#InterSystems IRIS for Health

インターシステムズは、InterSystems IRIS データ・プラットフォーム、InterSystems IRIS for Health 、HealthShare Health Connect のバージョン 2024.1.0.267.2 をリリースしました。

このリリースには、Ubuntu 24.04 オペレーティング・システムのサポートが追加されています。 Ubuntu 24.04 には、Linux カーネル 6.8、セキュリティの改善、インストーラおよびユーザ・インタフェースの改善が含まれています。 InterSystems IRIS IntegratedML は、Ubuntu 24.04 ではまだご利用いただけません。

さらにこのリリースでは、すべてのプラットフォームで以下の2つの不具合が修正されています：

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。

こちらの記事では、LinuxでODBC接続の設定を行う方法をご紹介します。

はじめに、Linuxのバージョンを確認します。

インターシステムズは、InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Health、HealthShare Health Connect のメンテナンスバージョン 2022.1.5 および 2023.1.4 をリリースしました。

【2022.1.5】

2022.1.x に対するバグフィックスを提供しています。詳細な情報は、以下のページをご参照ください（すべて英語版です）

InterSystems IRIS 2024.2 と InterSystems IRIS for Health 2024.2 の最初の開発者プレビューが WRC プレビューダウンロードページ に公開されました。このプレビューではコンテナ版は準備できていませんが、次回にはコンテナ版も公開する予定です。

今回のリリースは、これまで公開してきた開発者プレビュー版の中で一番早いリリースサイクルになります。それもあり、「本リリースの注目点」と呼べる機能はまだありません。今後のプレビューリリースで機能一覧の準備が整い次第、すぐにお伝えいたします。

ドキュメントは以下のリンクからご覧いただけます。

みなさんこんにちは！ 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。

ベクトル検索でどんなことができるの？

ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。

ベクトルとは？

ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、

バージョン 2023.3（InterSystems IRIS for Health）の新機能は、FHIR プロファイル基準の検証を実行する機能です。

（*）

この記事では、この機能の基本的な概要を説明します。

FHIR が重要な場合は、この新機能を絶対にお試しになることをお勧めします。このままお読みください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クエリパフォーマンスを左右するクエリプランは、テーブルチューニングを行った結果の統計情報を元に生成されます。

ある環境で期待したプランになったけれど、他の環境では意図したプランにならない場合、（期待したプランとなる）既存環境からテーブル統計情報をエクスポートして別の環境にインポートし、同じ統計情報をもとにしたクエリプランで実行することができます。

%Installerという特別なツールを使用すると、目的のIRIS構成を記述するインストールマニフェストを定義できることはご存じでしょうか？
インストールマニフェストに作成したい IRIS 構成を記述すると、インストール中、またはターミナルやコードからマニフェストを実行した際に、構成設定が適用されます。

インストールマニフェストについては、以下の記事でご紹介しておりますので是非ご覧ください（Cachéの記事になりますがIRISでも同様です）。
%InstallerでInterSystems Cachéにアプリケーションをデプロイする

こちらの記事では、実際にマニフェストで追加できる主な項目について、サンプルコードとあわせてご紹介します。
今回は、以下の機能の設定例をご紹介します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

まず以下のようなREST APIを定義したクラスを作成します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Embedded Pythonでトランザクションを実装するために、以下のようなAPIが用意されています。

import iris  
       iris.tlevel()
       intval = iris.tstart()
       iris.tcommit()
       iris.trollbackone()
       iris.trollback()

詳細はドキュメントをご覧ください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

$ZF(-100)で外部コマンドを実行する場合、その外部コマンドの子プロセスからの応答が返らない限り、$ZF(100)コマンドを発行したIRISプロセスはその応答を待って残り続けます。

従ってIRISプロセスを終了させるためにはその応答がない子プロセスを強制終了させる必要があります。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

Pythonで、IRISサーバ外部から、IRISの処理を呼び出したりIRISのデータを扱いたい場合には、Native API for Pythonを使用します。
モジュールのインポートは、

import irisnative

で、行います。

詳細は、下記ドキュメント及び、各関連トピックをご参照ください。
[ドキュメント] InterSystems Native SDK for Python

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLのINSERT/UPDATE/DELETE文で大量のデータを更新する際に、高速化する方法をご紹介します。
以下の2つの手順を実行することで、更新処理のパフォーマンスを向上させることが可能です。

１．INSERT/UPDATE/DELETE時にインデックスを作成せず、あとでまとめて作成する

２．INSERT/UPDATE/DELETE時にジャーナルをOFFにする

１は、%NOINDEX キーワードを指定してインデックスの生成を後でまとめて行うことで、インデックスの構築を抑制しパフォーマンスを向上させる方法です。

クエリ実行例は、以下のようになります。