#JDBC

最近、LOAD DATA という素晴らしい新機能を使用することがありました。この記事では、初めて使用した際の体験についてお話しします。 以下の箇条書きには優先順がなく、他の評価も含まれません。 これらは、LOAD DATA コマンドを使用したときに私が気付いたことを記したものです。 また、プレビューリリースである IRIS バージョン 2021.2.0.617 を使用していることも記しておきたいと思います。 そのため、ここに記録されたことは、それ以降の IRIS バージョンに適用しない可能性があります。 それでも誰かのお役に立てるかもしれません。

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。

Java のプログラムで $List 構造のデータを扱うには、InterSystems 製品が提供する IRISList クラスを使用することが可能です。

こちらは、IRIS Native と同様に JDBCドライバの拡張機能の一部として提供しております。

Native API for Java Quick Reference（英語のみ）

こちらでは、InterSystems 製品上に $List 構造を扱うクラスメソッドを作成し、それをストアドプロシージャとして公開し Java から呼び出すサンプルをご紹介します。

【使用可能バージョン】

IRIS 2020.1 以降に同梱されている JDBC ドライババージョン 3.1.0 以降。
ただし、JDBCで使用する場合は 3.2.0以降（IRIS2021.1以降）。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バージョン2009.1以降で、JDBC 4.0API に対応しています。

詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

JDBCサポートについて