開発者の皆さん、こんにちは!

PythonでExcelからPDFへ変換を行うには、pywinを使うとできるらしいので、IRISにあるデータをDataframeに設定した後Excelに出力し、ExcelからPDFに変換する流れを、Embedded Pythonで試してみました。

メモ:pywinはWindows環境下で動くモジュールのようです。

Excelに出力するデータですが、例では、SELECTの結果をDataframeに格納する方法を利用しています。グローバル変数の情報をDataframeに格納する方法については、以下の記事で詳しくご紹介しています。ぜひご参照ください。
Embedded Python で IRIS グローバル($LB) を Pandas Dataframe に変換する方法

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

テーブル(クラス) のデータを削除する際に %KillExtent() というメソッドを使用すると、レコードを1ずつ削除するのではなく、データを格納しているデータグローバル、インデックス定義のグローバル(ノード) をまとめて 削除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。

複数インスタンスでライセンスを共有する場合、ライセンスを統合管理するライセンスサーバの設定が必要です。

1. ライセンスサーバの構成


1) ライセンスキーの配置

ライセンスキー(IRIS.key/cache.key)は、すべての インスタンスの <インストールディレクトリ>/mgr に配置してください。

ただし、IRIS 2021.1 以降のバージョンをお使いの場合は KeyDirectory を指定することで全てのインスタンスへのライセンスキーの配置は必要なくなります。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023 の21の応募作品の中から、Experts Nomination 第4位に輝いた @Muhammad Waseem さんのiris-geo-map(インタラクティブに地図を生成し、地理データを視覚化するツール)についてご紹介します。

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開発者の皆さん、こんにちは。

AWSのEC2インスタンス(Ubuntu 20.04を選択)にIRISをインストールした環境を事前に用意した状態からの流れですが、AWS Lambda 関数からPyODBC経由でIRISに接続するまでの流れを試してみました。

以下の流れでご紹介します。

1. レイヤーを作成する

2. Lambda関数を作成する。

3. 1,2の流れをCloudformationで行う例

例で使用しているコード一式はこちらにあります👉https://github.com/Intersystems-jp/iris-pyodbc-lambda

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Web スクレイピングとは:

簡単に言えば、Web スクレイピングWeb ハーベスティング、または Web データ抽出とは、Web サイトから大量のデータ(非構造化)を収集する自動プロセスです。 ユーザーは特定のサイトのすべてのデータまたは要件に従う特定のデータを抽出できます。 収集されたデータは、さらに分析するために、構造化された形式で保存することができます。

Web スクレイピングとは? — James Le

Web スクレイピングの手順:

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すべての永続クラス (%Persistent) およびシリアルクラス(%SerialObject) をコンパイルすると、ストレージ定義 が展開されます。
ストレージ定義には、オブジェクト保存と検索用のグローバル構造情報、ストレージインタフェースによって使用される追加のパラメータや、ストレージクラスを定義する一連のキーワードや値などが含まれます。

スタジオや ObjectScript コマンドを使用して永続クラスをエクスポートする場合、既定では以下のようなストレージ情報が付与された状態でエクスポートされます。

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プロセスの単位の詳細情報(使用メモリサイズ、ユーザ名、実行ルーチンなど)は管理ポータルで確認できますが、それらをコマンドで取得する方法をご紹介します。

管理ポータル:
[システムオペレーション] > [プロセス] (プロセス毎の)詳細リンク

%SYS.ProcessQuery クラスを使用して、以下のように行います。

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IRIS側の処理は、IRISでREST APIを実装する方法を理解していれば、簡単です。

前回のログイン処理でユーザー認証をIRIS側でどのように実装されているか確認して見ましょう。

まずはディスパッチクラスの定義です。

Shop.Brokerというクラスの中で定義されています。

checkpasswordというメソッドが最後に定義されていて、最終的にShop.Rest.Customer:checkPasswordという(クラス)メソッドが呼ばれているのがわかると思います。

ここで定義しているパラメータは、とりあえずおまじない的に含めておくことをお勧めします。

(説明し出すと少し長くなるので)

Class Shop.Broker Extends %CSP.REST
{

Parameter CONVERTINPUTSTREAM = 1;

Parameter HandleCorsRequest = 1;

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

新しいインデックスを定義した後、インデックスの再構築が完了する前にクエリを実行するとデータが存在しているにもかかわらず「検索結果0件」や検索結果数が徐々に増えるような状況が発生します。

インデックスを永続クラス定義(またはテーブル定義)に追加しコンパイルすることで今まで使用していたクエリ実行経路が削除され、再度同じクエリを実行するタイミングで新しいインデックス定義を含めた実行経路が作成されるためです。(この時にインデックス再構築が完了していないとインデックスデータが存在しない、または不完全であるため0件や徐々に検索結果数が増えるような状況を起こします。)

これを起こさなために、新しいインデックスの再構築が終了するまでクエリオプティマイザにインデックスを使用させないように指定する方法が用意されています。

※インデックスの再構築が完了したら、必ず指定を元に戻してください。

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VMware vSphereで実行する大規模な本番データベースのCPUキャパシティプランニングについて、お客様やベンダー、または社内のチームから説明するように頼まれることが良くあります。

要約すると、大規模な本番データベースのCPUのサイジングには、いくつかの単純なベストプラクティスがあります。

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この記事はこちらの投稿の続きの内容です。

前回の記事では、Interoperability(相互運用性)メニューを利用してシステム統合を行う際、どのような仕組みで動作しているのかについて解説しました。

今回の記事では、Interoperability(相互運用性)メニューを利用してでシステム統合を行うためにどのような開発を行うのか、について解説します。

最初に、どんな流れを作りたいのか?を考えながら、以下の内容を作成していきます。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です

インデックスが複数定義されているクラス/テーブルへ csv 形式等のシーケンシャルファイルから大量データをデータベースに登録する際、推奨される登録方法として、データ登録時インデックスを生成させず、登録完了後に一括でインデックスを生成する 方法があります。

この方法は、新規に大量のレコードを一括登録する際に最も有効な手段となります。

<メモ>
大量のデータを追加登録する際には、既存のデータ量と新規データ量のバランスにより、この手法が有効でないケースもあります。その場合は、インデックスの再構築を範囲指定で行うこともできます。

説明に使用するクラス定義例は以下の通りです。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

以下の例では Test.Class2 クラスの Images プロパティに画像ファイルが保存できるように定義しています。
input() メソッドを利用して画像ファイルを Images プロパティに登録し、データベースに保存したとします。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

通常SQLCODE -110(Locking conflict in filing)のエラーはロックが競合した場合に発生します。

大量レコードが一度に更新された場合、その件数がロック閾値を超えてロックエスカレーションを起こしてテーブルロックとなる可能性があり、そのためにロックの競合が起きやすくなっていることが考えられます。

このロック閾値を上げることにより、この競合を回避できる可能性もあります。

しかしこの閾値を上げることにより、システムが必要とするロック管理用のメモリが増えるという副作用がありますので、慎重な検討が必要です。

あるいはテーブルロックになる可能性を排除できずに、更新タイミング等アプリケーションの仕様を見直す必要があるかもしれません。

またSQLCODE -110はロックテーブルの空き容量が不足した場合にも発生する可能性があります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システムのパフォーマンスが低下した場合、OSやインターシステムズ製品の様々なツールを使用して情報収集を行い
  ”通常時と比較して、どこがどの程度変わっているか”
を確認することで、問題のある箇所を特定できます。
(逆に、通常時の状況が不明な場合、パフォーマンス問題点の切り分けが非常に困難となる場合もあります。)

いざ という時に備え、通常時のパフォーマンスを確認することは、大変重要な情報となります。


収集情報詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

※ ここで説明するバックアップ方法は、外部バックアップ(##class(Backup.General).ExternalFreeze()を使用する方法)ではご利用いただけません。

その1(差分)

毎週日曜日1時にフルバックアップ、月曜日~土曜日の1時に差分バックアップを取得しているとします。

差分バックアップは、前日の1時に取得したバックアップからの更新ブロックが含まれるバックアップです。

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FHIR Terminology Serviceの仕様には、 CodeSystemValueSet、およびConceptMapリソースでの一連の演算子が記述されています。 これらの演算子の内、以下の4つの演算子が最も広く採用されているようです。

CodeSystem ValueSet
$lookup
$validate-code
$expand
$validate-code

IRIS for Health 2020.1で導入された新しいFHIRフレームワークを学ぶには、仕様の部分的な実装を開発するのが最も効果的と言えます。 実装には上記の4つの演算が含まれており、CodeSystemValueSetリソースでreadsearch操作がサポートされています。

実装には単純なObjectScript永続クラスがソース用語テーブルとして使用されていることに注意することが重要です。

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· 2021年10月12日 1m read
DBリストア手順

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

^BACKUP ユーティリティを使用して、DBリストアする方法をご紹介します。

添付のドキュメントでは、オンラインバックアップ と レガシー並行外部バックアップ の2種類のバックアップからのリストア処理の方法を紹介しています。

リストア処理の詳細は、下記ドキュメントページを参照してください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%IndexBuilder クラスを使用して、複数プロセスを利用してインデックス再構築を行うことができます。

Sample.Person の Home_State(連絡先住所の州情報)カラムに対して標準インデックス HomeStateIdx を定義する目的での例で記載します。

手順は以下の通りです。

1、追加/再構築予定のインデックス名をクエリオプティマイザから隠します。

>write $system.SQL.SetMapSelectability("Sample.Person","HomeStateIdx",0)
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2、新インデックスを定義するクラス定義のスーパークラスに %IndexBuilder を一番右端に追加します。

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開発者の皆さん、こんにちは🌂 今年は早い梅雨入りでした ☔

さて、新しい✨ 実行/開発環境テンプレートを作成しました。 Docker 🐳、docker-compose 、git がインストールされていれば、すぐにお試しいただけます。ぜひご利用ください!

今回は、ご存知の方が多いと思われる(?)某アニメの登場人物を使った人物相関図をテーマに【キーバリュー形式で IRIS に登録してグラフ構造で表示してみた】を体験できるテンプレートです(テンプレートは、Python/Node.js/Java からお試しいただける環境をご用意しています)。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

2012.1以降管理ポータルの使用もライセンスを消費する様にシステムを変更しました。

これはインターシステムズが定める製品のライセンスポリシーとシステムの動作をできるだけ合わせる一連の措置の1つとして行われました。

この変更に伴いライセンス使用に関わる思わぬトラブルが発生する可能性がありますので注意が必要です。

特にライセンスの解放が管理ポータルページの操作法によって異なるため、その違いを十分認識して対処する必要があります。

管理ポータルのライセンスの解放はページの切断の仕方により以下の様に変わります。

a) ポータルを開き何らかの操作を行った後にログアウトを行うとライセンスは即時解放されます。

b) ポータルのページを開いた後、他に何も操作せずにログアウトを行うと一定の待ち時間の後にライセンスの解放が行われます。

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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。

こちらは、コンパイル時に既にそのクラスのインスタンスを開いている場合に起こるエラーです。

対処方としては以下の2つの方法があります。

  1. インスタンスを開いているプロセスまたはアプリケーションを終了する
  2. スタジオのビルドメニュのコンパイルオプション:コンパイルフラグ “使用中のクラスをコンパイル” をチェックしコンパイルを行う


インスタンス化しているプロセスを特定したい場合は、以下のサンプルルーチンをお試しください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

管理ポータルの SQL 画面(管理ポータル > システムエクスプローラ > SQL)で、任意の SQL を実行した後、結果の行数などが表示されいる行の右端にある「印刷」のリンクから、CSVファイル出力を選択できます。

「クエリ印刷」画面で「ファイルにエクスポート」をチェックすると「ファイル形式」の欄が表示されます。

形式に「CSV」を指定し、出力ファイル名を指定したあと「エクスポート」ボタンをクリックすると出力できます。

注意:古いバージョンでは正しくCSV出力が行えない場合もあります。新しいバージョンをぜひご利用ください。

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キーワード: ディープラーニング、Grad-CAM、X線、COVID-19、HealthShare、IRIS

目的

イースターウィークエンド中に、Covid-19に感染した胸部X線画像分類とCT検出デモを実行するを触ってみました。 デモの結果は上出来で、このトピックに関するその頃の学術研究出版物に一致しているようでした。 でも、本当に「上出来」と言えるのでしょうか。

最近、「機械学習における説明可能性」に関するオンラインランチウェビナーを聴くことがあったのですが、たまたまその講演の最後でDonがこの分類結果について話していました。

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開発者のみなさん、こんにちは。

今回は、スーパーやコンビニでもらうレシートを写真で撮り、OCR を使ってレシートの画像から文字列を切り出して IRIS に登録する流れを試してみました。

サンプルでは、Google の Vision API を利用してレシートの JPG 画像から購入物品をテキストで抽出しています。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

InterSystems製品では、永続データは後で高速にランダムアクセスできるように、ある一定の規則に沿ってキー順にソートされて格納されます。

新しいノードが追加された場合、ノードが削除された場合、データの長さが変更された場合など、データの構造変化が起こる度に、その並び順を維持できるようまた無駄な領域が発生しないように動的なデータの配置変えを実施します。

従って、常にデータはきれいに整理された状態で格納されるため、無駄な空き領域が発生しません。

これらの並べ替えの作業は、書き換えのコストのかかる処理ですが、InterSystems製品では、これらの処理はなるべくメモリ(キャッシュ)上で実行し、ディスクI/Oを軽減することにより、性能の劣化を抑えています。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クライアントからターミナルにログイン(接続)できない時、ターミナル接続を可能にするサービスが有効になっていないことが原因として考えられます。

ターミナル接続を可能にするサービスが有効になっていないことが原因として考えられます。

管理ポータル :[ホーム] > [システム管理] > [サービス]

有効になっていない場合は、リンクをクリックしてサービス定義編集画面を開き、"サービス有効"にチェックを入れて保存します。

もう一つの原因としてはOSのファイアウォールによりターミナル接続が遮断されている場合が考えられます。

リモートでターミナル接続される場合はファイアウォールの設定を無効にしてお使い下さい。

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