開発者の皆さん、こんにちは！

前回の懸賞 が大好評でしたので、今回も開催することにいたしました！😉 今回の懸賞のテーマは

🔎 DC 検索 🔍

検索エンジンを改善する方法についていくつかご提案がございましたらぜひお聞かせください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

「Maximum/Minimum_Server_Connections」の設定で、ApacheのMPM(Multi Processing Module)設定が、prefork になっている場合、Apache ワーカープロセスあたり２つ以上の IRIS/Caché コネクションを設定しても意味がないために、設定自体出来なくなっております。

※　preforkでは1つのプロセスが1つのスレッドを持ちます。

preforkの詳細は以下をご参照ください

MPM prefork/worker/eventの違い

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品で利用できる ID およびアクセスの管理には、Kerberos、OS ベース、InterSystems ログイン（＝インスタンス認証／パスワード認証）、2 要素認証、JWT 認証、LDAP 認証（AD も含む）、OAuth2 などが用意されていますが、これらのどの方法にも当てはめることのできない独自の管理方法をお持ちの場合に利用できる方法があり「代行認証」（または委譲認証）と呼びます。

ドキュメント：代行認証

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品の内部日付時刻（$HOROLOG）を利用して時刻を取得している場合、オペレーティング・システムが提供するアルゴリズムに基づいて季節的な時刻調整を行います。

そのため、オペレーティングシステムにてサマータイムの調整が行われる場合は、InterSystems 製品は、オペレーティングシステムで対応したサマータイム時刻で動作します。

概要統合とE2Eテストのために一時的なInterSystems IRISコンテナの起動を簡単にするNode.jsライブラリ、testcontainers-iris-nodeのリリースをお知らせします。 このプロジェクトが、testcontainers-iris-pythonやtestcontainers-iris-javaなどを含む、IRIS用Testcontainersアダプターの既存ファミリーに加わるのは極めて自然なことです。

testcontainers-iris-nodeを使う理由とは？InterSystems IRISで作業するNode.js開発者として、本番環境を再現するテスト環境を設定する際によく問題にぶつかりました。 testcontainers-iris-nodeは、オンデマンドで隔離されたIRIS環境を作成するためにtestcontainers-nodeフレームワークを活用することで、この問題を解決しました。

これは次において特に有用です。

• IRISデータベースとの統合テスト
• データパイプラインやマイクロサービスのテスト
• CIパイプラインでのテスト環境の自動化

機能

• Testcontainersを使用してDockerコンテナでIRISを起動します
• カスタムのDockerイメージと構成をサポートします
• テスト開始前にIRISが準備完了していることを確認するための待機戦略
• テスト実行間のクリーンなティアダウン

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLアクセス( ADO含む)を行う場合は、SQLトランザクションを使用して、トランザクションを制御します。

一方オブジェクトアクセス（ObjectScript）ではtstart / tcommit / trollbackコマンド
(Native SDK for .NETでは IRIS の TStart(), TCommit(), TRollback() メソッド)
によってトランザクションを制御します。

この２種類のトランザクションモードを混在させて使用することはサポートされていません。

詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

トランザクション管理

Googleフォームは、データ収集、アンケートやクイズへの回答を行うための市場で最も人気のソリューションです。そのため、システムを拡張または開発することなく、患者データや回答を実用的な方法で収集するのに理想的な手段と言えます。本記事では、Google Cloudにアカウントを作成し、Google Forms APIを利用するアプリケーションを登録します。また、APIを利用するためのサービスユーザーを生成して、最後にEmbedded PythonとIRISを用いて新しいフォームを作成し、入力されたデータを自動的に収集する方法ついて詳しく説明します。

血液検査の結果を見て、何が書いてあるのか全然わからないあの感じ、分かるかと思います。 その問題を解決してくれるのがFHIRInsightです。 そもそも医療データは怖いものや分かりにくいものではなく、誰もが活用できるものであるべきだ、という考えから始まりました。 血液検査は健康チェックではとても一般的ですが、正直なところ、理解するのは多くの人にとって難しく、臨床検査を専門としない医療スタッフにとっても難しいことがあります。 FHIRInsightは、血液検査のプロセスをもっと分かりやすくし、情報をより活用しやすくすることを目指しています。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バージョン2025.1以降では、ジャーナルファイルを作成したインスタンスと同じバージョン、またはそれ以降のバージョンへのジャーナルファイルのリストアは保証されていますが、2025.1以降で作成されたジャーナルファイルを2024.1以前のインスタンスにリストアできません。

ドキュメント：ジャーナル・リストアの互換性 (アップグレード関連)

2025.1以降のインスタンスのデータを、2024.1以前にリストアしたい場合、時間がかかる方法となりますが、2025.1以降のバージョンから対象グローバル変数をエクスポートし、2024.1以前のバージョンにインポートする方法を利用できます。

DifyのベクトルストアにIRISを追加しました

こんにちは、セールスエンジニアの奥山です。

OSSのLLMアプリ開発プラットフォーム「Dify」に、IRISをベクトルストアとして利用できる機能をコントリビュートしました。Dify 1.11.2でマージされています。

https://github.com/langgenius/dify/releases/tag/1.11.2

Difyとは

Difyは、RAGやAIエージェントをノーコード/ローコードで構築できるOSSプラットフォームです。
GitHub Stars 10万以上、世界中で急速に利用が広がっています。

https://github.com/langgenius/dify

これまでWeaviate、Qdrant、Milvus、PgVector等のベクトルDBに対応していましたが、
今回IRISが選択肢に加わりました。

この記事では、2025.2リリースで導入された、IRIS SQL処理の重要な要素、InterSystems IRISのテーブル統計処理の大きな改善について紹介します。 まず最初に、テーブル統計とは何か、どのように利用されるのか、そしてなぜ今回の改善が必要だったのかを簡単におさらいします。 その後、テーブル統計を収集・保存するための新しいインフラの詳細を掘り下げてから、この変更が実際にアプリケーションにどのような影響を与えるのかを詳しく見ていきます。 最後に、新しいモデルで可能になったパターンに関する追加の注意点をいくつか紹介し、今回の初期リリースに続く次のフェーズに期待をつなげます。