Pythonの仕組み

お客様のプロジェクトにおいて、どのようにすればいつ何時に誰がデータベースを変更したかを追跡できるか問われました。 SQL とオブジェクトへの両方のアクセスで Insert、Update、および Delete を追跡することが目的です。

以下は、変更ログを維持するために作成したテーブルです。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

この記事では、ミラーリングの構成方法をご紹介します。

私が先週リリースしたInterSystems Testing Managerの新しいバージョンでは、@Timothy Leavittの優れた
テストカバレッジツールが追加され、私は2025年度Developer Toolsコンテストに出品しました。

こちらは、IPMプロジェクトのユニットテストが、IPMリポジトリでソート順を上書きできると思われる機能をまだカバーしていないことを示すティザー的なスクリーンショットです。

前回の記事では、一般的な概念と、InterSystems IRIS に統合されたタスクエンジンを使用して解決する問題を紹介しました。今回の記事では、相互運用性プロダクションを構成してソリューションを提供する方法を確認します。

Workflow Engine の構成

First we are going to define the roles of the tasks that we are going to manage, in our example we are going to define two types:

• AutomaticBloodPressureRole: ユーザーの介入が不要な自動タスクを作成します。
• ManualBloodPressureRole: ユーザーが手動で検証する必要のあるタスクを作成します。

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…。

InterSystems はこのたび「テーブル・パーティショニング機能」の早期アクセスプログラムを開始しました。これにより、IRIS をお使いのお客様が非常に大きなテーブルを管理したり、行データや関連インデックスをデータベースやストレージ階層間で分散できるようになります。テーブル・パーティショニングは IRIS のリレーショナル・データ管理の核心深くに関連する機能であるため、初期段階でのフィードバックを提供いただけたり、状況に応じて機能調整にご協力いただける、少数の熱心なお客様と一緒になって、確実な機能実装を進めたいと考えています。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

従来のキーワードベースの検索では、ニュアンスのあるドメイン固有のクエリには対応できません。 ベクトル検索であれば、セマンティック認識を利用して、キーワードだけでなくコンテキストにも基づいたレスポンスを AI エージェントで検索して生成することができます。

この記事では、エージェンティック AI RAG（検索拡張生成）アプリケーションを作成手順を紹介します。

実装手順:

1. エージェントツールを作成する
   • インジェスト機能の追加: ドキュメント（例: InterSystems IRIS 2025.1 リリースノート）を自動的にインジェストしてインデックス作成を行います。
   • ベクトル検索機能の実装
2. ベクトル検索エージェントを作成する
3. Triage（メインエージェント）に渡す
4. エージェントを実行する

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！）

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

クライアントーサーバ接続を担当するスーパーサーバで、SSLバージョン3とTLSバージョン1での通信が可能です。
このオプションを利用することで、通信上のデータを暗号化できます。

その他、Kerberosを使うことで通信上の暗号化も可能です。

IRISから他DDLのデータを参照したり取り込んだりする場合、各DDLのデータ型はそれと同等の InterSystems IRIS データ型にマッピングされます。

マッピングの定義は、管理ポータル、および、下記ドキュメントページでご確認いただけます。

管理ポータル：[システム管理] > [構成] > [SQLとオブジェクトの設定] > [システムDDLマッピング]

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

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

.NETからIRISにアクセスするためのNative SDK for .NETと呼ばれるインタフェースが用意されています。

JavaやPython用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。

（一部異なる機能があります）。

Native SDKを利用することで以下のようなことを実装することができます。

1. ObjectScriptやEmbedded Pythonで作成したメソッドの実行
2. IRISオブジェクトの操作
3. IRISグローバルデータの操作
4. ADO.NETによるデータベースアクセス

以下からこれらのサンプルプログラムを取得することができます。

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

InterSystems Kubernetes Operator (IKO) 3.8 がリリースされました。 IKO 3.8 は、多くのバグ修正とセキュリティ更新に加えて、新機能を追加しました。注目の機能は以下のようになっています。