長い間、私たちはクエリの結果をExcelスプレッドシートにエクスポートするユーティリティを使用してきました。 さらに、このユーティリティの修正版を適用し、この修正版では、列のフォーマットを明示的に設定することが プライオリティとなっています。

このユーティリティは %SYS.ZENReportExcelExporter というモジュールを使用し、java プログラムをベースにしています。毎年、レポートが大きくなり、十分なJava RAMがなかったので、環境変数の値を増やさなければなりませんでした。その値が7GBに達し、今、問題になっています。

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以下は、InterSystems IRIS で使用するデータベース、ネームスペース、および Web アプリケーションを作成できる ObjectScript スニペットです。

    set currentNS = $namespace

    zn "%SYS"

    write "Create DB ...",!
    set dbName="testDB"
    set dbProperties("Directory") = "/InterSystems/IRIS/mgr/testDB"
    set status=##Class(Config.Databases).Create(dbName,.dbProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "DB """_dbName_""" was created!",!!


    write "Create namespace ...",!
    set nsName="testNS"
    //グローバルの DB
    set nsProperties("Globals") = dbName
    //ルーチンの DB
    set nsProperties("Routines") = dbName
    set status=##Class(Config.Namespaces).Create(nsName,.nsProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Namespace """_nsName_""" was created!",!!


    write "Create web application ...",!
    set webName = "/csp/testApplication"
    set webProperties("NameSpace") = nsName
    set webProperties("Enabled") = $$$YES
    set webProperties("IsNameSpaceDefault") = $$$YES
    set webProperties("CSPZENEnabled") = $$$YES
    set webProperties("DeepSeeEnabled") = $$$YES
    set webProperties("AutheEnabled") = $$$AutheCache
    set status = ##class(Security.Applications).Create(webName, .webProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Web application """webName""" was created!",!

    zn currentNS

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

InterSystems 製品の管理ツールやWebページのセキュリティ強化のため、%付きのWebページ(例:管理ポータル上のユニットテストポータル、Webサービスクラスのテスト画面)に対するアクセスがより効率的に制御できるよう、新しいルールが追加されました。

これによりデフォルトで参照可能なページ以外については、明示的に参照許可を設定する必要があり、設定しない場合参照エラーとなります。 以下のドキュメントをご参照いただき、必要に応じて参照許可を設定するようにしてください。


%CSP ページへのアプリケーション・アクセスの制御について

Webサービスクラスのテスト画面の場合は、以下をご覧ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

デフォルトではテーブルのカラムの順番はシステムが自動的に決定します。

順番を変更するにはクラス定義を行う際にプロパティ・キーワード SqlColumnNumber でプロパティ毎に明示的に順番を設定してください。

例:

Property Name As %String [SqlColumnNumber = 2];


ドキュメントは以下をご参照ください。

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Caché 2013.1 より、InterSystems は特殊な値を持つフィールドが使われるクエリプランのセレクションを改善する目的で Outlier Selectivity (外れ値の選択性) を導入しました。

この記事では、「Project」テーブルを例に使い、Outlier Selectivity の概要やそれが SQL のパフォーマンスを向上させる仕組み、またクエリを書く際の注意点などについて解説したいと思います。

Selectivity (選択性)

まずは、Selectivity についてさっと説明します。 Selectivity とは、テーブル内の 1 つの列の中にある値に関するメタ情報のことです。 データが典型的なかたちで分布されていると想定した場合、「このテーブル内のこの列に特定の値を持つすべての行を要求するとしたら、通常取得できるのはテーブル内のどの程度の割合であろうか?」という疑問の答えとなる情報です。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

マップされたクラス・ルーチンも含めてコンパイルする場合は、コンパイラ修飾子に "/mapped=1" もしくは "/mapped" を指定します。 例えば、以下のように行います。

【例1】クラスリストを取得してコンパイル

do $System.OBJ.GetClassList(.list,"/mapped")
// build your list starting from .list
do $System.OBJ.Compile(.list)

【例2】全てのクラスをコンパイル

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ObjectScript カーネルのロゴ Jupyter Notebook は、多数の異なるマークアップ言語とプログラミング言語でコードを実行できるセルで構成された対話型環境です。

Jupyter はこれを実現するために適切なカーネルに接続しなければなりませんが、 ObjectScript カーネルがなかったため、それを作成することにしました。

こちらから試すことができます。

結果を少し覗いてみましょう。

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皆さんこんにちは! よろしければ、ボットが対話できるようになるようお手伝いいただけませんか?

チャットボットはこちらからアクセスしてください: Help my chatbots to talk!

なんだ、そのチャットボットはスマートではないのですか?

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

こちらの記事では、「IRISでシャドウイングの代わりにミラーリングを構成する方法」を紹介しました。

今回は、「プログラムでシャドウイングの代わりにミラーリングを構成する方法(Windows版)」を紹介します。


【今回のサンプル・ミラー構成について】

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前回の記事では、データの変更を簡単に記録できる方法をお見せしました。 今回は、監査ログが記録されるデータ構造と監査データを記録する「Audit Abstract クラス」を変更しました。

また、データ構造は親構造と子構造に変更し、それぞれに「トランザクション」とそのトランザクションで「その値によって変更されたフィールド」を記録するテーブルが 2 つ設けられます。

新しいデータモデルをご覧ください。

「監査クラス」から変更したコードをご覧ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インターシステムズ オンラインラーニングでは、InterSystems IRIS 概要や IRIS の各機能について 2~5分でご覧いただける QuickStart ページ(説明ビデオと操作方法を解説、サンプル用 Git の使い方をまとめたページ)をご用意しています。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バックアップ先に、共有フォルダを指定することは可能ですが、推奨しません。

バックアップの最終フェーズのDBアクセスを禁止する箇所で万一ネットワークエラー等で、バックアップがハングアップすることがあれば、システム全体に影響が及ぶリスクがあります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

アプリケーション等がデータベースにアクセスしている最中に、データベースの最大サイズの変更や未使用領域の開放などのデータベース設定変更を行うことにより、データベース整合性等に悪影響を及ぼすことはありません。

しかし、未使用領域の開放などは、ディスクアクセスの増加やメモリの使用等でシステムに負荷をかける可能性があるため、その観点からシステム運用に影響が出ないよう注意が必要です。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Webアプリケーションの開発・運用には、高性能・高スケーラビリティ・開発生産性の良さが求められます。

IRIS Data Platformには、高性能で軽量なデータベースエンジンとそのエンジンの性能を最大限活用するアプリケーションサーバ機能、および、Webアプリケーションを迅速に開発するためのREST/JSON対応、API管理機能が用意されています。

さらに、マルチコア・マルチCPUシステムに最適化したアーキテクチャや、複数サーバでのスケールアウト手法による高スケーラビリティを提供するECP、シャーディングと呼ばれる技術を提供します。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023 の21の応募作品の中から、Experts Nomination 第2位に輝いた @John Murray さんの DX Jetpack for VS Code (VSCodeを使用するIRIS開発者のエクスペリエンスを向上させるツール)についてご紹介します。

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*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

IRIS の ObjectScript を使えば、ビジネスロジックの記述からキーバリュー形式のデータ操作まで様々な処理が記述できます。
ですが、残念ながら Python のように豊富なライブラリを利用し、機械学習をはじめとする Python が得意とすることまでは単独では行えません。
「ObjectScript から Python を呼べたら?」を実現するための計画中機能も含め、IRIS がサポートする Python の利用方法をご紹介します。

https://www.youtube.com/embed/n6A-NMQqOSo
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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

一般的なシステム統合製品はメッセージエンジン製品を中心にビジネスプロセス管理製品、ポータル製品、ビジネスアクティビティモニタリング製品などの付随する製品を1つのパッケージ製品(スイート製品と呼ばれることも多い)として提供しています。

パッケージとして提供はしていますが、個々の構成製品は通常別々に作成されたもので、操作法、リポジトリ管理、開発手法、管理手法等が各製品バラバラでシステム統合プロジェクトを実施するに当たり、これら全ての製品に習熟するためには膨大な時間がかかります。

また各製品毎に担当者をアサインするということも考えられますが、そうすると各担当者間のコミュニケーションが必要となりプロジェクト管理の手間が増えます。

InterSystems IRIS data platform にはシステム統合に必要な全ての機能が1つの製品に含まれており、統一された操作法、一元化されたリポジトリ、1つの首尾一貫した開発/管理環境が提供されます。

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irisコマンドのqlistまたはlistを使用して出力先をファイルにして出力することができます。

qlistの結果は、^を区切り文字としたテキスト形式で出力されます。

^で区切られた3番目の部分に稼働状況のデータがあります。

$ iris qlist IRIS > iris.log
$ cat iris.log

IRIS^/Applications/iris^2022.1.0.164.0^running, since Thu Apr  7 16:37:03 2022^iris.cpf^1972^52773^0^alert^IRIS^^^/Applications/iris

listの場合には、先頭にstatus:と表示された行に稼働状況のデータがあります。

Unix系のOSの場合

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DeepSee BI ソリューションのユーザーインターフェース(UI)を配布するにはいくつかのオプションがあります。 最も一般的には以下の手法があります。

  • ネイティブの DeepSee ダッシュボードを使用し、Zen で Web UI を取得して、Web アプリに配布する。
  • DeepSee REST API を使用して、独自の UI ウィジェットとダッシュボードを取得・構築する。

最初の手法はコーディングを行わずに比較的素早く BI ダッシュボードを構築できるためお勧めですが、事前設定のウィジェットライブラリに限られます。これを拡張することはできますが、大きな開発の手間がかかります。

2 つ目の手法には、任意の総合 js フレームワーク(D3,Highcharts など)を使用して DeepSee データを可視化する手段がありますが、ウィジェットとダッシュボードを独自にコーディングする必要があります。

今日は、上の 2 つを組み合わせて Angular ベースの DeepSee ダッシュボード用 Web UI を提供するもう 1 つの手法をご紹介します。DeepSee Web ライブラリです。

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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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以下の記事では、DeepSee のより柔軟なアーキテクチャ設計の概要を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定、および同期グローバル用の個別のデータベースが含まれています。 この例では、DeepSee インデックスを保存するための新しいデータベースを紹介します。 DeepSee インデックスがファクトテーブルや次元テーブルとともにマッピングされないように、グローバルマッピングを再定義します。

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記事
· 2021年12月14日 5m read
Node.jsでのZPMの使用

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OEXのサンプルへのリンクはこちらです。

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記事
· 2021年6月9日 4m read
GIS でのコンペに勝つには

GIS は Geographic Information System(地理情報システム)の略です。
これは、Caché の典型的な分野ではありませんが、 データ量の多い環境に違いありません。

主要分野には、次の 3 つがあります。

  • ビジュアルフロントエンド:
    多数の商用およびオープンソース製品がカバーする成熟した分野です。
    ここには Caché は必要ありません。

  • GIS の数学:
    JTS(Java Topology Suite)は、すべての要件を網羅した固定標準です。Java Gateway によって、または Caché Call Out Gateway
    を使ったこの標準ライブラリの C++ インカーネーションの C によって Caché にリンク付けることができます。
    これまでのところ、Caché による付加価値はありません。

  • すべての地理オブジェクトとその属性、特に、道路地図、高速道路、会社、個人宅、鉄道、人口統計データなどの地理座標を保持しているデータベース

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通常、Caché でエクスポートしたクラスやルーチンをIRISにインポートすることは可能ですが、IRISよりエクスポートしたクラスやルーチンを Caché にインポートすることはできません。

Caché にインポートしようとすると、以下のようなエラーになります。

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あるメソッドやルーチンを実行してエラーとなった場合、エラー発生個所はエラーメッセージより取得することができますが、処理の呼び出し履歴(スタックトレース)はエラーメッセージのみではわかりません。
また、.Net や Python など IRIS 外からの呼び出しの場合に、エラー情報の詳細がクライアントに返らない場合などもあるかと思います。

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近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか?

  • 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
  • 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト(Word2Vec、BERT などの埋め込み経由)や画像(ディープラーニングモデル経由)などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
  • クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

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腎臓病は、医学会でよく知られるいくつかのパラメーターから発見することが可能です。 この測定により、医学界とコンピューター化されたシステム(特に AI)を支援すべく、科学者である Akshay Singh は、腎臓病の検出/予測における ML アルゴリズムをトレーニングするための非常に便利なデータセットを公開しました。 このデータセットは、ML の最大級のデータリポジトリとして最もよく知られている Kaggle に公開されています。https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset

データセットについて

腎臓病データセットには、以下のメタデータ情報が含まれています(出典: https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset

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