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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。

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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· 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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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？

日付範囲のサブクエリをまだご覧になっていない場合は、前回の投稿をご確認ください。
https://jp.community.intersystems.com/post/日付範囲クエリのsqlパフォーマンスを改善する


なぜ、こうも日付クエリに注目しているのでしょうか？ それは、日付クエリが重要だからです。 それは報告であり、統計であり、自分の素晴らしい仕事を上司に証明するための数字です（もちろん、あなたが実際にそうしていればの話ですが )。では、前回と同じようなテーブルを見てみましょう。ただし、実際には MAXLEN と MINLEN を次のように適切に定義します。

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· 2020年12月16日 2m read
SQLインジェクションに対する対策

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLインジェクションに関しては、様々なWebサイトで対策等が公開されていますが、InterSystems SQLを使ったアプリケーションでも、他のRDBMSと同様にそれらの対策を適切に実施することで、SQLインジェクションは防げると考えられます。

さらに、InterSystems Data Platform(以下IRIS)の場合、一般的なRDBMSに比較して、SQLインジェクションを実行しづらい、幾つかの施策が組み込まれています。

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Caché 2013.1 より、InterSystems は特殊な値を持つフィールドが使われるクエリプランのセレクションを改善する目的で Outlier Selectivity (外れ値の選択性) を導入しました。

この記事では、「Project」テーブルを例に使い、Outlier Selectivity の概要やそれが SQL のパフォーマンスを向上させる仕組み、またクエリを書く際の注意点などについて解説したいと思います。

Selectivity (選択性)

まずは、Selectivity についてさっと説明します。 Selectivity とは、テーブル内の 1 つの列の中にある値に関するメタ情報のことです。 データが典型的なかたちで分布されていると想定した場合、「このテーブル内のこの列に特定の値を持つすべての行を要求するとしたら、通常取得できるのはテーブル内のどの程度の割合であろうか？」という疑問の答えとなる情報です。

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はじめに

Caché 2016.2のフィールドテストはかなり前から利用可能ですので、このバージョンで新しく追加されたドキュメントデータモデルという重要な機能に焦点を当てたいと思います。 このモデルは、オブジェクト、テーブル、および多次元配列など、データ処理をサポートするさまざまな方法として自然に追加されました。 プラットフォームがより柔軟になるため、さらに多くのユースケースに適したものになります。

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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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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。

埋め込みSQLの出力ホスト変数は、SQLCODE=0（埋め込みSQL正常終了）の場合のみ、正しい値が設定されていることが保証されます。

InterSystems製品のバージョンによっては、SQLCODEが0以外の場合（該当データがない100やエラー等）で値が設定される場合もありますが、その値は無効です。

特に、IRIS2021.1以降のバージョンでは、SQLCODE=100 の場合、INTO 節で指定された出力ホスト変数は NULL（""） にクリアされますので注意が必要です。

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· 2020年12月17日 1m read
選択性の数値について

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

選択性（または Selectivity）の数値とは、カラムに対するユニークデータの割合を示す数値です。

例） Person テーブルの個別値である PID カラム、住所のうち都道府県名が入る Pref カラム
　Pref カラムの選択性 = 約 2%
　PID カラム（ユニーク属性のカラム）の選択性 = 1

InterSystems製品のクエリオプティマイザは、クエリ実行経路（プラン）とインデックスの選択を決定するため、エクステントサイズ（テーブル内のレコード数）と選択性の数値を使用します。

詳細は下記ドキュメントページをご参照ください。

テーブルの最適化【IRIS】

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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。

TIMESTAMP型はInterSystems製品では、%Library.TimeStampデータタイプ（＝%TimeStamp）に対応していて、フォーマットは YYYY-MM-DD HH:MM:SS.nnnnnnnnn です。

小数点以下の精度を変更したい場合は、以下の方法で設定します。

1)　システムワイドに設定する

管理ポータル：[システム管理] > [構成] > [SQLとオブジェクトの設定] > [一般SQL設定]　
GETDATE(), CURRENT_TIME, CURRENT_TIMESTAMP のデフォルト時刻精度　に 0～9 の範囲で桁数を指定できます。

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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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IRISTEMPというデータベースをご存じでしょうか？

特定の処理に対してデータを無期限に保存する必要がなく、「同一プロセス内でのみ使用したい場合」や「IRISが起動中のみ使用したい場合」に、IRISTEMPデータベースに保存されるグローバルを使用できます。
IRISTEMPデータベースに保存されるグローバルに対する操作は ”一切ジャーナルされない” ため、効率性を最大限にしたい作業に使用できます。

IRISTEMPデータベースに保存されるグローバル（データ）には、以下の種類があります。

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我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

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Flask_logo

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Flask アプリケーションのテンプレートです。

インストール

  1. リポジトリをクローンする
  2. 仮想環境を作成する
  3. 要件をインストールする
  4. docker-compose ファイルを実行する
git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/flask/ です。

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