#InterSystems IRIS

この記事では、以下のオンラインデモを通じ、GitHub アカウントを使用した OAuth2 認証の基本を説明します。
https://dappsecurity.demo.community.intersystems.com/csp/user/index.csp（SuperUser | SYS）

InterSystemsを使用してExcelファイルを生成する方法はたくさんあります。ZENレポートやIRISレポート（Logiレポートまたは正式にはJReportsと呼ばれるレポート）のほか、サードパーティのJavaライブラリを使用するなど、可能性はほぼ無限です。

しかし、Caché ObjectScriptだけで単純なスプレッドシートを作成したい場合はどうでしょうか。 （サードパーティアプリケーションを使用せずに、です）

私の場合、大量の生データを含むレポート（金融関係の人たちが好むレポート）を生成する必要がありますが、私のZEN/IRISでは対応できません。私が呼ぶところの「ゼロバイトファイル」が生成され、基本的にJavaのメモリ不足となり、レポーティングサーバーに大きな負荷を生じてしまいます。

これは、Office Open XML（OOXML）を使って実現できます。 Office Open XML形式は、多数のXMLファイルで構成されるZIPパケージです。 つまり基本的には、これらのXMLファイルを生成してZIP圧縮し、.xslxに名前を変更すればよいのです。 それくらい単純です。

これは、IRIS でリレーショナルデータをクエリするアナリストとアプリケーションに、さらに優れた適応性とパフォーマンスによるエクスペリエンスを提供する IRIS SQL のイノベーションをトピックとした短い連載の 3 つ目の記事です。 2021.2 では連載の最後の記事になるかもしれませんが、この分野ではさらにいくつかの機能強化が行われています。 この記事では、このリリースで収集し始めたヒストグラムという追加のテーブル統計について、もう少し詳しく説明します。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

マップされたクラス・ルーチンも含めてコンパイルする場合は、コンパイラ修飾子に "/mapped=1" もしくは "/mapped" を指定します。 例えば、以下のように行います。

【例1】クラスリストを取得してコンパイル

【例2】全てのクラスをコンパイル

これは、適応性とパフォーマンスに優れた SQL エクスペリエンスを提供する 2021.2 SQL 強化機能に関する連載第 2 回目の記事です。 この記事では、前の記事で説明したランタイムプランの選択機能の主要な入力であるテーブル統計の収集におけるイノベーションに焦点を当てます。

InterSystems IRIS Data Platform の 2021.2 リリースには、ミッションクリティカルなアプリケーションを高速で柔軟性に優れ、セキュアに開発するための刺激的な新機能が多数含まれています。 Embedded Python は間違いなく脚光を浴びています（正当な理由で！）が、SQL の分野でも、テーブルデータに関する詳細な統計情報を収集し、それを最適なクエリプランに提供する、より適応性の高いエンジンに向けて大きな一歩を踏み出しました。 この短い連載記事では、2021.2 で新しく追加された 3 つの要素について詳しく説明し、ランタイムプランの選択(RTPC)を手始めに、この目標に向かって進みます。

これらについて適切な順序で話していくのは困難です（この記事を書く上で、私がどれだけ順序を入れ替えたか想像できないほどです！） というのも、これらが相互に非常にうまく機能するためです。 そのため、ご自由に順序を変えてお読みください。

最初のパートでは、IMAP プロトコルコマンドについて簡単に説明しました。このパートでは、IRIS を使用してこれらのコマンドを実装し、独自の IMAP クライアントを作成してみましょう！

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

各プロセスが消費しているメモリの内容は、Windowsリソースモニタの項目のワーキングセット、共有可能、プライベートで確認できます。

これらの内容は以下になります。

ワーキングセット　プロセスが使用する物理メモリです。
　　　　　　　　　ワーキングセット（プライベート）とワーキングセット（共有可能）との合計です。

共有可能 　 プロセスが使用する物理メモリ内で他のプロセスと共有可能なメモリです。

プライベート 　プロセスが使用する物理メモリ内で他のプロセスと共有不可能なメモリです。

開発者の皆さん、Python好きの皆さん、こんにちは！

ドキュメントをみながら IRIS 2021.2 に追加された Embedded Python を試してみました！

IRIS にログインしてるのに Pythonシェルに切り替えできて Python のコードが書けたり、Python で import iris するだけで SQL を実行できたりグローバルを操作できるので、おぉ！✨という感じです。

ぜひ、みなさんも体感してみてください！

では早速。

まず、IRISにログインします。Windows ならターミナルを開きます。Windows 以外は以下実行します。

開発者の皆さん、こんにちは！

最近リリースされた InterSystems IRIS 2021.2 の目玉機能のひとつが Embedded Pythonです。Embedded Pythonは、PythonのランタイムをIRISに組み込むことによって、IRISのメソッドをPythonで記述したり、PythonのコードからIRISのクラスにアクセスしたりなどなど、IRISのObjectScriptとPythonとで相互に呼び出しを行なえる機能です。

しかも、Pythonのランタイムを埋め込んでいるため、ネットワークのオーバーヘッドがなく、パフォーマンスへの影響は最小限です。

IRISのプログラマの方には、Pythonの豊富なライブラリをストレスなく利用して頂けます。

Pythonのプログラマの方には、ObjectScriptを学ぶことなく、IRISの高速なデータベースやインターオペラビリティ機能などをストレスなく活用して頂けます。

今回の記事では、Embedded Pythonの機能をほんの一部だけ紹介します。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

TRY-CATCHで行うことが可能です。
以下のように行ってください。

 #dim ex As %Exception.AbstractException
 TRY {
    "<何かエラーを発生させる処理>"
  }
  CATCH ex {
     do ex.Log()
  }

^%ETNを使用する場合は、^%ETNを呼び出す際にBACKエントリ（BACK^%ETN）から呼び出してください。

あわせて、以下の関連記事も是非ご覧ください。

キーワード: PyODBC、unixODBC、IRIS、IntegratedML、Jupyterノートブック、Python 3

目的

数か月前、私は「IRISデータベースへのPython JDBC接続」という簡易メモを書きました。以来、PCの奥深くに埋められたスクラッチパッドよりも、その記事を頻繁に参照しています。 そこで今回は、もう一つの簡易メモで「IRISデータベースへのPython ODBC接続」を作成する方法を説明します。

ODBCとPyODCBをWindowsクライアントでセットアップするのは非常に簡単なようですが、Linux/Unix系サーバーでunixODBCとPyODBCクライアントをセットアップする際には毎回、どこかで躓いてしまいます。

バニラLinuxクライアントで、IRISをインストールせずに、リモートIRISサーバーに対してPyODBC/unixODBCの配管をうまく行うための単純で一貫したアプローチがあるのでしょうか。

キーワード: Python、JDBC、SQL、IRIS、Jupyterノートブック、Pandas、Numpy、および機械学習

1. 目的

これは、デモの目的で、Jupyterノートブック内でPython 3によってIRIS JDBCドライバーを呼び出し、SQL構文でIRISデータベースインスタンスにデータを読み書きする、5分程度の簡単なメモです。

昨年、私はCacheデータベースへのPythonバインディング（セクション4.7）について簡単に触れました。 そこで、Pythonを使ってIRISデータベースに接続し、そのデータをPandasデータフレームとNumPy配列に読み込んで通常の分析を行ってから、事前処理済みまたは正規化されたデータをML/DLパイプラインに通すためにIRISに書き込む作業においてのオプションと議論について要約しましょう。

すぐに思い浮かぶ簡単なオプションがいくつかあります。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

データ項目の値が”＃Deleted"と表示される場合、MS Accessの設定でこの問題を回避することができます(MS Access2016以降)。

MS Accessのオプションより、「大きい数値(BigInt)データ型をサポート」にチェックを入れます。

設定後、リンクテーブルを一度閉じて、リンクの更新を行います。