これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品を利用した REST/JSON の操作方法を、簡単なサンプルを利用して解説します。

サンプルでは、REST クライアント、HTML、ターミナルからデータ（JSON）を送信し、サーバ（InterSystems製品）で JSON 形式のデータを返す REST ディスパッチクラスを使った簡単な流れになっています。

サンプルは、https://github.com/Intersystems-jp/FAQ-REST-SimpleSample からダウンロードいただけます。

サンプルの利用手順

• (1) サンプルファイル（XML）のインポート

RESTディスパッチクラスとサンプルHTMLファイルが含まれています

• (2) ウェブアプリケーションパスの設定
• (3) 実行

(1) サンプルファイル（XML）のインポート

管理ポータルからインポートします（スタジオを利用されている場合は、スタジオでもインポートできます）。

管理ポータルは http://localhost:52773/csp/sys/UtilHome.csp でアクセスできます。

※ ポート番号はお使いの環境に合わせて変更してください。

管理ポータルにアクセスできたら以下メニューでインポートを行ってください。

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

IRIS の ObjectScript を使えば、ビジネスロジックの記述からキーバリュー形式のデータ操作まで様々な処理が記述できます。
ですが、残念ながら Python のように豊富なライブラリを利用し、機械学習をはじめとする Python が得意とすることまでは単独では行えません。
「ObjectScript から Python を呼べたら？」を実現するための計画中機能も含め、IRIS がサポートする Python の利用方法をご紹介します。

この動画の講演資料（PDF)もご用意しました。
動画の中でご紹介している技術資料へのURLは、こちらの資料をご活用ください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

OSのコマンド実行する場合、$ZF(-100) を使用します。

do $ZF(-100,"",program,args) // Windows コマンドを【同期】実行します。

do $ZF(-100,"/ASYNC",program,args) // Windows コマンドを【非同期】実行します。

mkdir, copy などのOSシェルコマンドを実行する場合は、/SHELL もあわせて指定します。

do $zf(-100,"/shell /async","mkdir","c:\temp\x")

詳細は以下のドキュメントを参照してください。

$ZF(-100) について【IRIS】
$ZF(-100) について
 

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）。

人物相関図のイメージ 

以下、今回のテーマについて、ビデオと文字でご紹介しています。最後までお付き合いいただければ幸いです！（ビデオは全体で 7 分 20 秒）

人物相関図と言えば、グラフデータベースをイメージされると思います。

IRIS はグラフデータベースではないのですが、IRIS ネイティブのデータの「グローバル」を利用することで、グラフデータベースと似たような構造を表現することができます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems Data Platformは、データベースキャッシュやルーチンキャッシュなどの共有メモリを、起動時に割り当てます。

バージョン2007.1以降をWindows上で動作させる際、Windows特有の共有メモリに関する問題が生じることが判明しています。

詳細については、以下の技術資料をご参照ください。

Windows上での共有メモリの割り当てについて

また、以下の記事もあわせてご覧ください。

コンソールログに "Failed to allocate xxxMB shared memory using large pages..." のエラーメッセージが出ているとき

IRISが使用するワーキングセット(メモリ)について

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

オンラインバックアップの API である BACKUP^DBACK ルーチンを使用して実行できます。
フルバックアップを実行する例は以下の通りです。

バックアップ成功時は戻り値に 1 が返り、失敗時は 0 が返ります。
失敗時の詳細は、ログファイルをご参照ください。

また、第2引数の TYPE に C を指定すると累積バックアップ、I を指定すると差分バックアップを指定できます。
ルーチン例は以下の通りです。

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

この動画では、クラウド環境下で利用可能な InterSystems 製品の様々なバックアップオプションと戦略、そしてサードパーティのバックアップ代替オプションについて紹介します。

今現在、クラウド環境をご利用でない方にも役立てて頂ける情報も紹介します。ぜひご覧ください。

関連動画として、こちらも公開しています。宜しければご覧下さい。
「クラウドストレージ戦略」（字幕付き動画）

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

仮想ドキュメント（以降VDOC）とは複雑な構造のドキュメント（メッセージ）を効率良く高速に処理するために考えられたメッセージ処理の仕組みです。

HL7に代表される EDI 標準は電子データ交換のための汎用的なかなり複雑なメッセージ形式を含んでいます。

また、メッセージの種類を増やすと運用が複雑になってしまうため、1 つのメッセージに様々なデータを詰め込む傾向があります。

その結果 1 つのメッセージは複雑かつデータ量が多いものになりがちです。

一方、実際のメッセージ交換では、メッセージの全てのデータを処理することはまれで一部のデータのみが必要となるケースがほとんどです。

複雑なメッセージ構造から必要な項目を抽出して処理する際、メッセージを InterSystems IRIS data platform のオプジェクト指向フレームワークに基づき一度オブジェクトとしてインスタンス化することで処理を簡潔に記述できます。

しかし、データ量の多いメッセージを解析しオブジェクトにインスタンス化する処理は非常に負荷のかかる処理で、しかも大量のメッセージを処理しなければならない場合は求められるスループットを満たせない状況になりがちです。

しかも必要なデータは「全体の中のほんの少し」という状況の場合、無駄の多い処理となります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%Net.FtpSession クラスを使用して FTP サーバから、アップロード／ダウンロードする方法をご紹介します。

1. FTPサーバにイメージファイルをアップロードする

Java Business Host終了のお知らせ

IRIS 2020.1、IRIS for Health 2020.1にてリリースされたPEXは、Java Business Hostよりも優れた方法でプロダクションにJavaアプリを組み込めるようになりました。PEXは相互運用でのコンポーネントを構築する完全なAPIを持っており、Javaと.Netの両方で利用可能です。

Java Business HostはIRIS、IRIS  for Health 2020.4より削除されました。Java Business Hostをご利用のお客様にはPEXへの移行をお勧めします。

PEXの利点

• Javaまたは.Netでプロダクションコンポーネントを作成可能
• コンポーネント間でより複雑なメッセージ構造の受け渡しが可能
• 設定の簡略化
• ObjectScriptを必要としないため開発の簡素化が可能

PEXへのマイグレーションについての詳細は Java Business Host から PEX への移行 をご参照ください。

こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

AWSのcodebuildを利用して、
IRIS環境をビルドされた経験がある方がいらっしゃたら
情報共有いただきたいです。

ただいま取り組んでいるプロジェクトでは、
IRISのclsファイルをaws codecommitのgitリポジトリで管理しております。
※Dockerコンテナではない。

ここで作成されたソースコードをaws Codebuildの仕組みを利用して
自動でコンパイルチェックをする仕組みを構築したいと考えております。
コンパイルを実行する環境としては、AWS ECRに自作したDockerコンテナを利用しております。
※コンテナはstore/intersystems/iris-community:2020.1.0.215.0を基底に、簡単なネームスペースを作成しただけのもの。
　ローカルPC上ではIRIS環境として利用できることを確認済み。

ビルドはbuildspec.ymlにて、以下のような命令で行おうと考えております。

1. iris start IRIS でirisを起動。
2. iris terminal IRISでターミナルにログイン。
3. gitから取得したコードをImport & コンパイル。

しかし、上記を実行しようとすると2の時点で Access Deniedのエラーとなってしまいます。

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。
 

InterSystems IRISではシャドウイングは非推奨の為、Caché/Ensembleからのマイグレーションに伴い、シャドウイングをご使用頂いているお客様はミラーリングへ移行する必要があります。

この動画では、ミラーリングの概要およびミラーリングの構成例、シャドウイングとの運用上の違いや注意点についてご説明します。

シャドウイングから移行される場合のミラーリングの構成としては、DR非同期またはレポーティング非同期になります。 ミラーリングとシャドウイングでは、データベースファイルやジャーナルファイルの取り扱いが異なります。
この点につきまして、動画の後半に紹介しておりますのでご参考下さい。

マイグレーションについては、こちらの動画も合わせてご覧ください。
「（動画）InterSystems IRIS へのマイグレーション」

目的

Japan Virtual Summit 2021で、Kubernetesに関するセッションを実施させていただいたのですが、AzureのアカウントやIRIS評価用ライセンスキーをお持ちの方が対象になっていました。もう少し手軽に試してみたいとお考えの開発者の方もおられると思いますので、本記事では仮想環境でも利用可能なk8sの軽量実装であるmirok8sで、IRIS Community Editionを稼働させる手順をご紹介いたします。

2022/1/7 若干の加筆・修正しました

マルチノード化する手順はこちらに記載しています。

第2部: インデックス処理

クラスにどのようなインデックスが必要であるのか、それをどのように定義するのかについて理解できたので、 次に、どのように処理するのかについて確認しましょう。

クエリプラン

（注意: クラスに変更を適用する場合と同様に、ライブシステムにインデックスを追加する場合にもリスクが伴います。インデックスが入力されているときに、ユーザーがデータにアクセスしたり更新したりすると、クエリ結果が空になったり誤った結果が生じることがあります。また、構築中のインデックスが破損する場合もあります。 ライブシステムでインデックスを定義したり使用したりするには追加の手順があり、それについてはこのセクションで触れていますが、詳細はドキュメントに記載されています。）

新しいインデックスの準備ができたら、SQLオプティマイザが、クエリを実行する上で最も効率的に読み取れるインデックスであると判断するかどうかを確認できます。 プランを確認するために実際にクエリを実行する必要はありません。 クエリがあれば、プランをプログラムで確認することができます。

            Set query = 1

     Set query(1) = “SELECT SSN,Name FROM Sample.Person WHERE Office_State = 'MA'”

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システムクラス SYS.Lock のメソッド GetLockSpaceInfo() にてロックテーブルの空きサイズ、使用サイズが取得可能です。

戻り値は、“AvailableSpace, UsableSpace, UsedSpace” になり、それぞれByte単位の値を表しています。

AvailableSpace：ロックテーブルサイズから使用サイズ（UsedSpace）を引いたサイズ

UsableSpace：AvailableSpaceよりロック管理のための内部データを引いたサイズ
→これがユーザの使用できるロックテーブル空き容量になります。

UsedSpace：使用サイズ
 

詳細は、クラスリファレンス をご覧ください。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Webアプリケーションの開発・運用には、高性能・高スケーラビリティ・開発生産性の良さが求められます。

IRIS Data Platformには、高性能で軽量なデータベースエンジンとそのエンジンの性能を最大限活用するアプリケーションサーバ機能、および、Webアプリケーションを迅速に開発するためのREST/JSON対応、API管理機能が用意されています。

さらに、マルチコア・マルチCPUシステムに最適化したアーキテクチャや、複数サーバでのスケールアウト手法による高スケーラビリティを提供するECP、シャーディングと呼ばれる技術を提供します。

これは、SQLインデックスに関する2部構成の記事の前半です。

第1部 - インデックスを理解する

インデックスとは？

最後に図書館に行った時のことを思い出してください。 通常そこには、分野別（そして作者順と題名順）に整理された本が並び、それぞれの棚には、本の分野を説明したコードが記載された本立てがあります。 特定の分野の本を収集する場合、すべての通路を歩いて一冊ずつ本の表紙を読む代わりに、目的の分野の本棚に直接向かって選ぶことができるでしょう。

SQLインデックスにもこれと同じ機能があります。テーブルの各行にフィールドの値へのクイック参照を提供することで、パフォーマンスを向上させています。

インデックスの設定は、最適なSQLパフォーマンスを得られるようにクラスを準備する際の主なステップの1つです。

この記事では、次のことについて説明します。

1. インデックスとは何か。いつ、なぜそれを使用するか。
2. どのようなインデックスが存在するか、どのようなシナリオに適しているのか。
3. インデックスの例
4. 作成方法

この記事では、Sampleスキーマのクラスを参照します。 このスキーマは以下に示すGitHubリポジトリにあります。また、CachéとEnsembleでインストールされるSamplesネームスペースでも提供されています。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems IRISでは、サンプル定義の一部は、GitHub上に公開しています。

本FAQ内で登場する Sample.Person のクラス定義とサンプルデータについては、こちら からダウンロードいただけます。
手順は以下の通りです。

1. Zipとしてダウンロード
2. 1を展開
3. 展開フォルダ内 以下階層のクラス定義をターミナルを利用してIRISへインポートし、インポート後 Build()メソッドを実行します。

Samples-Data-master\buildsample\Build.DataSample.cls をフルパスで指定してインポートします（Sample-Data-masterフォルダを c:\kit へコピーした状態での例です）。

do $system.OBJ.Load("C:\kit\Samples-Data-master\buildsample\Build.DataSample.cls","ck")  

データ生成のBuild() メソッド実行例は以下の通りです。

do ##class(Build.DataSample).Build() 

実行例（全体）：

1. ブロックチェーン

この記事を書いている時点(2019年2月)で、ビットコインの価値はそれが絶頂期だったころの 5 分の 1 未満に下落しています。 そのため、ブロックチェーンの私の体験について誰かに話すときに最初に耳にするのは、「今頃ブロックチェーンを欲しがる人がいるのか」という偽りなく懐疑的な言葉です。

その通り。ブロックチェーンの盛り上がりは衰退しています。 ところが、それが基づいているテクノロジーはここにとどまり、特定の分野で使用され続けるでしょう。一般的にインターネットではこのテクノロジーの使用方法が記述された資料でいっぱいです。 

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Java から IRIS へ接続する方法の中から XEP（ゼップ）を利用して、GPS （GPX）データを高速に取り込むサンプルをご紹介します。

Java の実行環境や IRIS がお手元になくても大丈夫です！コンテナ 🐳 のビルド＋開始で体験できる「実行環境テンプレート」をご用意しました。

ソースコードは コミュニティの Git で公開 していますので、docker、docker-compose 、git がインストールされた環境であれば、すぐにお試しいただけます（Javaの実行環境はコンテナでご提供するので準備不要です）。

操作方法は、Gitの README に記載しています。ぜひお試しください。

この記事の中では、コード解説を追加しています。ぜひ、最後までお付き合いください！

1)処理概要

GPX データを IRIS へ渡す迄の流れにリアクティブプログラミングが行える RxJava2 のライブラリを使用しています。

メモ：サンプルコードの中では、GPS データを直接受信するのではなく、Google マイマップやサンプル GPS データから GPX ファイルに変換したデータを入力に使用しています。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インターシステムズ オンラインラーニングでは、InterSystems IRIS 概要や IRIS の各機能について 2～5分でご覧いただける QuickStart ページ（説明ビデオと操作方法を解説、サンプル用 Git の使い方をまとめたページ）をご用意しています。

• InterSystems IRIS Data Platform について
• Multi-Model
• Embedded Python QuickStart
• Interoperability
• Java
• .NET
• Node.js
• Python
• SQL での開発

*日本語字幕をオンにする方法は こちらをご覧ください。

開発者向けまとめページでは、QuickStart 以外にもドキュメントや開発者コミュニティへのリンク、IRIS を簡単に始めることのできるクラウド（AWS／Azure／GCP）のマーケットプレイスへのリンクなどまとめています。

ぜひご活用ください。

開発者コミュニティにもサンプルコード付き記事の投稿があります。ぜひご参照ください。

• Inteoperability タグ
• Java タグ
• .NET タグ
• Python タグ
• SQL タグ
• クラウド タグ

中間データベースを使用して、Grafana と IRIS（または Cache/Ensemble）を使用する方法を説明した非常に有益な記事がコミュニティにいくつか掲載されています。

しかし私は、IRIS 構造に直接アクセスしたいと考えていました。 特にこのリンクで説明しているように、SQL でアクセス可能なCaché履歴モニターのデータにアクセスしたかったのです。

https://community.intersystems.com/post/apm-using-cach%C3%A9-history-monitor

また、データをいじりたくもありませんでした。

必要とするデータを返すクラスクエリはすでにあったので、それらを、JSON を返す REST クラスに埋め込むだけで良かったからです。 クラス Grafana.MonitorData はまだ含めていません。それでなければならないという理由があるわけではなかったためですが、要望があれば、含めることは可能です。

ObjectScriptには、エラー（ステータスコード、例外、SQLCODEなど）を処理する方法が少なくとも3つあります。 ほとんどのシステムコードにはステータスが使用されていますが、例外は、いくつかの理由により、より簡単に処理することができます。 レガシーコードを使用している場合、さまざまな手法の変換にいくらか時間が掛かりますが、 参考として、次のスニペットをよく使用しています。 皆さんのお役にも立てればと思います。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

監視対象プロセスについては以下の表をご参照ください。

※利用環境によって、出現しないプロセスもあります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems のミラーリングを使用することで、以下2つの目的を達成できます。

1. 自動フェイルオーバ
2. ディザスタリカバリや、ビジネスインテリジェンスのためのデータベースの複製

1 については、2台の InterSystems 製品を利用し、プライマリサーバの InterSystems 製品に障害が発生した場合は、もう片方の InterSystems 製品に自動フェイルオーバが行えるミラーリング構成です。

2 については、1台のプライマリサーバである InterSystems 製品から、遠隔地も含め、任意の拠点にある複数台の InterSystems 製品へ（＝非同期ミラーメンバ）データベースファイル（InterSystems IRISは「IRIS.DAT」、Caché／Ensemble／HealthShareは「CACHE.DAT」）のミラーリングを行います。
（また、複数のプライマリサーバから1台の非同期メンバのInterSystems 製品へのミラーリングも行えます。）
 

詳細は以下ドキュメントをご参照ください。
InterSystems IRIS ミラーリングについて【IRIS】
ミラーリングについて
 

あわせて、以下の記事も是非ご覧ください。
Cache Mirroring 101：簡単なガイドとよくある質問  
 

★おまけ

数年ほど前、Caché Foundationsの講座（現「Developing Using InterSystems Objects and SQL」）において、%UnitTestフレームワークの基礎を講義していたことがあります。 その時、ある受講者から、ユニットテストを実行している間に、パフォーマンス統計を収集できるかどうかを尋ねられました。 それから数週間後、この質問に答えるために、%UnitTestの例にコードを追加したのですが、 ようやく、このコミュニティでも共有することにしました。

*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。
 

機械学習やAIの進歩が、社会的にも大きな話題になっています。 しかしながら、実際に機械学習を活用したシステムを開発し、ビジネスに生かすところに到達するまでには様々な課題があります。例えば、データサイエンティストと呼ばれる高度なスキルを持った人材の不足もその一つです。

InterSystems は、アプリケーション開発者の方々が、IRIS data platform に保存されているデータとSQLを用いて、機械学習を容易に利用できる仕組み「IntegratedML」を開発しました。この動画では、IntegratedML の仕組みや使い方について解説します。

間もなくリリース予定の InterSystems IRIS 2021.1 に、IntegratedML が含まれます。
現在 2021.1のプレビュー版を公開中です。 詳しくはこちらをご覧ください。

本動画ではデモを行っています。デモをご覧になりたい方は 16:36 からご覧ください。

開発者の皆さんこんにちは！

第11回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト（開発者ツール） への応募、投票が全て終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。

今回のお知らせでは、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します！

🏆 Experts Nomination - 特別に選ばれた審査員から最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。  

🥇 1位 - $4,000 は Server Manager for VSCode を開発された @John Murray さんに贈られました！

🥈 2位 - $1,500 は Config-API を開発された @Lorenzo Scalese さんに贈られました！

🥈 2位 - $1,500 は zpm-explorer を開発された @Henrique Dias Dias さんと @José Roberto Pereira さんに贈られました！

🏆 Community Nomination - 最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。

🥇 1位 - $750 は Server Manager for VSCode を開発された @John Murray さんに贈られました！ 

この記事には、IAM の基本概念を学習するための、教材、例、演習が含まれます。

すべてのリソースはこちらの git から入手できます: https://github.com/grongierisc/iam-training

ソリューションは training ブランチにあります。

この記事では、次の点について説明します。

インターシステムズは、以下のプレビューバージョンをリリースしました。

• InterSystems IRIS 2021.1 preview
• InterSystems IRIS for Health 2021.1 preview
• HealthShare Health Connect 2021.1 preview

来月に予定されている一般提供開始に先立ち、このプレビューリリースにて新製品の感想を皆様からお聞かせいただきたいと思います。
InterSystems IRIS Data Platform 2021.1 は、エクステンデッド・メンテナンス(EM)リリースです。前回のEMリリースである2020.1以降、継続的なデリバリー(CD)リリースで多くの重要な新機能や拡張機能が追加されています。
CDリリースの概要については、2020.2、2020.3、2020.4のリリースノートを参照してください。

このプレビューリリースのビルド番号は、2021.1.0.205.0 です。

【新機能のご紹介】
本リリースの機能強化により、開発者は選択した言語で高速かつ堅牢なアプリケーションをより自由に構築できるようになり、ユーザーは新しい高速な分析機能により大量の情報をより効果的に利用できるようになります。