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。

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。

(1NF/2NF/3NF)^露 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。

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

LAST_IDENTITY()　SQL関数を使用すると取得できます。
※ この関数は、埋め込み SQL または ODBC 利用時に使用できます。ダイナミック SQL、SQL シェル、または管理ポータルの SQL インタフェースによる値には設定されません。

簡単な埋め込み SQL での例をご紹介します。

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。

次回の Python コンテストでは、Python を使用して IRIS をデータベースとして使用する簡単な REST アプリケーションを作成する方法についての小さなデモを作成しようと思います。 以下のツールを使用します。

• FastAPI フレームワーク: 高パフォーマンス、学習しやすい、高速コーディング、プロダクション対応
• SQLAlchemy: Python SQL ツールキットで、アプリケーション開発者が SQL の全性能と柔軟性を活用できるオブジェクトリレーションマッパーです。
• Alembic: Python 用の SQLAlchemy データベースツールキットと使用する軽量のデータベース移行ツール。
• Uvicorn: Python の ASGI ウェブサーバー実装。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

SELECT ... FOR UPDATE は明示的な行ロック取得の方法として多くの RDBMS で実装されているため、この機能を使われているケースも多いと思います。

このシンタックスは InterSystems 製品ではエラーにはなりませんが、期待されるような行ロックの取得は行われません。

この記事では同等の機能を実現する方法をご紹介します。

DECLARE CURSOR C1 IS
SELECT Name FROM Person WHERE Name LIKE 'A%' FOR UPDATE
OPEN C1
LOOP FETCH C1 INTO name　
... name を表示
... 終了ならLOOPをEXIT
END LOOP
CLOSE C1

上記のようなSQL文は、下記のSQL文で代替可能です。

※下記2行目のUPDATE文の実行により対象行に対して排他ロックがかかるため、他DBの動作と異なる点ご注意ください。

はじめに

この連載の最初の記事では、リレーショナルデータベースのEAV（Entity–Attribute–Value）モデルを見て、それがどのように使用されて、何に役立つのかを確認しましょう。 その上で、EAVモデルの概念とグローバル変数と比較します。

原則として検索する必要のある、フィールド数、または階層的にネストされたフィールドの数が不明なオブジェクトがある場合があります。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。