皆さん、こんにちは。

ストリームデータをデータベースに格納する場合、ファイルなどから読み取る際に漢字コード変換を行い、Unicode形式で%GlobalCharacterStreamに格納されるかと思いますが、時々、バイナリのままで読み込んでしまい、漢字コード変換を行わないといけない状況があるかと思います。

ファイルストリームでしたら%FileCharacterStreamクラスのTranslateTableプロパティに元の漢字コードを指定すれば、以下のようにコード変換しながら読みだすことは可能です。

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。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

MM/DD-hh:mm:ss:938 ( 0) 1 Failed to allocate xxxMB shared memory using large pages. Switching to small pages.
MM/DD-hh:mm:ss:938 ( 0) 0 Allocated xxxMB shared memory: yyyMB global buffers, zzzMB routine buffers

コンソールログ（cconsole.log/messages.log）に上記のようなメッセージがある場合は、Large Page でのメモリ確保に失敗して、Small Page でメモリを確保したことを示しています。

Allocated xxxMB が設定サイズと同じ場合、Small Pageでメモリ確保ができていますので、設定サイズを減らす必要はありません。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

iris コマンドを使用して、InterSystems IRIS のインスタンスを制御できます。
iris コマンドは多くの機能をサポートします。以下の構文を使用します。

ソリューションを Amazon Web Services エコシステム、サーバーレスアプリケーション、または boto3 を使用した Python スクリプトにスムーズに統合する方法を探している場合は、IRIS Python Native API を使用するのが最適です。 IRIS で何かを取得したり設定したりしてアプリケーションに素晴らしい機能を備える必要があるまで、本番の実装を大々的に構築する必要はありません。したがって、誰かにとって重要なものまたはあなた以外にはまったく重要でないもの（これも同じくらい重要なことです）を構築できるようにこの記事が役に立てればと思います。

より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV（Entity-Attribute-Value）モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems製品のプロセスが消費するメモリ領域は以下の6つの領域になります。

プロセスのプライベートな領域

　1. プロセスパーティション（ローカル変数テーブル等、プロセスごとに使用するメモリ）
　2. 長い文字列（LongString）使用メモリ
　3. 文字列スタック...等

プロセス間共有領域

　4. データベースキャッシュ
　5. ルーチンキャッシュ
　6. 一般ヒープメモリ（プロセステーブル、ロックテーブル等）

@Yuri Marx のお陰で、非常に優れた Postgres から IRIS へのデータベース移行の例を確認できました。
私の個人的な問題は、DBeaver を移行ツールとして使用することです。
特に、以前の IRIS（それから Caché）の強みの 1 つは、JBDC または ODBC でアクセスできる限り任意の外部 Db にアクセスできる SQLgateways を利用できることであったためです。 そこで、これを実演するために、パッケージを拡張しました。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Question:

IRISという製品名を選んだのはなぜですか？

Answer:

IRISは、インターシステムズの製品開発者がソフトウェアを開発する際に常に念頭に置くべき以下の4つの原則の先頭文字を表しています。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

コミュニティ版は1インスタンスでの利用を想定しているため、2インスタンス以上で設定する構成は利用できません。

製品版と異なる点は以下の通りです。

Global Summit 2022 または 2022.2 ローンチウェビナーの内容からよく覚えていると思いますが、InterSystems IRIS の分析ソリューションに組み込むための目覚ましい新機能をリリースしようとしています。 分析クエリを桁違いに高速化する、代替の SQL テーブルデータ格納手法であるカラムナー(列指向)ストレージです。 もともと 2022.2 の実験的機能としてリリースされましたが、最新の 2022.3 開発者プレビューには多数の更新が含まれているため、別途ここで簡単に説明したいと思います。

2023.2 の開発者プレビュープログラムの一環として、3番目の開発者プレビューを公開いたします。今回リリースされたのは、InterSystems IRIS と InterSystems IRIS for Health です。

本リリースの注目点

2023.2では、多くの機能修正と改善に加えて、時間認識モデリングや 強化された外部テーブル、読み込み専用の FEDERATED テーブルといった新機能が含まれる予定です。これら新機能の一部は、今回の開発者プレビュー版にはまだ含まれていません。ご注意ください。

次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。

前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

• 任意のPythonコードを実行する
• InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
• Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
• InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です（変更される可能性があります）。