が主な原因と言えます。

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· 2024年2月16日 3m read
IrisApiTester 2.0 の新機能

コミュニティの皆さん、こんにちは!

IrisApiTester の新しいバージョンを公開しました。以下のようないくつかの新機能が含まれています。

  • 外部リポジトリ: コレクションのファイルをウェブページに手動でドラッグする代わりに、リポジトリ(GitHub または Bitbucket)のコレクションを使用できる機能を追加しました。
  • プルして実行: リポジトリの変更を自動的にプルしてテストを実行する新しいエンドポイントを作成しました。
  • ユニットテスト / 統合テスト: ユニットテストと統合テストで IrisApiTester を使用する例を追加しました。
  • CI/CD: GitHub などのワークフローでコミットの完了ごとにコレクションのリポジトリの変更を自動的にプルし、テストを実行して Google Chat に結果を送信するための新しいエンドポイントを追加しました。

外部リポジトリ:

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

新しいインデックスを定義した後、インデックスの再構築が完了する前にクエリを実行するとデータが存在しているにもかかわらず「検索結果0件」や検索結果数が徐々に増えるような状況が発生します。

インデックスを永続クラス定義(またはテーブル定義)に追加しコンパイルすることで今まで使用していたクエリ実行経路が削除され、再度同じクエリを実行するタイミングで新しいインデックス定義を含めた実行経路が作成されるためです。(この時にインデックス再構築が完了していないとインデックスデータが存在しない、または不完全であるため0件や徐々に検索結果数が増えるような状況を起こします。)

これを起こさなために、新しいインデックスの再構築が終了するまでクエリオプティマイザにインデックスを使用させないように指定する方法が用意されています。

※インデックスの再構築が完了したら、必ず指定を元に戻してください。

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はじめに

開発者コミュニティのみなさん、こんにちは。
IRISには組み込みのビジネスインテリジェンス機能であるIRIS BIが備わっております。
ただし、使い方がよく分からないということから利用に至ってない方もいらっしゃるのではないでしょうか。
幸いなことに、オンラインドキュメントの中にはIRIS BIの開発者向けチュートリアルのページがあり、それに沿って作業するとIRIS BIの簡単な概要を理解することができます。
ですので、これから数回に分けてチュートリアルを実行した結果を紹介し、IRIS BIの機能や使い方について知っていただければと思います。
初回は、チュートリアル用のネームスペースにサンプルのデータやキューブなどを作成する準備作業について説明します。
なお、使用した環境ですが、Windows PC(OS: Windows 10)にIRIS 2024.1のコミュニティエディション(コンテナ版)で行っております。

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%Installerという特別なツールを使用すると、目的のIRIS構成を記述するインストールマニフェストを定義できることはご存じでしょうか?
インストールマニフェストに作成したい IRIS 構成を記述すると、インストール中、またはターミナルやコードからマニフェストを実行した際に、構成設定が適用されます。

インストールマニフェストについては、以下の記事でご紹介しておりますので是非ご覧ください(Cachéの記事になりますがIRISでも同様です)。
%InstallerでInterSystems Cachéにアプリケーションをデプロイする


こちらの記事では、実際にマニフェストで追加できる主な項目について、サンプルコードとあわせてご紹介します。
今回は、以下の機能の設定例をご紹介します。

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Ens.Directorクラスのクラスメソッドを使用して取得できます。

プロダクション名(FAQSample.Interop.Production)とホスト名(FAQSample.Interop.FileOperation)を指定して設定リストを取得する方法は以下の通りです。

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· 2024年2月29日 6m read
Journal File Indexer (JP)

コミュニティの皆さん、こんにちは!

この記事では、私の最新のアプリケーションである Journal File Indexer をご紹介します。 このアプリケーションの開発は、ポータルアイデアの DPI-I-270 に基づいています。

簡単に言えば、このアプリケーションではデータベースでログファイルを読み込んでインデックス作成できます。

製作理由

管理ポータルでログファイルの検索機能を使用したことがあるなら、タイムアウトエラーになったり、ページが空になったりしたことがあるのではないでしょうか。 この問題は通常、大規模なジャーナルファイルを検索する場合に発生します。 Journal File Indexer は、ファイルをデータベースに読み込んで、検索速度を大幅に高めることで、この問題を解決します。

復元プロセス中にはもう 1 つの問題が発生します。 ログファイルでグローバルエントリを検索し、古い値または新しい値を復元したくても、管理ポータルにはこの特定の機能がありません。 そのため、これを達成するにはルーチンをコーディングする必要があります。 Journal File Indexer を使うと、この復元機能を統合できます!

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人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。

多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。

また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。

では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

現時点(2024年3月)では、コミュニティに掲載されているPythonライブラリ「iris-dollar-list」を利用することでIRISの$LIST()形式のデータをPythonのリストとして利用することができます。

※標準ツールではありませんがご利用いただけます。詳細はコミュニティの記事「もう1つの $ListBuild() の実装:Pythonライブラリ「iris-dollar-list」」をご参照ください。

WindowsにインストールしたIRISで使用する場合は、以下の方法で「iris-dollar-list」をインストールしてください。

※Windows以外にインストールしたIRISでは、pipコマンドを利用した通常の方法でインストールできます。

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バージョン 2023.3(InterSystems IRIS for Health)の新機能は、FHIR プロファイル基準の検証を実行する機能です。

(*)

この記事では、この機能の基本的な概要を説明します。

FHIR が重要な場合は、この新機能を絶対にお試しになることをお勧めします。このままお読みください。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

【任意のXMLドキュメントの読み込み】
任意のXMLドキュメントの読み込み・書き出しを行うには、%XML.TextReaderクラスを使用します。
Parseメソッド(※ドキュメントがファイルの場合はParseFile())を使用してドキュメントをParseし、各ノードのプロパティを取得します。

例えば、下記のXMLの場合、

<emp empid="1">
<name>Suzuki</name>
<address>Tokyo</address>
</emp>

各赤枠が、"ノード"の単位となり、

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· 2024年1月11日 3m read
DeepSee で有効な階層を設計

DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。

例 1

(アメリカには)Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA(マサチューセッツ州ボストン)と Boston, NY(ニューヨーク州ボストン)のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。

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我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クエリパフォーマンスを左右するクエリプランは、テーブルチューニングを行った結果の統計情報を元に生成されます。

ある環境で期待したプランになったけれど、他の環境では意図したプランにならない場合、(期待したプランとなる)既存環境からテーブル統計情報をエクスポートして別の環境にインポートし、同じ統計情報をもとにしたクエリプランで実行することができます。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの2回目です。
今回は、前回の作業でセットアップしたサンプルキューブやデータを用いてアナライザを操作します。
アナライザは、IRIS BIのキューブ等を基にピボットテーブルを作成する機能です。Excelのピボットテーブルをご存知でしたらイメージがつきやすいかもしれません。
では、早速はじめていきたいと思います。

アナライザ画面の説明

まずはアナライザ画面を開きます。管理ポータル画面のメニューから、 Analytics → アナライザ を選択します。

以下のような画面が表示されます。アナライザ画面は大きく3つの領域から成り立っています。

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大規模言語モデル(OpenAI の GPT-4 など)の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索(検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください)、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

$ZF(-100)で外部コマンドを実行する場合、その外部コマンドの子プロセスからの応答が返らない限り、$ZF(100)コマンドを発行したIRISプロセスはその応答を待って残り続けます。

従ってIRISプロセスを終了させるためにはその応答がない子プロセスを強制終了させる必要があります。

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· 2024年3月18日 1m read
SQLベンチマークプログラム

InterSystems IRISのSQLの性能を評価する簡単なベンチマークテストを公開します。

また、このベンチマークプログラムで測定した過去の様々なハードウェアでのベンチマーク結果も公開します。

ハードウェアの進歩、インターシステムズの新しいテクノロジーの追加や性能改善によって、性能が劇的に変化しています。

現在のハードウェアの性能を考慮すると、少し物足りない感じが否めないですが、過去との結果の公正な比較という意味であえて、データの規模に関しては過去と同一条件でベンチマーク実施した結果となっています。

データの規模に関してはデータ件数を増やすことで変更できるようになっています。(現時点では500万件)

またこのベンチマークプログラムはインターシステムズ製品用に実装されていますが、使用しているテーブル構造は比較的シンプルなもので、また使用しているSQL文も標準的なものなので、他データベースシステムでも同じベンチマークを実施することはそんなに困難ではありません。

ベンチマークプログラムのリポジトリ

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの5回目です。
今回も、前回同様チュートリアルの「キューブの作成」ページになります。
前回はキューブを作成し、そのキューブを使用していくつかのピボットテーブルを作成しました。
その中で気になった点を今回は修正していきます。では、はじめていきましょう。

キューブの調整

前回の作業の中で、ピボットテーブル作成時に気になった点は以下のものがありました。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

Pythonで、IRISサーバ外部から、IRISの処理を呼び出したりIRISのデータを扱いたい場合には、Native API for Pythonを使用します。
モジュールのインポートは、

import irisnative


で、行います。

詳細は、下記ドキュメント及び、各関連トピックをご参照ください。
[ドキュメント] InterSystems Native SDK for Python

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの3回目です。
チュートリアルの「キューブ要素の概要」ページの続きを行います。
前回同様、アナライザを操作しながらキューブの要素について説明していきます。
では、早速はじめていきましょう。

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