このフォーメーション私の GitHub にあり、30 分で csv ファイルと txt ファイルの読み取りと書き込み方法、Postgres を使ったIRIS データベースリモートデータベースの挿入とアクセス方法、FLASK API の使用方法について説明します。これらすべてに、PEP8 命名規則に従った、Python のみのインターオペラビリティフレームワークを使用します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

メモ:xxx にはネームスペース名が入ります。

xxxENSTEMPは、プロダクション実行中に作成される一時データが保存されるデータベースです。
^IRIS.Temp.Ens* のグローバルがこのデータベースにマッピングされています。なお、xxxENSTEMPはジャーナルにかかれない設定のデータベースです。

xxxSECONDARYは、プロダクションで使用される資格情報を保存するデータベースです。
^Ens.SecondaryData* のグローバルがこのデータベースにマッピングされています。

注意:InterSystems IRIS for Health、HealthShare ではこれらデータベースは作成されません

詳細は以下ドキュメントをご覧下さい。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

1つのインスタンスで作成可能なネームスペース数の上限は、2047個になります。
ただし多数のネームスペースを使用するには、それに合わせてメモリの設定が必要になります。使用するメモリの設定については下記の関連トピックご参照ください。
管理ポータルのメモリ関連設定項目について

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開発者のみなさん、こんにちは!

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「ストレージの節約手法について」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

(プレイリストはこちら


データベースの構成要素であるデーターベースファイル、ジャーナルファイルに関するストレージ容量の増大を招く要因とその解決策、そしてこれら要素に関わる新機能についてもご説明します。

ストレージのコスト管理が重要なクラウド環境で特に有用な情報です。

ぜひ動画をご参照ください。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

システムユーティリティクラス:SYS.Database のクエリ:FreeSpace を利用してディスクの空き容量を任意のタイミングで確認することができます。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

データベースの空き容量は、システムモニタを使用して監視することができます。

システムモニタは、システム開始時に自動開始され、予め設定された閾値に対してアラートが通知されます。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems データセットコンテスト の投票結果が発表されました!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!🎊

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開発者の皆さん、こんにちは!

今週から データセットコンテスト の投票が始まります!

InterSystems IRIS を使い開発されたベストソリューションにぜひ、投票をお願いします!

🔥 投票はこちらから! 🔥

投票方法については、以下ご参照ください。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems IRIS 2021.2 Preview 版 がリリースされました。新しい機能として LOAD DATA があります。

ということで、今回のコンテストでは、この新しい「LOAD DATA」をテストするコンテストにしてみたいと思います!

🏆 InterSystems Datasets Contest 🏆

応募期間: 2021年12月27日~2022年1月9日

💰 賞金総額: $9,450 💰

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

グローバル単位でジャーナルのON/OFF設定を行いたい場合は、グローバルマッピング設定で、
 ・ジャーナルしたいグローバル ⇒ ジャーナルONのデータベースにマッピング)と、
 ・ジャーナルしたくないグローバル ⇒ ジャーナルOFFのデータベースにマッピング
を分けるという方法があります。

例えば、一部のグローバルのみジャーナルしたくない場合には、そのグローバルを IRISTEMP/CACHETEMP データベースにグローバルマッピングすることで、そのグローバルはジャーナルされなくなります。
※IRISTEMP/CACHETEMP データベースは、ジャーナル対象外のデータベースであるため。
ただし、IRISTEMP/CACHETEMP データベースの内容は、再起動時にクリアされますのでご注意ください。

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記事
Tomoko Furuzono · 2021年11月28日 5m read
データサイズを調べる方法

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

InterSystems製品のデータ(テーブルの行データ、オブジェクトのインスタンスデータ)は、グローバル変数に格納されています。
各グローバルのデータサイズは、管理ポータル>システム>構成>ローカルデータベース>グローバルのページから参照したいグローバルのプロパティをクリックし、表示されるグローバル属性ページ上のサイズ計算ボタンをクリックすることで個別のグローバルのサイズを取得することができます。
ネームスペース上のグローバルのデータサイズをまとめて表示するには、ターミナル上で^%GSIZEユーティリティを起動することで取得することができます。
実行方法は以下の通りです。

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記事
Toshihiko Minamoto · 2021年9月28日 3m read
DSTIMEでデータを同期する

Cachéでのデータ同期については、オブジェクトとテーブルを同期させるさまざまな方法があります。
データベースレベルでは、シャドーイングまたはミラーリングを使用できます。

これは非常によく機能し、データの一部分だけを同期する必要がある場合には、
グローバルマッピングを使用してより小さなピースにデータを分割することができます。
または、クラス/テーブルレベルで双方向の同期が必要な場合には、オブジェクト同期機能を使用することができます。


これらすべての優れた機能には次のような制限があります。
Caché/IRISからCaché/IRISにしか機能しません。

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より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV(Entity-Attribute-Value)モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

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はじめに

この連載の最初の記事では、リレーショナルデータベースのEAV(Entity–Attribute–Value)モデルを見て、それがどのように使用されて、何に役立つのかを確認しましょう。 その上で、EAVモデルの概念とグローバル変数と比較します。

原則として検索する必要のある、フィールド数、または階層的にネストされたフィールドの数が不明なオブジェクトがある場合があります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ディスクの空きスペースにもよりますが、ブロック別で最大サイズが異なります。

各バージョン共通で、8KBのブロックサイズを使用した場合は、32TBです。

バージョン2008.1以降のバージョンでは、8KB以外のブロックサイズを指定できるようになったため、最大サイズは以下の通りです。

  • 16KBのブロックサイズを使用した場合、64TB
  • 32KBのブロックサイズを使用した場合、128TB
  • 64KBのブロックサイズを使用した場合、256TB
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目的

このツールは、データベース内からランダム読み出し入力/出力(IO)を生成するために使用されます。 このツールの目的は、目標IOPSを達成し、許容範囲内のディスク応答時間の維持を確保するために、可能な限り多くのジョブを駆動することです。 IOテストから収集された結果は、IOサブシステムに基づいて構成ごとに異なります。 これらのテストを実行する前に、対応するオペレーティングシステムとストレージレベルの監視が、今後の分析のためにIOパフォーマンスの測定データーを保存するように設定されていることを確認してください。

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記事
Toshihiko Minamoto · 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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以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 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 の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

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以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。


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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

このエラーが発生する原因としては、アプリケーションの中で既に他のプロセスからロック対象リソースがロックされていて、何らかの理由でそのロックが解放されていないケースが考えられます。

他のプロセスがロックしている兆候がない場合は、ロックテーブルの空き領域が不足しているケースが想定されます。
その場合は、メッセージログ(コンソールログ)に LOCK TABLE FULL のメッセージが出力されます。

トランザクション処理を行なっている場合には、ロック解放の延期が影響しているケースも考えられます。
トランザクションとロック解放の延期については、以下のドキュメントをご参照下さい。

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InterSystems IRIS では、情報を格納する「グローバル」というユニークなデータ構造をサポートしています。 基本的に、グローバルとは、マルチレベルのインデックスを持つ永続配列であり、トランザクションの実行やツリー構造のスピーディなトラバーサルといった機能が備えられているほか、ObjectScript として知られるプログラミング言語にも対応しています。

ここから先、少なくともコードサンプルについては、グローバルの基礎を理解されているという想定のもとに話しを進めていきます。

グローバルはデータを保存するための魔法の剣です パート1
グローバルはデータを保存するための魔法の剣ですパート2 - ツリー
グローバルはデータを保存するための魔法の剣です パート3 - 疎な配列

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。


管理ポータル:システムオペレーション > データベース にあるオプションボタンラジオボタン)「空き容量ビュー」で表示される内容は、システムクラス SYS.Database のFreeSpace クエリで取得可能です。

次のようなコードでクエリを実行します。

例:
(%SYSネームスペースにて作成、実行します)

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これで 3 記事目になります (パート 1パート 2 をご覧ください) が、引き続き Caché データベースの内部構造をご紹介いたします。 今回は、興味深い内容をいくつかご紹介し、私の Caché Blocks Explorer プロジェクトを使って作業の生産性をアップさせる方法について説明します。

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この記事は Caché データベースの内部構造を説明したこちらの記事の続編です。 そちらの記事では、様々なブロックタイプ、それぞれのつながりやグローバルとの関係について説明しました。 純粋に理論を述べた記事でした。 ブロックツリーを視覚化するのに役立つプロジェクトを作成しましたので、この記事ではその仕組みを詳しく説明します。

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2019年 10月 17日

Anton Umnikov
InterSystems シニアクラウドソリューションアーキテクト
AWS CSAA、GCP CACE

AWS Glue は、完全に管理された ETL (抽出、変換、読み込み) サービスです。データの分類、クリーンアップ、強化、そして様々なデータストア間でデータを確実に移動させるという作業を簡単にかつコスト効率の良いかたちで行えるようにするものです。

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InterSystems Caché のグローバルは、デベロッパーにとって非常に便利な機能を提供します。 しかし、グローバルが高速な上に効率が良いのはなぜでしょう?

理論

基本的に、Caché データベースとは、データベースと同じ名前を持ち、CACHE.DAT ファイルを含んだカタログのことです。 Unix システムでは、このデータベースを普通のディスクパーティションにすることもできます。

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インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか?

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