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#SQL

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SQLは、リレーショナルデータベースにデータを格納、操作、および取得するための標準言語です。

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。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

データの登録/更新/削除を実行中でも、インデックスを再構築することは可能です。
ただし、再構築中は更新途中の状態で参照されますので、専用ユーティリティを使用することをお勧めします。
手順は以下の通りです。

  1. 追加予定のインデックス名をクエリオプティマイザから隠します。
  2. インデックス定義を追加し、再構築を実施します。
  3. 再構築が完了したら、追加したインデックスをオプティマイザに公開します。

実行例は以下の通りです。
Sample.Person の Home_State（連絡先住所の州情報）カラムに対して標準インデックス HomeStateIdx を定義する目的での例で記載します。

1、追加予定のインデックス名を Caché のクエリオプティマイザから隠します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

バージョン2017.2以降から、CREATE TABLE文で作成したテーブル定義のデータを格納するグローバル変数の命名ルールが変わり ^EPgS.D8T6.1 のようなハッシュ化したグローバル変数名が設定されます。（この変更はパフォーマンス向上のために追加されました。）

※ バージョン2017.1以前については、永続クラス定義のルールと同一です。詳細は関連記事「永続クラス定義のデータが格納されるグローバル変数名について」をご参照ください。

以下のテーブル定義を作成すると、同名の永続クラス定義が作成されます。

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開発者の皆さん、こんにちは。

Python Native APIを利用すると、IRISにあるグローバル変数の参照／更新をPythonから行えたり、メソッドやルーチンをPythonから実行することができます。

この記事では「AWS Lambda の IRIS Python Native API IRIS」の記事を参考に、NativeAPIを利用してPythonからIRISに接続するAWS Lambda関数を作成する流れで必要となる、レイヤー作成と関数用コードの作成例をご紹介します。

※ 事前にAWSのEC2インスタンス（Ubuntu 20.04を選択）にIRISをインストールした環境を用意した状態からの例でご紹介します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

テーブル名／カラム名／インデックス名を変更したい場合、以下のケース別に変更方法をご案内します。

A. テーブル名・カラム名の変更
B. インデックス名の変更

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A. テーブル名・カラム名の変更する方法
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弊社サポートセンターに、「IRIS SQLに Oracle の RANK() 関数のようものはありませんか？」というお問い合わせいただくことがあります。

IRIS2021.1以降のバージョンであれば、RANK() や ROW_NUMBER() などの ウィンドウ関数 がサポートされるようになりましたので、以下のように使用することができます。

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開発者の皆さん、こんにちは！

開発者向け情報を集めた「Developer Hub」ページが新たに登場しました！

このページには、4種類のチュートリアルが用意されています。チュートリアはブラウザ上で動作し、VSCodeやIRISターミナル、管理ポータルなどチュートリアルで使用するすべての画面が1つのタブ内で開くようになっています。

チュートリアルを試すための事前準備は不要で、クリック1回ですぐにお試しいただけます！（ユーザ登録も不要です）（チュートリアル開始方法は、ページ末尾をご覧ください。）

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開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023が開催され、21の応募作品の中から勝者が発表されました🏆

この記事では、世界のIRIS開発者の皆さんから注目を集めた作品をご紹介します。

最初は、Experts Nomination 第1位に輝いた @Dmitry Maslennikov さんの作品をご紹介します！

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

日時検索で、TimeStamp型のクエリのパフォーマンスが出ない場合の対処法をご紹介します。

%TimeStamp データ型形式 (yyyy-mm-dd hh:mm:ss.ffff)は、人が読めることを目的とした ODBC 日付形式の文字列として格納されます。
そのため、どうしてもデータサイズが大きくなりクエリの実行に時間がかかってしまいます。
%TimeStamp型のプロパティにインデックスを作成している場合にも、クエリオプティマイザはそのインデックスを優先して最適化するようにはなっておりません。

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InterSystems IRIS 2020.1 には、重要なアプリケーションの構築を支援する新機能と機能改善が多数盛り込まれています。 2019.1 から 2020.1 までに行われた多数の大幅なパフォーマンス改善のほかに、最近の SQL の歴史において最も大きな変更点の 1 つであるユニバーサルクエリキャッシュ（UQC）が導入されています。 この記事では、SQL ベースのアプリケーションに対するそのインパクトについて、技術的な観点で詳しく説明しています。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クエリパフォーマンスを最適化するための方法の一つとして、クエリ単位またはシステム全体でクエリの並列処理を使用することができます（標準機能）。

こちらは、特定のクエリに対しマルチプロセッサシステムでクエリの実行をプロセッサ間で分割して行うものです。
並列処理の効果が得られる可能性がある場合のみ、クエリオプティマイザは並列処理を実行します。
並列処理の対象はSELECT文のみとなります。

なお、並列プロセスの数は、CPUの数に応じて自動で調整するため、数の指定は行えません。
現在のシステムのプロセッサ数は以下のコマンドで確認することができます。

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一意のインデックスにまつわる興味深いパターンが最近持ちあがったので（isc.rest に関する内部ディスカッション）、コミュニティ向けに強調したいと思います。

動機付けのユースケースとして: ツリーを表すクラスがあるとします。各ノードには名前があるため、名前と親ノードでノードを一意にしたいと考えています。 各ルートノードにも一意の名前を持たせます。 この場合の自然な実装は以下のようになります。

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Question:

IRISでは、PostgreSQLやMySQLで使うことができる、開始位置や取得件数を指定する OFFSET句やLIMIT句をサポートしているでしょうか？


Answer:

残念ながらサポートしていません。
ただ、代わりに使える同様の方法がありますのでご紹介します。

以下のようなSQLクエリをIRIS SQLで行うとします。

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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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その昔、クラス/テーブルのデータ、ストリーム、インデックスのサイズを判断するのは簡単なことでした。%GSIZE を実行して、D、S、I グローバルをそれぞれ確認するだけで済みました。

ところが最近では、シャーディングや、最適化されたグローバル名、分離されたグローバルのインデックスでは以下のような %GSIZE 出力が生成されます。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

デフォルトではテーブルのカラムの順番はシステムが自動的に決定します。

順番を変更するにはクラス定義を行う際にプロパティ・キーワード SqlColumnNumber でプロパティ毎に明示的に順番を設定してください。

例：

Property Name As %String [SqlColumnNumber = 2];


ドキュメントは以下をご参照ください。

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開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Embedded Pythonをご自身の好きなタイミングで学習できる📚セルフラーニングビデオ📚の YouTube プレイリストをご紹介します！

👆こんな具合に👆学習内容別 Embedded Python セルフラーニングビデオを公開しています！

この記事では、これから Embedded Python でプログラミングを開始してみたい方向けに最適なビデオをご紹介します！
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@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。

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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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記事
· 2022年3月29日 1m read
SQLでのNULLデータの取り扱い

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

SQLの場合、NULLデータと空文字列 ('')は区別されます。
それぞれの設定・確認方法は、以下のようになります。

(1) NULLデータ

【SQL】

insert into test (a) values (NULL)
select * from test where a IS NULL

【InterSystems ObjectScript】

set x=##class(User.test).%New()
set x.a=""

(2) 空文字列 ('')

【SQL】

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質問

現在使っているリレーショナルデータベースからInterSystems IRIS Data Platformに移行することは可能ですか？

答え

InterSystems IRIS Data Platform（以下IRISと表記）は、SQLをサポートしていますので、多くの場合リレーショナルデータベースで構築されたアプリケーションは、大部分のコードを変更することなくIRISに移行することができます。

ただしSQLの各実装毎にSQL標準を拡張した仕様等があり、それにIRISが全て対応していませんので、コードの書き換えが必要なケースもあります。

また各実装が独自に用意した標準でない通信系API等にも対応していませんので、その場合にはJDBC、ODBCなどの標準的な通信APIに置き換える必要があり、かなり書き換えが必要になります。
（使用されているSQL文等はそのまま流用可能な場合が多いです。）

さらにそのままコードを移行できるケースであっても動作保証はできませんので、必ず動作確認のためのテスト作業は必要になります。

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これは、IRIS でリレーショナルデータをクエリするアナリストとアプリケーションに、さらに優れた適応性とパフォーマンスによるエクスペリエンスを提供する IRIS SQL のイノベーションをトピックとした短い連載の 3 つ目の記事です。 2021.2 では連載の最後の記事になるかもしれませんが、この分野ではさらにいくつかの機能強化が行われています。 この記事では、このリリースで収集し始めたヒストグラムという追加のテーブル統計について、もう少し詳しく説明します。

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これは、適応性とパフォーマンスに優れた SQL エクスペリエンスを提供する 2021.2 SQL 強化機能に関する連載第 2 回目の記事です。 この記事では、前の記事で説明したランタイムプランの選択機能の主要な入力であるテーブル統計の収集におけるイノベーションに焦点を当てます。

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開発者のみなさん、こんにちは。

今回は、スーパーやコンビニでもらうレシートを写真で撮り、OCR を使ってレシートの画像から文字列を切り出して IRIS に登録する流れを試してみました。

サンプルでは、Google の Vision API を利用してレシートの JPG 画像から購入物品をテキストで抽出しています。

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InterSystems IRIS Data Platform の 2021.2 リリースには、ミッションクリティカルなアプリケーションを高速で柔軟性に優れ、セキュアに開発するための刺激的な新機能が多数含まれています。 Embedded Python は間違いなく脚光を浴びています（正当な理由で！）が、SQL の分野でも、テーブルデータに関する詳細な統計情報を収集し、それを最適なクエリプランに提供する、より適応性の高いエンジンに向けて大きな一歩を踏み出しました。 この短い連載記事では、2021.2 で新しく追加された 3 つの要素について詳しく説明し、ランタイムプランの選択(RTPC)を手始めに、この目標に向かって進みます。

これらについて適切な順序で話していくのは困難です（この記事を書く上で、私がどれだけ順序を入れ替えたか想像できないほどです！） というのも、これらが相互に非常にうまく機能するためです。 そのため、ご自由に順序を変えてお読みくださいsmiley。

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記事
· 2022年2月4日 7m read
Embedded Python 試してみました

開発者の皆さん、Python好きの皆さん、こんにちは！

ドキュメントをみながら IRIS 2021.2 に追加された Embedded Python を試してみました！

IRIS にログインしてるのに Pythonシェルに切り替えできて Python のコードが書けたり、Python で import iris するだけで SQL を実行できたりグローバルを操作できるので、おぉ！✨という感じです。

ぜひ、みなさんも体感してみてください！

では早速。

まず、IRISにログインします。Windows ならターミナルを開きます。Windows 以外は以下実行します。

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キーワード: IRIS、IntegratedML、機械学習、Covid-19、Kaggle

目的

最近、Covid-19患者がICU（集中治療室）に入室するかどうかを予測するKaggleデータセットがあることに気づきました。 231列のバイタルサインや観測で構成される1925件の遭遇記録が含まれる表計算シートで、最後の「ICU」列では「Yes」を示す1と「No」を示す0が使用されています。 既知のデータに基づいて、患者がICUに入室するかどうかを予測することがタスクです。

このデータセットは、「従来型ML」タスクと呼ばれるものの良い例のようです。 データ量は適切で、品質も比較的適切なようです。 IntegratedMLデモキットに直接適用できる可能性が高いようなのですが、通常のMLパイプラインと潜在的なIntegratedMLアプローチに基づいて簡易テストを行うには、どのようなアプローチが最も単純なのでしょうか。

範囲

次のような通常のMLステップを簡単に実行します。

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