開発者の皆さんこんにちは！

第10回 InterSystems グランプリ・プログラミングコンテスト への応募、投票が全て終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。

今回のお知らせでは、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します！

🏆 Experts Nomination - 特別に選ばれた審査員から最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。

第2部: インデックス処理

クラスにどのようなインデックスが必要であるのか、それをどのように定義するのかについて理解できたので、 次に、どのように処理するのかについて確認しましょう。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ジャーナルファイルのサイズが大きすぎて、管理ポータルで検索やフィルタリング等できない場合、以下の2つの方法で参照することができます。

① ^JRNDUMP ユーティリティを使用する方法
② プログラムで参照する方法

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① ^JRNDUMP ユーティリティを使用する方法 例えば、グローバル参照 ^ABC を含むジャーナルファイルのすべてのレコードを選択する場合は、以下のようになります。

※以下、すべてのコマンドは %SYS ネームスペースで実行してください。

DO SELECT^JRNDUMP("C:\MyCache\mgr\journal\YYYYMMDD.001","","","^ABC",1)

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。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

OSのコマンド実行する場合、$ZF(-100) を使用します。

do $ZF(-100,"",program,args) // Windows コマンドを【同期】実行します。

do $ZF(-100,"/ASYNC",program,args) // Windows コマンドを【非同期】実行します。

mkdir, copy などのOSシェルコマンドを実行する場合は、/SHELL もあわせて指定します。

do $zf(-100,"/shell /async","mkdir","c:\temp\x")

詳細は以下のドキュメントを参照してください。

InterSystems は、より新しく優れたオプションが利用可能になったときに従来のテクノロジーの開発を中止することがあります。
ただし、それら機能は最小サポートバージョン以後の製品であれば他の機能と同等にサポートします。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%SQL.Util.Procedures クラスの CSVTOCLASS() メソッドを使ってCSVファイルからデータをロードすることができます。

サンプルコードに合わせて使用方法を解説します。

以下のコードでは、c:\temp\test.csv の内容を変数 rowtype で指定した列の形式で csv.test というクラスにデータをインポートしています。

クラス csv.test が存在しなければ、実行時にそのクラスも自動的に生成されます。

クラスが存在する場合は、定義済プロパティに合わせて変数 rowtype に列の形式を指定する必要があります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

24時間停止しないシステムの場合、「ジャーナルファイルの削除設定」に合わせて 0時30分 に古いジャーナルファイルを削除します。

「ジャーナルファイルの削除設定」より古いジャーナルファイルが残っている原因として、オープンされたままのトランザクションが存在していることが考えられます。

その場合、トランザクション実行中プロセスを探し、トランザクションを確定させることでジャーナルファイルを削除できるようになります。

以下のサンプルは、オープンされたままのトランザクションの存在確認と、存在する場合は対象ファイル名とジャーナルレコード情報が出力されます。

（サンプルは、https://github.com/Intersystems-jp/CheckOpenTransaction からダウンロードできます）

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems Interoperability コンテスト 2021 の投票結果が発表されました！

今回も、コーディングコンテストにご興味おもちいただきありがとうございました！

この記事では、コンテスト受賞者を発表します！

受賞された開発者の皆さん、👏おめでとうございます！🎊

キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS

目的

PandasデータフレームはEDA（探索的データ分析）に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者（1つ以上の遭遇レコードにリンク）がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。