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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注記（2019年6月）: 多くの変更がありました。最新の情報についてはこちらをご覧ください。
注記（2018年9月）: この記事が最初に投稿されて以来、多くの変更がありました。Dockerコンテナバージョンを使用することをお勧めします。コンテナとして実行するためのプロジェクトと説明は、以前と同じGitHubの公開場所に残っていますので、ダウンロードして実行し、必要に応じて変更してください。

Open Exchange app
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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。

本動画では、コンテナを開発・デモ環境で使用されている方を対象に、プロダクション環境をコンテナで運用することを目的として Kubernetes の基本及び IRIS data platform の運用を支える仕組みをデモを交えながらご紹介します。

https://www.youtube.com/embed/yKX8wB9d2cs
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(1NF/2NF/3NF)露 からの引用

行と列で特定される位置には、それぞれアプリケーションドメインの値が 1 つだけあります (それ以外は何もない)。
その目的によって、同じ値がアトミックであったり、なかったりします。 例えば、「4286」という値は、
  • 「クレジットカードの PIN コード」を意味するのであれば、アトミックとなります (破損している場合や並び替えられている場合は、使用できません)。
  • 単に「連続する番号」であれば、非アトミックとなります (いくつかに分割されていたり、並び替えられていても、値は意味を成します)。

この記事では、文字列や日付、($LB 形式の) 単純なリスト、「list of <...>」、「array of <...>」といったフィールドの型を伴う SQL クエリのパフォーマンスを向上させる標準的な方法にして検証します。

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あるお客様の問題から、この短い記事を書くことにしました。 お客様はEnsembleを使用して、多数のシステムを統合しています。一部のシステムではプレーンファイルのみが使用されています。

そのため、ターゲットファイルへの書き込みには、自然とFile Outbound Adapter を選択しました。 数年もの間すべてが順調に稼働していましたが、最近になって、ファイルに書き込まれるデータが数十メガバイトという大きなサイズに達するようになり問題が出てきました。オペレーションが完了するまでに約30分かかるようになり、プロセス内の後続の処理を待たせなければならないタイミングの問題が発生し始めたのです。当然、連携先のシステムはそれほど長く待つことを良しとしません。

お客様のコードは、以下の疑似コードのようなものでした。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%Persistent クラスに既定で生成される Extent クエリは、ID 順に結果セットを出力することを意図していませんので、これは、仕様通りの動きとなります。

並び順は、設定されているインデックスにより、変わることがあります。

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この記事は、視覚化ツールと時系列データの分析を説明する連載の最初の記事です。 当然ながら、Caché製品ファミリーから収集できるパフォーマンス関連のデータを見ることに焦点を当てますが、 説明の途中で、他の内容についても解説していきます。 まずは、Pythonとそのエコシステムで提供されているライブラリ/ツールを探りましょう。

この連載は、Murrayが投稿したCachéのパフォーマンスと監視に関する優れた連載（こちらから参照）、より具体的にはこちらの記事と密接に関係しています。

免責事項1: 確認しているデータの解釈について話すつもりですが、それを詳しく話すと実際の目標から外れてしまう可能性があります。 そのため、Murrayの連載を先に読んで、主題の基本的な理解を得ておくことを強くお勧めします。

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· 2021年7月5日 1m read
データベースの暗号化の仕組み

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バージョン5.1以降、データベース単位に暗号化する仕組みが用意されています。

InterSystems data platform のデータベース暗号化は物理ブロックレベルの暗号化ですので、暗号化のオーバヘッドが非常に少なく、性能への影響が極小化されており、暗号化されている項目のインデックス化に制限等がありません。

関連記事もご参照ください。

データベースの暗号化手順について

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Java のガベージコレクションは、使用しなくなったメモリ上のオブジェクトを自動開放するしくみですが、InterSystems data platform（以下IRISと表記）のガベージコレクションは、意味が異なります。

IRIS では、ディスク上の大量のデータノードを 1 コマンド（killコマンド）で削除する機能があります。

通常、データ容量が増えれば、それに伴い、削除に必要な時間が増加しますが、そうすると、そのkillコマンドを発行したプロセスが、削除が終わるのを待つ時間が増加することになってしまいます。

その様な事象の発生を避けるため、IRIS では、ユーザプロセスが大量のデータを削除する kill コマンドを発行した際に、その場で削除に必要な全ての処理を行うのではなく、削除が必要な開始の場所だけを示して、次の処理に進むようになっています。

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記事
· 2021年6月15日 11m read
MonCaché - MongoDB としての Caché

MonCaché — InterSystems Caché での MongoDB API 実装

免責事項：この記事は筆者の私見を反映したものであり、InterSystemsの公式見解とは関係ありません。

構想

プロジェクトの構想は、クライアント側のコードを変更せずに MongoDB の代わりに InterSystems Caché を使用できるように、ドキュメントを検索、保存、更新、および削除するための基本的な MongoDB（v2.4.9） API 機能を実装するところにあります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

接続先クライアントのIPアドレス取得するには、以下の方法で %SYS.ProcessQuery クラスを使用します。

(a) 対象プロセス ID を指定して、ClientIPAddress プロパティ を参照します。

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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。

インターシステムズでは、昨年7月に日本語版の開発者コミュニティを正式にオープンしました。

https://www.youtube.com/embed/Xin8Wwz4plk
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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。

昨年、SAM（System Alerting and Monitoring）をリリースしました。
これはInterSystems IRISシステムを監視するためのツールで、InterSystems IRISをお使いの方でしたら、どなたでも利用できます。

https://www.youtube.com/embed/OOnroi6AGjE
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Dockerやdocker-composeを使用し、Prometheus、Grafanaといったオープンソースの監視用ツールを組み合わせて簡単にインストールや設定ができるようにしています。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

このメッセージが出力される要因は以下の2つになります。

  1. 同じデータに対して適切に排他を行わずに、別々のプロセスから更新が行われている
  2. ロールバックが発生している

詳細は以下の通りです。 メッセージログ/コンソールログに、以下のようなメッセージがある場合、これはロールバック処理にて出力されています。
※バージョンによってメッセージは多少異なります。

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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は、個々の仮想化ソフトウェアに対して、弊社製品の動作検証は行なっておりません。

インターシステムズでは、弊社製品がサポートするプラットフォームをサーバプラットフォームという単位で定義しています。

サーバプラットフォームは、オペレーティングシステムとそのバージョン、およびそのオペレーティングシステムが動作するプロセッサタイプの 3 つの要素で定義されます。

従いまして、ある仮想ソフト上で InterSystems 製品がサポートしているサーバプラットフォームが稼動し、その上で InterSystems 製品が動作している限りにおいて、製品のサポートを提供します。

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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。

この動画では、クラウド環境下で利用可能な InterSystems 製品の様々なバックアップオプションと戦略、そしてサードパーティのバックアップ代替オプションについて紹介します。

https://www.youtube.com/embed/opBaI8hH0w8
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今現在、クラウド環境をご利用でない方にも役立てて頂ける情報も紹介します。ぜひご覧ください。

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開発者の皆さん

こんにちは。

ここでは、開発者コミュニティを最大限活用し、専門家からできる限り多くのことを学ぶ方法についてお伝えしたいと思います。

開発者コミュニティの上級ユーザになるためのこれらのステップをご確認ください。

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