目的

このツールは、データベース内からランダム読み出し入力/出力（IO）を生成するために使用されます。 このツールの目的は、目標IOPSを達成し、許容範囲内のディスク応答時間の維持を確保するために、可能な限り多くのジョブを駆動することです。 IOテストから収集された結果は、IOサブシステムに基づいて構成ごとに異なります。 これらのテストを実行する前に、対応するオペレーティングシステムとストレージレベルの監視が、今後の分析のためにIOパフォーマンスの測定データーを保存するように設定されていることを確認してください。

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記事
· 2021年7月1日 5m read
便利な自動生成メソッド

クラスのコンパイル時に、定義済みのプロパティ、クエリ、またはインデックスごとに対応する複数のメソッドが自動的に生成されます。 これらのメソッドは非常に便利です。 この記事では、その一部について説明します。

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HealthShare HealthConnect と Information Exchange のバージョン 15.03 では、C-CDA 2.1 から SDA へのインポートトランスフォーメーションをサポートしています。 こういったプログラムのビルドは、インストレーションパッケージの csp/xslt/SDA3 ディレクトリにあります。 インポートトランスフォーメーションの概要は、Overview of Health Connect の「CDA Documents and XSL Transforms in HealthShare」をご覧ください。

C-CDA 2.1 サポートに関連するインポート機能の強化の 1 つとして、 C-CDA ファイルをインポートする前に前処理を実行できる機能が追加されました。

前処理サポートの導入により、トランスフォーメーションは大幅に簡素化され、その合計処理時間も削減されます。 考えられるユースケースは以下の 2 つです。

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7）適切なドライバーが必要

LOAD DATA SQL コマンドを実行する場合、2021.2 のドライバーを選択する必要があります。 誤ったドライバーを選択して LOAD DATA SQL コマンドを使用してしまうと、以下のようなエラーが発生します。

Error: [SQLCODE: <-1>:<Invalid SQL statement>]
[Location: <Prepare>]
[%msg: < LITERAL ('%qpar') expected, : found^LOAD DATA FROM FILE :%qpar>]

JDBC ドライバーのリポジトリ（https://github.com/intersystems-community/iris-driver-distribution）のフォークを作成し、InterSystems IRIS バージョン 2021.2.0.617 のドライバーを追加しました。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

404エラーが返される場合に、以下の対応でエラーが解消されることがわかっています。


(1) binの接続を許可

/cspの構成エディタ＞セクションで以下選択

system.webServer > security > requestFiltering

> hiddenSegmets 選択 ＞ (コレクション)の右欄(Count=xx)の右端 [...] クリック

> segment欄に binの行があったので、選択して削除

> 画面戻って、右上の [適用] クリック

または、IISの構成ファイルを直接編集することでも対応可能です。

C:\Windows\System32\inetsrv\config\applicationHost.config

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。


「特権ルーチンアプリケーション」を使用し、コード中に　$system.Security.AddRoles()メソッドを使用してロールを付与する仕組みを利用します。

※ロールベースで必要な特権を付与するため、予め特定の特権を持ったロールを作成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。

残念ながら良い方法はありません。

もし処理の流れとして突然処理を中断されると不都合がある場合には、OnunloadHandler内でalertメソッドにより、Xボタンを押さないように注意を促すようなメッセージを出す方法が考えられます。

一般的には、ユーザ都合で処理中断されてもサーバ側処理内でデータの整合性等に不都合が発生しない様にアプリケーションの実装を行う必要があります。

ページのアンロード時に呼び出されるOnunloadHandler内でサーバ・メソッドを呼び出す方法は様々な問題があるため、使用することはお勧めしません。

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この記事では、.Net/Java ゲートウェイを簡単にコンテナ化する方法を説明します。

この例では、Apache Kafka との統合を開発します。

Java/.Net と相互運用するために、PEX を使用しています。

アーキテクチャ

このソリューションは完全に docker で実行し、以下のように構成されます。

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これは、適応性とパフォーマンスに優れた SQL エクスペリエンスを提供する 2021.2 SQL 強化機能に関する連載第 2 回目の記事です。 この記事では、前の記事で説明したランタイムプランの選択機能の主要な入力であるテーブル統計の収集におけるイノベーションに焦点を当てます。

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CSPを使って作成したアプリケーションをReactを使用して書き換える２回目の記事です。

前回の記事で紹介したショップデモの書き換えについてもう少し詳しく説明します。

まずReactについて、インターネット上に様々な情報が提供されていますので、それらを利用しながら学習するということも可能だとは思いますが、一方で学習時間を短縮するには、やはりReactについて説明した本を一通り読む方が速いのではないかと思います。

実際Reactに関する本はたくさんあるので、その中から自分に合いそうなものを選ぶのが良いかと思います。

ちなみに参考までに私が学習に使ったものは、以下です。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

以下に当てはまる場合、差分バックアップではなくフルバックアップが取られます。

・リストの中に１つでもフルバックアップを取っていないデータベース(DB)が含まれるとき
・リストの中に読み込み専用のDBが含まれるとき
　→読込専用DBはバックアップが取れないため、対象リストのDBは毎回フルバックアップが取られます

ReadOnlyマウントしたDBをバックアップしようとすると、以下のようなログが出力されます。

WARNING - the following directories could not be backed up 
 c:\intersystems\ensemble\mgr\xxx\ (Database is readonly)


読込専用DBはバックアップリストから除く必要があります。

もし、読込専用DBをバックアップする場合は、別途バックアップ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。

2つのシステムをつなぐだけだったら、わざわざInterSystems IRIS Data Platform（以下IRISと表記）のようなものを仲介させるのは無駄に思えるかもしれません。

ですが、システムの接続は複数システム間に跨るのが一般的です。

そしてシステムの数が増えるにつれ、その接続は複雑になっていき、接続のタイミング、接続プロジェクトの進行管理などが重荷になっていきます。

また各接続は時が経つにつれ変化するのが一般的で、そういうことが起こると双方のシステムにその都度修正が必要になります。

相互依存性が高まるわけです。

また時が経つにつれ各システムが本来持っている機能と接続に関わる処理が混在するケースが多く、変更の影響範囲が多岐に渡ってしまい、 ちょっとした修正でも影響範囲の特定が困難となり、修正作業が膨大になるケースがあります。

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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。

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コミュニティの皆さんこんにちは。

突然ですが、皆さんはIRISの機能にある「ユニットテスト」は利用されているでしょうか。
筆者はまだ実装まで行えていませんが、各関数の品質保証を担保するため導入を検討している段階です。

現状、IRISのユニットテストには下記２点の対応すべき点があると考えています。

  1. テスト結果の可読性が低い(先日vscodeで拡張機能が出ていましたが、やはり見ずらいと感じました)
  2. ユニットテストを自動で実行する手段がない

特にテストが継続的に自動で実施されないと、ユニットテスト自体が次第に陳腐化し、実行されなくなり忘れ去られる恐れがあると考えます。
ただし、意味もなく定期的にテストを実行しても効果がありません。
そこで、Gitのpushのタイミングで行おうと考えました。

次にテスト環境です。
テスト環境の構築は、テスト自動化の観点からみるとCI/CDツール等を利用するのが一般的だと思います。
ただ今回は、テスト環境の構築を簡易にすませたいと考え、IRISの既存技術を組み合わせて構築しようと考えました。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

IRIS.DAT/CACHE.DATのタイムスタンプ更新は、データベースの内容の更新後のディスマウント時 （明示的なディスマウント処理または停止処理の際、 または、 データベースファイルのサイズ拡張時に発生します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

答え：必要ありません。

InterSystems 製品では、クライアント機能用に特別なライセンスを設けておりません。

通常のサーバーライセンス（サブスクリプションを含む）を保有していれば、そのサーバーライセンスで許容しているキャパシティに応じて、複数のクライアントシステムにクライアント機能をインストールして利用することができます。

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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。

クラス定義のプロパティの表示順は、スタジオのプロパティウィザードを利用して登録した場合は、末尾に追記されます。

また、エディタ上の任意の場所でプロパティ定義文を記述する場合は、その場所に追記され、クラス定義が登録されます。


つまり、定義者が記述した順番に登録されます。

（スタジオが並び換えを行ったりはしません。）

作成したクラス定義が、PersistentやSerialのようにデータベースに格納する属性を持ったクラス定義である場合、”初回のコンパイル”で　クラス定義に対応するグローバル変数の定義情報＝ストレージ定義を作成します。

初回コンパイル以降に、プロパティ定義の追加が行われれば、そのプロパティに対応するグローバル変数のスロット番号を、末尾に追加し、ストレージ定義を更新します。

以下の例は、クラス定義に対応するストレージ定義の例です。

（初回コンパイル時の状態）

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問題

あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

以下のようにユーザ名、パスワードを引数に持ち、認証が成功した場合はユーザ名、失敗したときは""(NULL)を返すルーチン(SecTest^SecTest)を作成し、標準の認証システムを書き換えることができます。

SecTest(user,pass)
// user1のパスワードがuser1の場合、認証OKのログを作成
if user="user1",pass="user1" {
set ^sqllog($i(^sqllog))="認証OK;"_$horolog_";"_user
quit user
}
// 認証できなかった場合、認証NGのログを作成
set ^sqllog($i(^sqllog))="認証NG;"_$horolog_";"_user
quit ""
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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ミラーリングが同期の対象とするのはデータベースファイルのみです。

アプリケーションに必要なその他のファイル(CSPファイル、画像ファイル、ドキュメントファイルなど）をミラーセットを構成する二台のサーバー間で同期させるには、

  1. NASなどを導入して共有ディスク上にそれらのファイルを配置する方法
  2. または同期ソフトを導入して二台のサーバー間のファイルを同期させる方法

などの方法が考えられます。

また、2の方法ではWindows上ではRoboCopy、Linuxの場合にはrsyncという同期ソフトを使った実例があります。

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数年ほど前、Caché Foundationsの講座（現「Developing Using InterSystems Objects and SQL」）において、%UnitTestフレームワークの基礎を講義していたことがあります。 その時、ある受講者から、ユニットテストを実行している間に、パフォーマンス統計を収集できるかどうかを尋ねられました。 それから数週間後、この質問に答えるために、%UnitTestの例にコードを追加したのですが、 ようやく、このコミュニティでも共有することにしました。

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この記事では、2023年3月1日～31日の期間に開催された「技術文書ライティングコンテスト：InterSystems IRISチュートリアル」に応募された24作品の中から、Heloisa Paivaさんが投稿されたシンプルですぐに試せる記事をご紹介します。

はじめに

このチュートリアルは、テストやチュートリアル用のサンプル作成など、あらゆる目的でサンプルデータベースを作成するための、私が見つけた最も簡単な方法についての簡単なチュートリアルです。

ネームスペースの作成

  1. ターミナルを開きます。
  2. 次のコマンドを実行します。 "Do $SYSTEM.SQL.Shell()" （※または :sql の入力でもSQLシェルに切り替えできます）
  3. "CREATE DATABASE " コマンドを実行します。実行時、作成したいネームスペース名をコマンドの引数に指定します。（TESTネームスペースを作成する例：CREATE DATABASE TEST）

これで、管理ポータルから新しいネームスペースを作成するより簡単で素早い方法でネームスペースを作成できます。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バージョンアップ後、ルーチンを再コンパイルする必要はありませんが、バージョンアップで %SYS が上書きされるため、%SYS 内のユーザ作成 INT 形式および OBJ 形式ルーチン（*.INT,*.OBJ）が削除されますので、注意が必要です。

MAC形式（.MAC）と以下の名前の INT 形式および OBJ 形式ルーチンについては削除されません。

  • %Z*.INT, %z*.INT, Z*.INT,z*.INT
  • %Z*.OBJ, %z*.OBJ, Z*.OBJ,z*.OBJ

なお、クラス／CSP はアップグレード後にコンパイルが必要となります。

ただし、メンテナンスリリースへのアップグレードの場合は、コンパイルは不要です。詳細は、以下ドキュメントをご参照ください。

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キーワード: Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、Keras、ディープラーニング、MLP、HealthShare

1. 目的

前回の「パート1」では、ディープラーニングデモ環境をセットアップしました。今回「パート2」では、それを使ってできることをテストします。

私と同年代の人の中には、古典的なMLP（多層パーセプトロン）モデルから始めた人がたくさんいます。 直感的であるため、概念的に取り組みやすいからです。

それでは、AI/NNコミュニティの誰もが使用してきた標準的なデモデータを使って、Kerasの「ディープラーニングMLP」を試してみましょう。 いわゆる「教師あり学習」の一種です。 これを実行するのがどんなに簡単かをKerasレベルで見ることにします。

後で、その歴史と、なぜ「ディープラーニング」と呼ばれているのかについて触れることができます。流行語ともいえるこの分野は、実際に最近20年間で進化してきたものです。

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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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

アプリケーションに求められる要件は日々複雑化しています。

しかし、複雑化するからといって開発のスピードおよび実行時のスピードが遅くなることは許されません。

複雑な要件を満たすために現在主流の手法ではソフトウェアスタック上の様々な部品（ミドルウェア、ライブラリ、フレームワークなど）を組み合わせる方法を取ります。

この方法は、様々なものを学習するための時間、それらを連携する方法、経年で様々なものが進化していくことに伴って各部品間の関係性が変化するためにそれらを維持管理していくための手間など様々な付帯的な作業が必要です。

結果として本来行いたいことに集中して取り組む前に付随する作業に忙殺されることになり開発生産性があがりません。
しかも実行時にも様々な部分が連携するためのオーバーヘッドを避けることができず期待する性能を確保することも困難になります。

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1. iris-dollar-list

PyPI - Status


DollarListは、Pythonのための$LIST()インタープリタです。

このインタプリタが作成された理由は以下の通りです。

  • Pythonで $LIST()を使いたいため。
  • Embedded Python で$LIST()がサポートされていないため。
  • NatveAPIでは、$LIST()の中に$LIST()のデータを埋め込むことをサポートしていないため。

この機能は、開発途中です。現時点では、$LIST()の中に、$LIST()、int 、string のデータを含めることができます。

作成中タイプ：fload、decimal、double

このモジュールはPypiで利用できます：

pip3 install iris-dollar-list

Embedde PythonとNativeAPIに対応しています。

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