#InterSystems IRIS

最後にCSP機能の中でReactでうまく置き換えできなかった処理について紹介します。

該当する処理は、サーバー上の商品データに含まれるその商品の画像データ（GIF形式）を取得して、ブラウザにイメージとして描画させるものです。

CSPにはStreamServer.clsというサーバー側で動作する機能が用意されています。

この機能を使ってデータベース上に格納されているストリームデータをHTML IMGタグで処理できる形式に変換してくれます。

StreamServer機能を使って画像を表示する処理

Reactで同様の機能を実現する方法が見つからなかったため（そもそもReactはサーバーサイドではなくクライアント上の技術なので）、データベース内に格納されているイメージを取得するのではなく、静的なイメージファイルをウェブサーバーが参照可能な場所に置くことで解決しました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ユーザに権限を与えたい場合、「GRANT」コマンドや「GrantPrivilegeメソッド」を使用しますが、ロールに対しても権限を与えることができます。

例えば、特定スキーマにのみ何でもできるロールを作成し、それを特定のユーザに割り当てるようなことが可能となります。

こちらの記事では、その方法をご紹介します。

(1) GrantPrivilegeメソッドを使用して「スキーマXXX に何でもできるロール」を作成し、
(2) 該当ユーザに (1) のロールを割り当てる

★GRANT文を使う場合

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永続クラス定義（またはテーブル定義）に対してオブジェクト操作でデータの参照・更新を行うとき、オブジェクトオープンで使用する%OpenId()、オブジェクトの削除に使用する%DeleteId()の第2引数を使用して並行処理の制御方法を選択できます。

ご参考：オブジェクト同時処理のオプション

既定値は1です。（永続クラスのDEFAULTCONCURRENCYクラスパラメータでデフォルト値を指定できます。特に変更していない場合は 1を使用します）

並行処理の基本事項は以下の通りです。

ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

IrisApiTester の新しいバージョンを公開しました。以下のようないくつかの新機能が含まれています。

• 外部リポジトリ: コレクションのファイルをウェブページに手動でドラッグする代わりに、リポジトリ（GitHub または Bitbucket）のコレクションを使用できる機能を追加しました。
• プルして実行: リポジトリの変更を自動的にプルしてテストを実行する新しいエンドポイントを作成しました。
• ユニットテスト / 統合テスト: ユニットテストと統合テストで IrisApiTester を使用する例を追加しました。
• CI/CD: GitHub などのワークフローでコミットの完了ごとにコレクションのリポジトリの変更を自動的にプルし、テストを実行して Google Chat に結果を送信するための新しいエンドポイントを追加しました。

外部リポジトリ:

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Ens.Directorクラスのクラスメソッドを使用して取得できます。

プロダクション名（FAQSample.Interop.Production）とホスト名（FAQSample.Interop.FileOperation）を指定して設定リストを取得する方法は以下の通りです。

人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。

多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。

また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。

では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。

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【任意のXMLドキュメントの読み込み】
任意のXMLドキュメントの読み込み・書き出しを行うには、%XML.TextReaderクラスを使用します。
Parseメソッド(※ドキュメントがファイルの場合はParseFile()）を使用してドキュメントをParseし、各ノードのプロパティを取得します。

例えば、下記のXMLの場合、

各赤枠が、"ノード"の単位となり、

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まず以下のようなREST APIを定義したクラスを作成します。

DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。

例 1

（アメリカには）Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA（マサチューセッツ州ボストン）と Boston, NY（ニューヨーク州ボストン）のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。

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UTF-8(BOM付)のテキストファイルは以下のようにして作成可能です。

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以下は、EXCELのシートから指定したセルのデータを取得してその値を返すメソッドの例です。

大規模言語モデル（OpenAI の GPT-4 など）の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索（検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください）、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

InterSystems IRISのSQLの性能を評価する簡単なベンチマークテストを公開します。

また、このベンチマークプログラムで測定した過去の様々なハードウェアでのベンチマーク結果も公開します。

ハードウェアの進歩、インターシステムズの新しいテクノロジーの追加や性能改善によって、性能が劇的に変化しています。

現在のハードウェアの性能を考慮すると、少し物足りない感じが否めないですが、過去との結果の公正な比較という意味であえて、データの規模に関しては過去と同一条件でベンチマーク実施した結果となっています。

データの規模に関してはデータ件数を増やすことで変更できるようになっています。（現時点では500万件）

またこのベンチマークプログラムはインターシステムズ製品用に実装されていますが、使用しているテーブル構造は比較的シンプルなもので、また使用しているSQL文も標準的なものなので、他データベースシステムでも同じベンチマークを実施することはそんなに困難ではありません。

ベンチマークプログラムのリポジトリ