これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ミラーの現在の状態は、管理ポータルのミラーモニタで確認できます。

こちらのトピックでは、それらの情報をコマンドで確認する方法をご紹介します。

(1) フェイルオーバメンバ（プライマリ・バックアップ）の状態を確認する

(2) 非同期メンバの状態を確認する

(3) ISCAgentの状態を確認する

(4) 定期的にミラーステータスを取得するサンプル（ツール）のご紹介

では、以下のようなミラーの状態を確認してみます（以下はフェイルオーバーメンバ・プライマリの状態）。

開発者の皆さん、こんにちは！

バージョン2025.1以降のIRIS for Healthの機能に、「OAuth FHIR Client Quickstart」が追加され FHIR サーバーを OAuth2.0リソースサーバ―として簡単に設定できるようになりました。

この記事では、OAuth2.0 認可サーバーとして Auth0（Okta社 https://auth0.com/jp）を利用し、IRISに用意するFHIRサーバーを OAuth2.0 リソースサーバ―として設定し、Webアプリケーション（例ではPostman）からFHIRリソースにアクセスするまでの流れをご紹介します。

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。

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。

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。

開発者の皆さん、こんにちは！

2026年最初の InterSystems プログラミングコンテストの内容が決定しましたのでお知らせします！📣

🏆 InterSystems フルスタックコンテスト（USコミュニティ） 🏆

期間：2026年2月2日～3月1日

賞金総額：$12,000

InterSystems IRISのウィンドウ関数を使用すると、累積合計、ランキング、移動平均など、強力な分析を直接SQLで実行できます。
ウィンドウ関数は、「GROUP BY」のように結果をまとめることなく、関連行の「ウィンドウ」（グループ上）で動作します。
つまり、ループも結合も一時テーブルも使わずに、より簡潔で高速、しかも保守しやすいクエリを書くことができます。

この記事では、よくあるデータ分析タスクに取り組むことで、ウィンドウ関数の仕組みを理解していきましょう。

InterSystems IRISでのSQLウィンドウ関数入門

SQLウィンドウ関数は、データ分析のための強力なツールです。
各行をそのまま表示したまま、複数行の集計とランキングを計算することができます。
ダッシュボード、レポート、または複雑な分析を構築しているかどうかに関係なく、ウィンドウ関数はロジックを簡素化し、パフォーマンスを大幅に向上させます。

注意：私はウィンドウ関数の専門家ではありませんが、私がウィンドウ関数を理解するうえで役立ったインサイトやリソースを共有したいと思います。 ご提案や訂正があれば、ぜひお知らせください！