皆さんこんにちは!

VSCode の SQLTools エクステンションを使うと、VSCode から SQLTools に対応しているデータベースへ接続/クエリ実行が行えるようです。

1 つの IDE で 各種言語を操作でき、さらにクエリも発行できるなんて VSCode って便利ですね!👏👏

実は、まだプレビュー機能ではありますが、InterSystem IRIS も接続できます!🎊🎊

正式リリース前なのですが、どんな感じでご利用いただけるかをご紹介したいと思います。

解説ビデオ(4分ちょっと)もあります。ぜひご参照ください。

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開発者の皆さん、こんにちは!

この記事は、2024年7月に開催された「InterSystems Pythonプログラミングコンテスト2024」でエキスパート投票、コミュニティ投票の両方で1位を獲得された @Henry Pereira さん @José Pereira さん @Henrique Dias さんが開発された sqlzilla について、アプリを動かしてみた感想と、中の構造について @José Pereira さんが投稿された「Text to IRIS with LangChain」の翻訳をご紹介します。

第2回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催! では、生成AIに関連する記事を投稿いただくと、ボーナスポイントを4点獲得できます📢 @José Pereira さんの記事を💡ヒント💡に皆様の操作体験談、アイデアなどを共有いただければと思います。

開発されたアプリSQLzilla についての概要ですが、Open Exchangesqlzilla のREADMEに以下のように紹介されています。

「SQLzilla は、Python と AI のパワーを活用して、自然言語の SQL クエリ生成を通じてデータ アクセスを簡素化し、複雑なデータ クエリとプログラミング経験の少ないユーザーとの間のギャップを埋めます。」

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ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか?

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

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みなさんこんにちは! 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。

ベクトル検索でどんなことができるの?

ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。

ベクトルとは?

ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、

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(1NF/2NF/3NF) からの引用

行と列で特定される位置には、それぞれアプリケーションドメインの値が 1 つだけあります (それ以外は何もない)。
その目的によって、同じ値がアトミックであったり、なかったりします。 例えば、「4286」という値は、
  • 「クレジットカードの PIN コード」を意味するのであれば、アトミックとなります (破損している場合や並び替えられている場合は、使用できません)。
  • 単に「連続する番号」であれば、非アトミックとなります (いくつかに分割されていたり、並び替えられていても、値は意味を成します)。

この記事では、文字列や日付、($LB 形式の) 単純なリスト、「list of <...>」、「array of <...>」といったフィールドの型を伴う SQL クエリのパフォーマンスを向上させる標準的な方法にして検証します。

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InterSystems 2022.2 では、IRIS SQL テーブルを永続化する新しいオプションとして、分析クエリを桁違いに向上させられるカラムナーストレージを導入しました。 2022.2 と 2022.3 ではこの機能は実験的としてマークされていますが、次の 2023.1 リリースでは、完全にサポートされた本番機能に「卒業」する予定です。

製品ドキュメントとこの紹介動画では、IRIS では現在でもデフォルトであり、全顧客ベースで使用されている行ストレージと、このカラムナーストレージの違いがすでに説明されており、ユースケースに適切なストレージレイアウトの選択方法に関する大まかなガイダンスが提供されています。 この記事では、このテーマについて詳しく説明し、業界で実践されているモデリング原則、内部テスト、および早期アクセスプログラム参加者からのフィードバックに基づく推奨事項をいくつか紹介します。

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グローバルをクラスにマッピングする技術 (1/3)

グローバルをクラスにマッピングする技術 (1/3)

古くなった MUMPS アプリケーションに新たな生命を吹き込みたいとお考えですか? 以下にご紹介するステップを実行すれば、既存のグローバルをクラスにマッピングし、美しいデータを Object や SQL に公開できます。

本記事を含む合計 3 回の連載を通じてご紹介する簡単なステップを使えば、すべてのグローバル (特殊なものは除く) を Caché のクラスにマッピングできるようになります。 特殊なものについては、私が長年に渡って集めた様々な種類のマッピングを zip ファイルにまとめて提供いたします。 これは新しいデータを対象としたステップではありません。グローバルがないという方は、デフォルトのストレージをお使いください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

新しいインデックスを定義した後、インデックスの再構築が完了する前にクエリを実行するとデータが存在しているにもかかわらず「検索結果0件」や検索結果数が徐々に増えるような状況が発生します。

インデックスを永続クラス定義(またはテーブル定義)に追加しコンパイルすることで今まで使用していたクエリ実行経路が削除され、再度同じクエリを実行するタイミングで新しいインデックス定義を含めた実行経路が作成されるためです。(この時にインデックス再構築が完了していないとインデックスデータが存在しない、または不完全であるため0件や徐々に検索結果数が増えるような状況を起こします。)

これを起こさなために、新しいインデックスの再構築が終了するまでクエリオプティマイザにインデックスを使用させないように指定する方法が用意されています。

※ 2024/8/2: 2024.1以降から利用できる方法を追加しました。

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日付範囲クエリが極端に遅くなっていませんか?  SQLのパフォーマンスが低下していませんか?  皆様のお役に立ちそうな、変わったトリックをご紹介します!

データ追加時にタイムスタンプを記録するクラスがある場合、そのデータはIDKEYの値で順番に並べられます(具体的には、テーブル内のすべてのIDとTimeStampについてTimeStamp1 < TimeStamp2 が成立し、かつ ID1 < ID2 が成立する場合に限られています)。この知識を活かせば、TimeStampで範囲指定をする場合よりもクエリのパフォーマンスを向上させることができます。 次のテーブルについて考えてみましょう。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

連番を生成する関数($INCREMENT)を使用してユニークな番号を自動付番することができます。

SQLのSELECT文で使用する場合には OracleのSequence相当の機能を実装したクラスを利用する方法があります。

サンプルを以下のGitHubリポジトリより取得することができます。

OracleのSequence機能を実装するサンプル

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

永続クラス(=テーブル)定義に提供される %BuildIndices() メソッドの引数に、インデックスを再構築したい ID の開始値と終了値を指定することにより、その範囲内のインデックスのみが再構築できます。

例えば、Sample.Person クラスにある NameIDX インデックスと ZipCode インデックスを ID=10~20 のみ再構築する場合は、以下のように実行します(ID の範囲は、第5引数、第6引数に指定してます)。

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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。

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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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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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

クエリパフォーマンスを左右するクエリプランは、テーブルチューニングを行った結果の統計情報を元に生成されます。

ある環境で期待したプランになったけれど、他の環境では意図したプランにならない場合、(期待したプランとなる)既存環境からテーブル統計情報をエクスポートして別の環境にインポートし、同じ統計情報をもとにしたクエリプランで実行することができます。

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本稿について

本稿では、InterSystems IRISを使用してSQLベースのベンチマークを行う際に、実施していただきたい項目をご紹介します。
Linuxを念頭においていますが、Windowsでも考慮すべき点は同じです。

メモリ自動設定をやめる

パフォーマンスに直結する、データベースバッファサイズの自動設定はデフォルトで有効になっています。自動設定は、実メモリの搭載量にかかわらず、データベースバッファを最大で1GBしか確保しません。

更新: 2020年11月20日 バージョン2020.3から、確保を試みるデータベースバッファが実メモリの25%に変更されました。

搭載実メモリ64GB未満の場合は実メモリの50%程度、搭載実メモリ64GB以上の場合は実メモリの70%を目途に、明示的に設定を行ってください。

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優れた執筆者は、題名で読者を引き込み、答えを記事のどこかに隠すべきだと考えられています。 だとすると、私は出来の悪い執筆者ということになってしまいます。私の自尊心は見知らぬインターネットユーザーの皆さんのご意見にかかっていますので、お手柔らかにお願いします。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

INFORMATION_SCHEMA スキーマを使用して取得できます。

INFORMATION_SCHEMA はシステム用スキーマのため、デフォルトでは管理ポータルの SQL メニューに表示されません。

表示させる方法は以下の通りです。

  1. 管理ポータル→システムエクスプローラ→SQL メニューを開きます。
  2. スキーマのプルダウン左にある「システム」をチェックします。
  3. スキーマのプルダウンから INFORMATION_SCHEMA を選択します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

管理ポータルの SQL 画面(管理ポータル > システムエクスプローラ > SQL)で、任意の SQL を実行した後、結果の行数などが表示されいる行の右端にある「印刷」のリンクから、CSVファイル出力を選択できます。

「クエリ印刷」画面で「ファイルにエクスポート」をチェックすると「ファイル形式」の欄が表示されます。

形式に「CSV」を指定し、出力ファイル名を指定したあと「エクスポート」ボタンをクリックすると出力できます。

注意:古いバージョンでは正しくCSV出力が行えない場合もあります。新しいバージョンをぜひご利用ください。

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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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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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記事
· 2024年10月13日 10m read
IRIS開発における生成AIの活用について

はじめに

生成AIを活用したアプリケーション開発は、Python、JavaScriptなどのメジャー言語による体験記事がよく見られます。一方、IRISのObjectScriptの開発に言及された記事は比較的少ないのが現状です。そこで、本記事では生成AIがObjectScriptの開発にどこまで活用できるのかを検証しました。

特にDevOpsのプロセスにおいて、生成AIは様々なシーンでの活用が期待できます。今回は開発工程に注目し、以下の観点から生成AIの有効性を調査しました。

  • 開発
    • コードの自動生成
    • 環境構築のアシスタント(テーブルの作成)
  • 検証
    • テストデータ生成のサポート

環境

本記事の検証は以下の環境で行いました。

開発環境

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アプリケーションに、効率的に検索したいフリーテキストを含むフィールドがありますか?これまで複数の方法を試してみたものの、顧客が要求するパフォーマンスを満たせなかった経験はありませんか?私は変わった手段を使ってあらゆる問題を解決できると思っていませんか。もうご存じですよね。私ができるのは、パフォーマンス低下に対処する優れたソリューションを提供することです。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

%SYSTEM.SQL クラスの Purge* メソッドを使用して削除することが可能です。

※各メソッドの詳細は、以下ドキュメントをご参照ください。

%SYSTEM.SQLクラスについて【IRIS】

%SYSTEM.SQLクラスについて

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· 2021年3月19日 3m read
複数のSQL 文を実行する方法

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

複数の SQL 文を実行する GUI はありませんが、複数の SQL 文を含むファイルを作成しファイルをインポートしながら SQL を実行する方法で対応できます。

ご利用バージョンによって使用するユーティリティメソッドが異なります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システムユーティリティクラスを利用したプログラムを作成することで出力できます。

【注意1】出力データの区切り文字がカンマではなくタブで出力されます点、ご注意ください。

【注意2】エクセルでタブ区切りのファイルを開くため、エクセルの開くメニューから出力したファイルを開いてください。

処理概要は以下の通りです。

1) %SYSTEM.SQL クラス(※)の Execute() メソッドを使用します。

第1引数:SQL文を指定します。

第2引数:内部日付が格納されている場合 yyyy-mm-dd で出力されるように表示モードを切り替えます。(1:odbcモード)

詳細は下記ドキュメントページおよびクラスリファレンスをご参照ください。

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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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コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、iris-RAG-Gen という私のアプリケーションをご紹介します。

iris-RAG-Gen は、IRIS Vector Search の機能を使用して、Streamlit ウェブフレームワーク、LangChain、および OpenAI で ChatGPT をパーソナライズするジェネレーティブ AI 検索拡張生成(RAG: Retrieval-Augmented Generation)アプリケーションです。 このアプリケーションは IRIS をベクトルストアとして使用します。

アプリケーションの機能

  • ドキュメント(PDF または TXT)を IRIS に取り込む
  • 選択されたドキュメントの取り込みを使ってチャットする
  • ドキュメントの取り込みを削除する
  • OpenAI ChatGPT

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