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。

1）ファイルパスはサーバー側

JDBC 経由で最初のテストを行いました。 最初に躓いたのは、ファイルとファイルパスが、当然 (^-)_ サーバー側でなければならないということです！ JDBC ドライバーはクライアント側でこれを処理しません。 おそらく明確なことかもしれませんが、最初にこのことを考慮していませんでした。

2）ファイル接尾辞は関係なし

ドキュメントには、以下のように書かれています。

「ファイル名には .txt または .csv（カンマ区切り値）の接尾辞が含まれていること。」

私の観察では、この動作は書かれていることと異なりました。 接尾辞は無関係です。

3）ドキュメントを読もう！ エラー行はどこへ？

Caché 2017以降のSQLエンジンには新しい統計一式が含まれています。 これらの統計は、クエリの実行回数とその実行所要時間を記録します。

これは、多くのSQLステートメントを含むアプリケーションのパフォーマンスを監視する人や最適化を試みる人にとっては宝物のような機能ですが、一部の人々が望むほどデータにアクセスするのは簡単ではありません。

この記事と関連するサンプルコードでは、このような情報の使用方法と、日次統計の概要を定期的に抽出してアプリケーションのSQLパフォーマンス履歴記録を保持する方法について説明します。



※詳細については、下記ドキュメントページもご参考になさってください。

https://docs.intersystems.com/iris20201/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=GSQLOPT_sqlstmts

記録内容

SQLステートメントが実行されるたびに、所要時間が記録されます。 この処理は非常に軽量であり、オフにすることはできません。 コストを最小限に抑えるため、統計はメモリに保持されてから定期的にディスクに書き込まれます。 このデータには当日にクエリが実行された回数と、その平均所要時間と合計所要時間が含まれます。

データはすぐにはディスクに書き込まれません。

@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。

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。

指定のテーブル（Test.Person）に対するID、フィールド名（COLUMN_NAME）、データタイプ（DATA＿TYPE）、説明（DESCRIPTION）を取得するSQLは以下の通りです。

SELECT ID,COLUMN_NAME,DATA_TYPE,DESCRIPTION
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
where TABLE_SCHEMA='Test' AND TABLE_NAME='Person'

関連するFAQトピックもご参照ください：「プログラムから、クラス定義に記述されたプロパティ定義を取得する方法はありますか？」

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。

2024.1以降

CREATE INDEXのDEFERオプションを使用します（オプションを付けないCREATE INDEX文では、作成時にインデックスの再構築も同時に行われます）。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

SQLの場合、NULLデータと空文字列 ('')は区別されます。
それぞれの設定・確認方法は、以下のようになります。

(1) NULLデータ

【SQL】 

【InterSystems ObjectScript】

(2) 空文字列 ('')

【SQL】

【InterSystems ObjectScript】

詳細については、以下ドキュメントをご参照ください。

NULL および空文字列【IRIS】
NULL および空文字列

Cachéデータベースのオブジェクトおよびリレーショナルデータモデルは、標準、ビットマップ 、ビットスライスの3種類のインデックスをサポートします。 これら3つのネイティブタイプに加えて、開発者は独自のカスタムタイプのインデックスを宣言し、バージョン2013.1以降の任意のクラスで使用できます。 たとえば、iFindテキストインデックスは、そのメカニズムを使用しています。

カスタムインデックスタイプは、挿入、更新、削除を実行するための%Library.FunctionalIndexインターフェースのメソッドを実装するクラスです。 新しいインデックスを宣言するときに、そのようなクラスをインデックスタイプとして指定できます。

例：

 CustomPackage.CustomIndex クラスは、カスタムインデックスを実装するまさにそのクラスです。

たとえば、ハッカソン中に私たちのチーム（Andrey Rechitsky 、 Aleksander Pogrebnikov、そして私）が開発した空間データのクワッドツリーベースのインデックスの小さなプロトタイプを分析してみましょう。

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。

            Global Size Display of /irissys/data/IRIS/mgr/irisshard/
                              1:35 PM  Dec 02 2020

          IRIS.Msg       1     IRIS.MsgNames       1     IRIS.SM.Shard       1
       IS.DGoWeK.1   24359       IS.DGoWeK.2       3       IS.DGoWeK.3    2810
       IS.DGoWeK.4    2542        IS.V0Zli.1     373        IS.V0Zli.2       2
        IS.k22Ht.1  238028        IS.k22Ht.2       3        IS.k22Ht.

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。

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。

• データのEDA（探索的データ分析） 
• 特徴量の選択
• モデルの選択
• グリッド検索によるモデルパラメーターのチューニング

上記との比較で、次を実行します。 

• SQLを介したIntegratedMLアプローチ

Docker-composeなどを使用して、AWS Ubuntu 16.04サーバーで実行します。

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。

CREATE TABLE Test.Product(
    ProductID VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(50),
    Price INTEGER
)

 永続クラス：Test.Productの定義は以下の通りです。（パラメータ：USEEXTENTSETに1が設定されます） 

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。

Class DC.Demo.Node Extends %Persistent
{

Property Parent As DC.Demo.Node;
Property Name As %String [ Required ];
Index ParentAndName On (Parent, Name) [ Unique ];
Storage Default
{
<Data name="NodeDefaultData">
<Value name="1">
<Value>%%CLASSNAME</Value>
</Value>
<Value name="2">
<Value>Parent
</Value>
<Value name="3">
<Value>Name
</Value>
</Data>
<DataLocation>^DCDemo.

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。

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1.    システムテンポラリグローバル（IRISが起動中は全ネームスペース＆プロセスからアクセス可能）
2.    プロセスプライベートグローバル（同一プロセス内でのみ、全ネームスペースからアクセス可能）
3.    GLOBAL TEMPORARY テーブル（テーブルは全ネームスペース、データは各プロセスでアクセス可能）
4.

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。

// RANK() 関数
SELECT RANK() OVER (ORDER BY Age) as Ranking,Name,Age 
FROM Sample.Person 
WHERE Age > 60 order by Age

 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。

1. グローバルデータが繰り返し使用されるパターンを特定する。
2. 固有キーの構成を特定する。
3. プロパティとそれぞれの型を特定する。
4. クラス内のプロパティを定義する (変数の添え字をお忘れなく)。
5. IdKey のインデックスを定義する。
6. Storage Definition を以下の手順で定義する。
   1. 添え字を IdKey まで (IdKey を含む) 定義する。
   2. Data セクションを定義する。
   3. Row ID セクションには触れない。

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 ];
}

INSERT によってできたビットマップ・インデックスのストレージのイメージ（一部）は以下の通りです。

【INSERT時】
^MyWork.MonthDataI("AgeIdx",20,1) = $zwc(401,120,4,75,102,10,＜省略＞　958)/*$bit(5,76,103,107・・・
^MyWork.

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

• OS: macOS Sonoma
• IRIS: 2023.4 (linux)

開発ツール IRISの開発にはStudioやVSCodeなどが利用可能ですが、今回は生成AIの活用に特化したエディタ「Cursor」を使用しました。

Cursorを選定した理由 Cursorは、生成AIによる支援機能に特化したコードエディタで、以下の特徴があります：

• 生成AIの支援：コードの自動生成や提案、バグの検出、修正提案を行います。また、外部のドキュメントや複数のソースを指定し、生成内容に反映させる簡易なRAG機能も搭載されています。

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。
 

既存環境からテーブル統計情報をエクスポートして、対象環境にインポートする方法

新規環境にてテーブルチューニングをしても思うようなパフォーマンスが出ない場合に、パフォーマンスの出ていたテスト環境と、もう一つの別の環境で同じクエリプランでの実行を試してみたい場合があるかと思います。
そんな時は、テーブル統計情報である選択性(Selectivity)とデータ数(ExtentSize)情報等をエクスポートして、対象環境にインポートする方法が使用できます。
もちろん、データの偏りによってクエリオプティマイザが適切だと判断して作成したプランが最適だと考えられますが、どうしても思うようなパフォーマンスが出ない場合に、原因調査も含めてこちらの方法をお試しください。

以下のように統計情報をエクスポート/インポートすることで、同じテーブル統計情報＝同じクエリプラン で実行することが可能となります。

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。

USER>write $SYSTEM.Util.NumberOfCPUs()
8

以前は、クエリに %PARALLEL キーワードを付与することで並列処理が有効となっておりましたが、IRIS2019.1以降のバージョンより既定で「常時有効」となりました。

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 > SQL
    単一プロセス内でクエリを実行
    ※チェックを入れると並列処理は行わない（既定はチェックなし）

クエリ単位で並列処理を行わないようにする場合は、%NOPARALLEL キーワードを指定します。

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。

すべてのシナリオにおいて、InterSystems IRISは、これらのマシンラーニングモデルを作成、実行、利用可能にし、使用するためのデータプラットフォームおよび環境として機能します。IRISは、SQLコマンドからのML利用（IntegratedML）、Embedded PythonやPMML（Predictive Model Markup Language）による機械学習が可能です。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

JDBC および ODBC 経由でInterSystemsIRISから外部データベースにアクセスしたい場合、SQLゲートウェイを使用しリンクテーブルを作成して接続できます。

2023.1以降のバージョンでは、リンクテーブルに加えて、外部テーブル／FOREIGN TABLE を使用することが可能となりました（2024.1時点で実験的機能）。

外部テーブルというのは、物理的に別の場所に保存されているデータを IRIS SQL に投影する非常に便利な機能です。
外部テーブルを使用する場合は、Java（2023.1の場合は1.8～）を事前にインストールし、JAVA_HOME環境変数を設定するだけで、簡単に接続することが可能です。

※JAVA_HOME環境変数設定例：
 

外部テーブルの使用方法については、以下の記事で紹介しております。
レシピデータセットを外部テーブルで読み込み、組み込みPythonでLLMを使って分析する (Langchain + OpenAI)
 

こちらの記事では、外部テーブルで作成できる2種類のテーブル（「CSVファイル直接接続」と「外部DBへのJDBCゲートウェイ経由での接続」）の簡単なサンプル作成例と、外部テーブルの特徴を紹介しています。
 

1-1.

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。

グローバルをクラスにマッピングするステップ。

1. グローバルデータが繰り返し使用されるパターンを特定する。
2. 固有キーの構成を特定する。
3. プロパティとそれぞれの型を特定する。
4. クラス内のプロパティを定義する (変数の添え字をお忘れなく)。
5. IdKey のインデックスを定義する。
6. Storage Definition を以下の手順で定義する。
   1. 添え字を IdKey まで (IdKey を含む) 定義する。
   2. Data セクションを定義する。
   3. Row ID セクションには触れない。

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。

1. InterSystems SQLでは、一度のリクエストで複数個のSQL文は実行できませんので、セミコロン（;）の後ろに悪意のあるコマンドを入力時に追加するというテクニックが使えません。  
2. IRISは、SQLアクセスだけではなく、オブジェクトアクセスも提供しています。 更新処理を、オブジェクトアクセスで実装することで、一般ユーザに対するSQL文による更新処理を禁止することにより、SQL文のインジェクションによるアプリケーションが予期していないデータベースの改竄を防ぐことができます。  
3. IRISのWeb技術であるCSPでは、urlのクエリ文字列は、全て暗号化できるので、クエリ文字列から、インジェクションの手がかりを得るなどのテクニックが使用しづらいです。

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。

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。

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
 

-------------------------------------------------------------------------
A. テーブル名・カラム名の変更する方法
-------------------------------------------------------------------------

テーブル(クラス)名とカラム(プロパティ)名は基本的には変えないようにしてください。

もし「SQLアクセス時の名前だけ変更したい」場合は、以下のように新しい名前を SqlTableName(テーブル名)、SqlFieldName(カラム名) として指定することができます。

Class User.test Extends %Persistent [ SqlTableName = test2 ] {
    Property p1 As %Integer [ SqlFieldName = xx ];
    ....

以後 "SELECT xx from test2"

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。

<th>
  %ResultSet::%New()
</th>

<th>
  %SQL.

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)

この記事は Joel、あなたのために書きます！  前回の例で定義した親子関係を土台に、今度は孫クラスを作成し、^ParentChild グローバルに追加された季節情報を処理したいと思います。

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。

グローバルをクラスにマッピングするステップ。

1. グローバルデータが繰り返し使用されるパターンを特定する。
2. 固有キーの構成を特定する。
3. プロパティとそれぞれの型を特定する。

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。

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。