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· 2025年3月3日 1m read
計算プロパティの使用方法1

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

IRISには、データ項目の値を実体として持たずに、何らかの演算処理の結果として提供する機能があります。

これを計算プロパティまたは計算フィールドといいます。

計算プロパティを定義するためには、最低限以下の手順を実行します。

プロパティ定義にSqlComputedキーワードを含めます。

プロパティ定義にSqlComputedCodeを含めて、値を算出するための処理ロジックとして含めます。

または、SqlComputedCodeを含めずに、代わりに<プロパティ名>Computationという名前のクラスメソッドを記述します。

以下は、Age(年齢)プロパティを計算プロパティとして定義した例になります。

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· 2020年12月23日 3m read
動的SQLの新旧対照表

新しい動的 SQL クラス(%SQL.Statement および %StatementResult)のパフォーマンスは %ResultSet より優れてはいますが、%ResultSet の使用方法をせっかく学習したので、しばらくの間新しい方を使用せずにいましたが、 やっとチートシートを作ったので、新しいコードを書いたり古いコードを書き直す際に役立てています。 皆さんのお役に立てればいいなと思っています。

次に示すのは、私のチートシートの詳細版です。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

SQLクエリーの文字列を監査ログに残すことができます。

詳細は、以下のドキュメントをご参照下さい。

システム監査イベントについて

※%SQLで始まるイベントをご覧ください。

InterSystems SQL の使用法

※監査関連ページをご覧ください。

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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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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 LIMIT句やOFFSET句をサポートしているでしょうか?


Answer:

※2025/4/17更新:IRIS2025.1 以降のバージョンでは、LIMIT/OFFSET句をサポートするようになりました。ご参考

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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

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。)

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· 2025年3月4日 4m read
計算プロパティの使用方法2

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

計算プロパティを定義する際に利用可能なキーワードが複数あります。

詳細は、以下をご参照ください。

計算プロパティの定義

実際のこれらのキーワードの関連性は、少々複雑ですので具体的なコードを作成して動作を確認してみます。

以下のようなクラス定義を作成します。(プロパティとインデックス定義のみ表示します)

完全なクラス定義は以下より、ダウンロードできます。

サンプルクラス定義

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· 2020年9月30日 14m read
InterSystems IRIS のクラスクエリ

InterSystems IRIS のクラスクエリ

InterSystems IRIS(および Cache、Ensemble、HealthShare)のクラスクエリは、SQL クエリを Object Script のコードから分離する便利なツールです。 このクエリの基本的な機能は、同じ SQL クエリを複数の場所で異なる引数で使用する場合にクエリの本文をクラスクエリとして宣言し、このクエリを名前で呼び出すことでコードの重複を回避できるというものです。 このアプローチは、次のレコードを取得するタスクを開発者が定義するカスタムクエリにも便利です。 興味が湧きましたか? それではこのまま読み進めてください!

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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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

このエラーが発生する原因としては、アプリケーションの中で既に他のプロセスからロック対象リソースがロックされていて、何らかの理由でそのロックが解放されていないケースが考えられます。

他のプロセスがロックしている兆候がない場合は、ロックテーブルの空き領域が不足しているケースが想定されます。
その場合は、メッセージログ(コンソールログ)に LOCK TABLE FULL のメッセージが出力されます。

トランザクション処理を行なっている場合には、ロック解放の延期が影響しているケースも考えられます。
トランザクションとロック解放の延期については、以下のドキュメントをご参照下さい。

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· 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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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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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。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

SQLでクエリ実行時、ORDER BYで並べ替えをする場合、各RDBMSによって、照合順が異なることがあります。

たとえば、NULLと空文字の混じった文字列のカラムを並べ替える場合、

IRIS SQLでは、既定の照合順は下記のようになりますが、

NULL, 空文字, 0, 00, 01, 1, 10, 100, 11, A, a, B, b

Oracleでは、下記のような照合順になります。

空文字, 0, 00, 01, 1, 10, 100, 11, A, B, a, b, NULL


複数のDB由来のデータを取り扱う際には、このような照合順の違いを合わせたい場合があります。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

DATE 型は InterSystems 製品のデータ型の %Date に、TIME 型は %Time に対応しています。

%Date は内部日付(特殊変数 $Horolog のカンマ区切り1番目)、%Time は内部時刻($Horolog のカンマ区切り2番目)を登録するタイプであるため、サーバ側ロジックでは表示モードを切り替えない限り、内部(論理)形式の値が使用されます。
サーバ側ロジックで内部日付・時刻の表示形式を変更する方法は、操作方法により異なります。

以降の実行例では、Sample.Person テーブルを使用して解説します。
(コマンド実行例は SELECT 文で記載していますが、更新文に対しても同様に記述できます。)

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

以下例のクラスメソッド getLatestID() のように ObjectScript のクラスメソッドを用意します。
返したい値を戻り値に指定し、SQLストアドプロシージャ(SqlProc)キーワードを指定するだけで値が返せます。

ClassMethod getLatestID() As %Integer [ SqlName = getLatestID, SqlProc ]
{
    set latestID=$Order(^ISJ.TestClass1D(""),-1)
    quit latestID
}

操作を試す場合は、以下のクラス定義をご準備ください。

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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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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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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。

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こちら の記事では、LinuxでJDBC接続を行う方法 をご紹介しました。

今回は、SSL/TLS を使用するように InterSystems IRIS スーパーサーバを構成 した IRIS に対して、JDBCで SSL/TLS 接続をする方法をご紹介します。

LinuxでJDBC接続を行う方法 の記事で紹介している手順で、SSL/TLS なしでJDBC接続できる環境を用意していることを前提にご説明します。

手順は以下のようになります。手順の詳細は、この後で説明します。

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fastapi_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 FastAPI 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-fastapi-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/fastapi/ です。

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· 2020年10月19日 5m read
SQL パフォーマンスリソース

SQL パフォーマンスリソース

SQL のパフォーマンスについて語るとき、最も重要なトピックとして取り上げられるのが「Indices」、「TuneTable」、「Show Plan」の 3 つです。 添付の PDF にはこれらのトピックに関する過去のプレゼン資料が含まれていますので、それぞれの基礎を一度に確認していただけます。 当社のドキュメンテーションでは、これらのトピックの詳細に加え、SQL パフォーマンスの他のトピックについてもカバーしておりますので、下のリンクからお読みください。 eラーニングをご利用いただくと、これらのトピックをもっと深く理解していただけます。 また、開発者コミュニティによる記事の中にも SQL パフォーマンスについて書かれたものが複数ありますので、関連するリンクを下に記載しております。

下に記載する情報には同じ内容が多く含まれています。 SQL パフォーマンスにおける最も重要な要素を以下に紹介します。

  • 利用可能なインデックスの種類
  • あるインデックスの種類を他の種類の代わりに使用する
  • TuneTable がテーブルに集める情報とそれが Optimizer に対して意味する内容
  • Show Plan を読んでクエリの善し悪しを深く理解する方法
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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 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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    IRISをアップグレードすると、SQLクエリオプティマイザの機能向上により、旧バージョンとは異なるクエリプランによるクエリ実行コード(クエリキャッシュ)が作成される場合があります。
    ほとんどの場合はパフォーマンスが向上するのですが、稀にパフォーマンスが低下するケースもあります。

    ・アップグレードによりオプティマイザが改善しているとはいえ、中には遅くなるクエリがあるのではないか?
    ・予期しないSQLの問題が起きるのではないか?
    ・アップグレード後に全てのクエリパターンをテストするには時間と労力がかかりすぎる

    このように、機能向上よりも安定性を優先して「今までのプランのまま実行したい」というご要望もあることでしょう。
    こちらの記事では、そのようなお客様への解決策をご案内します。

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    · 2024年6月6日 2m read
    JSON_Table(SQL)の利用

    これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

    IRIS/IRIS for Health2024.1以降のバージョンのSQLで、JSON_TABLE関数がサポートされています。
    【ドキュメント】JSON_TABLE(SQL)

    これを使用することにより、JSON形式データを表形式で取得することが出来ます。

    【例】郵便番号情報を外部から取得し、表形式にマッピングする。
    (取得データ(JSON))

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