これは InterSystems FAQ サイトの記事です

揮発性テーブル（多数のINSERT、DELETEが行われるテーブル）では、ビットマップ・インデックス用ストレージは徐々に効率が低下する可能性があります。

例えば、以下の定義からなるデータが数千件あり、一定期間保持した後 TRUNCATE TABLE で一括削除を行うオペレーションが繰り返し行われているとします。

Class MyWork.MonthData Extends (%Persistent, %Populate)
{
/// 満足度
Property Satisfaction As %String(VALUELIST = ",満足,やや満足,やや不満,不満,");
/// 年齢
Property Age As %Integer(MAXVAL = 70, MINVAL = 20);
Index AgeIdx On Age [ Type = bitmap ];
}

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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。

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。

2019年 10月 17日

Anton Umnikov
InterSystems シニアクラウドソリューションアーキテクト
AWS CSAA、GCP CACE

AWS Glue は、完全に管理された ETL (抽出、変換、読み込み) サービスです。データの分類、クリーンアップ、強化、そして様々なデータストア間でデータを確実に移動させるという作業を簡単にかつコスト効率の良いかたちで行えるようにするものです。

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。

Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。

グローバルをクラスにマッピングする技術 (4/3)

三連載のはずが 4 記事目に突入してしまいました。『銀河ヒッチハイク・ガイド』のファンという方はいませんか？

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、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。

上の内容に馴染みが無い方は、以下の記事を初めからお読みください。

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 (2/3)

グローバルをクラスにマッピングする技術 (3/3)

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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LOAD DATAは、バージョン2022.1から追加されたSQLコマンドで、CSVファイルやJDBCソースからデータをテーブルにロードするコマンドです。
データが存在するテーブルにLOAD DATAを実行した場合、データは追記されます。

※ バージョン2022.1をご利用いただく場合は、バージョン2022.1.3 をご利用ください。（2022.1.0～2022.1.2は、使用するJARファイルの不備により動作しません。）

これは、SQLインデックスに関する2部構成の記事の前半です。

第1部 - インデックスを理解する

この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください！

機械学習

機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。

クラス、テーブル、グローバルとその仕組み

InterSystems IRIS を技術的知識を持つ人々に説明する際、私はいつもコアとしてマルチモデル DBMSであることから始めます。

個人的には、それが（DBMSとして）メインの長所であると考えています。 また、データが格納されるのは一度だけです。 ユーザーは単に使用するアクセス API を選択するだけです。

• データのサマリをソートしたいですか？SQL を使用してください！
• 1 つのレコードを手広く操作したいですか？オブジェクトを使用してください！
• あなたが知っているキーに対して、1 つの値にアクセスしたりセットしたいですか？ グローバルを使用してください！

これは短く簡潔なメッセージで、一見すると素晴らしく聞こえます。しかし、実際には intersystems IRIS を使い始めるたユーザーには クラス、テーブル、グローバルはそれぞれどのように関連しているのだろうか？ 互いにどのような存在なのだろうか？ データは実際にどのように格納されているのだろうか？といった疑問が生じます。

この記事では、これらの疑問に答えながら実際の動きを説明するつもりです。

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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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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。