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。

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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)。

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開発者の皆さんこんにちは!IRIS プログラミングコンテストも 6 回目を迎えました!

今回のコンテストのテーマは

「InterSystems IRIS をバックエンドとし Web またはモバイル・ソリューションをフロントエンドとして使用する⚡️フル・スタック・アプリケーション⚡️」

です。日本からのご応募お待ちしております!

Open Exchange(アプリケーション登録/参考となる開発テンプレート)のページはこちら➡ ⚡️ InterSystems Full Stack Contest ⚡️

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Java ゲートウェイを使用することで、Java クラスのモジュールを InterSystems IRIS から実行できます。

【メモ】Java ゲートウェイは、外部 Java オブジェクトを InterSystems IRIS 内のネイティブ・オブジェクトと同じようにインスタンス化し、Javaオブジェクトを操作するための方法です。

詳細は以下ドキュメントをご参照ください。
Java ゲートウェイについて

 

Java ゲートウェイを使用する手順は以下の通りです。

1) Java ゲートウェイサーバを開始する

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開発者の皆さん、こんにちは!

Full Stack コンテストについての続報をお伝えします!

投票期間に追加ポイントを獲得できる「テクノロジーボーナス」について紹介します。

対象となる技術は、以下の通りです。

  • InterSystems IRIS REST API の使用
  • InterSystems Native API の使用
  • InterSystems JDBC の使用
  • ZPMパッケージによる公開
  • Docker コンテナの使用

詳細は以下の通りです。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

インターシステムズでは、お客様のペースで学ぶことができる柔軟でユーザセントリックな教育サービスを提供しています。
ラーン&プレイ

InterSystems オンラインラーニングにご登録いただくと、Java から InterSystems IRISにアクセスする様々なサンプルをご利用いただけます。

Java のサンプルは、オンラインラーニングの以下のページでご紹介しています(英語のみ)。
Welcome to the Java QuickStart!

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キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS

目的

PandasデータフレームはEDA(探索的データ分析)に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者(1つ以上の遭遇レコードにリンク)がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。  

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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。

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SQL ゲートウェイ接続を使用した、外部データベースへのアクセス方法についてご説明します。

手順は以下になります。
 


1. 外部ソースへの SQL ゲートウェイ接続の作成を行います


※こちらの例では、IRISの別インスタンスへの接続を試しています。 
※ODBCを使用される場合は、事前に
システムDSN(64bit)の準備が必要です。

管理ポータルより
 [システム管理] > [構成] > [接続性] > [SQLゲートウェイ接続] の 新規接続作成 ボタンをクリックします。

接続の種類を選択し、必要項目を設定します。以下のサンプルは、ODBC接続(別IRISインスタンスのDSN設定)を行っています。

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