これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

リレーションシップが設定されており 1対n の n が多量の場合、そのリレーションシップの順次処理などで大量のメモリ消費となるケースがあります。

プログラムの中で多側オブジェクトを参照し内部的にスウィズル処理した後には、そのOREFを含む変数の解放(削除、他の値の設定など)だけでは、その多側オブジェクトとリレーションシップオブジェクトが解放されないことが原因です。

それらを完全にメモリから解放するためには、OREF変数の解放とRelationshipオブジェクトの%UnSwizzleAt<%Library.RelationshipObject >メソッドの実行による明示的なメモリ解放が必要です。

- 使用例 -

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SELinuxの機能が有効になっているとファイルアクセス時にセキュリティコンテキストのチェックで permission エラーになります。

CSP のページについても同様に permission エラーになっているため、Apache にて 403 Forbidden エラーになります。

以下の設定でSELinuxの機能を無効にすることで回避できます。

設定ファイル /etc/selinux/config の SELINUX=disableに設定し、OS の再起動を行います。

例:

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

現ジャーナルファイル名の取得は、ジャーナリング API を利用します。

##class(%SYS.Journal.System).GetCurrentFileName()


現ジャーナルファイルの使用量bytesの取得は、ジャーナリング API を利用します。

##class(%SYS.Journal.System).GetCurrentFileOffset()


実行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。

InterSystems IRIS Data Platform(以下IRISと表記)はSQLのサポートをはじめ、リレーショナルデータベースとの高い互換性を有します。

さらに、IRISは多次元データエンジンをベースにしており、通常のリレーショナルデータベースシステムに比べて柔軟なデータ構造を持つことができ、一般的にパフォーマンス、スケーラビリティ、データ保守性に優れています。

また完全なオブジェクト指向をサポートしており、Javaなどのオブジェクト指向開発環境との親和性という点でも優れています。

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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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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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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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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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· 2024年5月7日 4m read
VS Code 関連リソース

VS Code に焦点を当てた 2 つの現地ウェビナー(ヘブライ語による「Intro」および「Beyond Basics」)に続き、フォローアップとして参加者向けに送信した関連リソースのリンクを用意しました。 コミュニティのために、ここでもそれを共有しています。
便利なリソースをぜひさらに追加してください。

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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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IRIS で REST サーバを作成する際に準備する REST ディスパッチクラスを手動で作成する方法を解説します。

関連ビデオで、OpenAPI 2.0 で定義したアプリケーションの仕様を利用する手順を使った API ファーストで作成するディスパッチクラスの解説ビデオもあります。

https://www.youtube.com/embed/q3XVT98_05I
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このビデオには、以下の関連ビデオがあります。

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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。

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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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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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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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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記事
· 2021年7月5日 1m read
データベースの暗号化の仕組み

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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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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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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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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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InterSystems IRIS では、管理ポータルの
 [システムエクスプローラ] > [SQL] : ウィザード > リンクテーブル
で行うリンクテーブルの作成をコマンドで行うことが可能です。

リンクテーブルの作成には、%SYSTEM.SQL.Schema クラスの CreateLinkedTable メソッドを使用します。
詳細は、クラスリファレンスをご覧ください。

実行は以下のように行います。

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