古くなった MUMPS アプリケーションの新たな生命を吹き込みたいとお考えでしたら、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。

今回ご紹介する例には、パート 1 ではカバーしなかった内容を 4 つないし 5 つ程度盛り込んでいます。

その後は親子マッピングの例を紹介して完結となります。それを修得したらマッピングはもう完璧でしょう。

前回と同じ免責事項: これらの記事を読んでもグローバルがよく理解できないという方は、WRC (Support@InterSystems.com) までメールでお問い合わせください。喜んでサポートさせていただきます。

グローバルをクラスにマッピングするステップ。

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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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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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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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記事
· 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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弊社サポートセンターに、「IRIS SQLに Oracle の RANK() 関数のようものはありませんか?」というお問い合わせいただくことがあります。

IRIS2021.1以降のバージョンであれば、RANK() や ROW_NUMBER() などの ウィンドウ関数 がサポートされるようになりましたので、以下のように使用することができます。

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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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記事
· 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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    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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    · 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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    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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    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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    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)

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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。

    テーブル名/カラム名/インデックス名を変更したい場合、以下のケース別に変更方法をご案内します。

    A. テーブル名・カラム名の変更
    B. インデックス名の変更

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    A. テーブル名・カラム名の変更する方法
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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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    開発者の皆さん、こんにちは!

    InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023が開催され、21の応募作品の中から勝者が発表されました🏆

    この記事では、世界のIRIS開発者の皆さんから注目を集めた作品をご紹介します。

    最初は、Experts Nomination 第1位に輝いた @Dmitry Maslennikov さんの作品をご紹介します!

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    マッピングの例

    三連載で 4 記事目を書いてしまったら、これまでのハイライトとして 5 記事目を書かないわけにはいかないでしょう!

    注意: 何年か前に Dan Shusman 氏が私に「グローパルのマッピングは芸術だ」と言いました。 そのやり方に正解も不正解もありません。 どのようなマッピングを行うかは、データをどう解釈するかで決まります。 例のごとく、最終的な結論を出す方法は 1 つに限られません。 ここでご紹介する例の中には、同じ型のデータを異なる方法でマッピングする例がいくつかあります。

    この記事の最後には、私が長年お客様のために書いてきたマッピングの例をまとめた zip ファイルをご用意しています。 過去 4 つの記事で触れた内容をまとめたハイライトとして、いくつか例を挙げていきたいと思います。 この記事は単なるハイライトですので、過去 4 記事ほどの詳細はカバーいたしません。 不明な点があれば、遠慮なくご連絡ください。もっと詳しく説明させていただきます。

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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、適応性とパフォーマンスに優れた SQL エクスペリエンスを提供する 2021.2 SQL 強化機能に関する連載第 2 回目の記事です。 この記事では、前の記事で説明したランタイムプランの選択機能の主要な入力であるテーブル統計の収集におけるイノベーションに焦点を当てます。

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    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。

    グローバルをマッピングする技術 1

    グローバルをマッピングする技術 2

    この記事の例では、典型的な親子構造をマッピングする方法をお見せします。

    前回と同じ免責事項: これらの記事を読んでもグローバルがよく理解できないという方は、WRC (Support@InterSystems.com) までメールでお問い合わせください。喜んでサポートさせていただきます。

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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。

    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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    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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    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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    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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    質問

    現在使っているリレーショナルデータベースからInterSystems IRIS Data Platformに移行することは可能ですか?

    答え

    InterSystems IRIS Data Platform(以下IRISと表記)は、SQLをサポートしていますので、多くの場合リレーショナルデータベースで構築されたアプリケーションは、大部分のコードを変更することなくIRISに移行することができます。

    ただしSQLの各実装毎にSQL標準を拡張した仕様等があり、それにIRISが全て対応していませんので、コードの書き換えが必要なケースもあります。

    また各実装が独自に用意した標準でない通信系API等にも対応していませんので、その場合にはJDBC、ODBCなどの標準的な通信APIに置き換える必要があり、かなり書き換えが必要になります。
    (使用されているSQL文等はそのまま流用可能な場合が多いです。)

    さらにそのままコードを移行できるケースであっても動作保証はできませんので、必ず動作確認のためのテスト作業は必要になります。

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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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    (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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