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。

Row ID Spec:  クラス例:  Mapping.RowIdSpec.xml

これについては、過去の記事で何度か断言していますが、 これを定義する必要があるのは、添え字の式が単純なフィールドではない場合に限ります。

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 Konnov Maslennikov さんの作品をご紹介します！

@Dmitry Konnov Maslennikov さんが解説されている記事（Welcome irissqlcli - advanced terminal for IRIS SQL）もあります。ぜひこちらもご覧ください。

@Dmitry Konnov Maslennikov さんは、IRIS SQL用の高度なターミナル irissqlcli を開発されました。

irissqlcli を使用すると、SQL記述時にSQL構文、関数、型、IRIS内テーブル名、カラム名に対する候補が表示されるため、SQL文がとても書きやすくなります。

ヘルプも充実しています。（\n　でヘルプが表示されます）

接続先のテーブル一覧を取得する場合は「.tables」で取得できました。

また、以下のように記入時に入力候補が表示されます。Pygments を利用されているようで、シンタックスがハイライトされてきれいです。

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。 

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。

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。

この記事では、2023年3月1日～31日の期間に開催された「技術文書ライティングコンテスト：InterSystems IRISチュートリアル」に応募された24作品の中から、Heloisa Paivaさんが投稿されたシンプルですぐに試せる記事をご紹介します。

はじめに

このチュートリアルは、テストやチュートリアル用のサンプル作成など、あらゆる目的でサンプルデータベースを作成するための、私が見つけた最も簡単な方法についての簡単なチュートリアルです。

ネームスペースの作成

1. ターミナルを開きます。
2. 次のコマンドを実行します。 "Do $SYSTEM.SQL.Shell()"   （※または :sql の入力でもSQLシェルに切り替えできます）
3. "CREATE DATABASE " コマンドを実行します。実行時、作成したいネームスペース名をコマンドの引数に指定します。（TESTネームスペースを作成する例：CREATE DATABASE TEST）

これで、管理ポータルから新しいネームスペースを作成するより簡単で素早い方法でネームスペースを作成できます。

ネームスペースに移動するには、現在開いているSQLシェルを終了させるため、"quit" を入力し、zn "ネームスペース名" と入力します。これでターミナルで行うすべての動作がこのネームスペースのスコープに入ります。

近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか？

• 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
• 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト（Word2Vec、BERT などの埋め込み経由）や画像（ディープラーニングモデル経由）などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
• クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

 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。

解決策 = 凍結プラン（Frozen Plan）を使用する：

Cache2016.2以降（IRISはすべてのバージョン）で、クエリプランの凍結機能 が実装されました。
この機能により、IRISを新しいバージョンにアップグレードする際、既存のクエリプランは自動的に凍結されます。
これにより、アップグレードによる既存のクエリのパフォーマンスの低下の可能性を防げます（古いバージョンと同じプランが使用されるため）。
新しいクエリについてはもちろん、アップグレード後のクエリオプティマイザによるプランが使用されます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

ODBCクライアントからのアクセスでエラーが発生した場合、返ってきたエラーメッセージやコンソールログ上の情報だけでは原因がよくわからない場合があります。

そのような場合にODBCドライバのクライアントログを有効にすることで、エラーについての詳細情報を取得することができます

ODBCログの有効化については以下をご参照ください。

ODBCログの有効化

Windowsの場合は、上記に記載されている通り、２種類のログが取得できます。

• クライアント・ドライバのログを有効にするには、ODBCデータソースアドミニストレータで使用しているDSNの「ODBCログ」チェックボックスをチェックします。 

• ドライバー・マネージャのログを有効にするには、[トレース]タブをクリックして[トレースの開始]ボタンをクリックします。

変更の反映にはODBCクライアントアプリケーションを再起動する必要があります。

既定のODBCクライアントログファイル名は IRISODBC.log で、既定の場所は C:¥Users¥Public¥Logs です。

既定のトレースログ名は、SQL.logで、既定の場所は、c:¥Users¥<ユーザー名>AppData¥Local¥Temp¥です。

(1NF/2NF/3NF)^露 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。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
通常SQLCODE -114（一致する行が既に別のユーザにロックされています）のエラーはロックが競合した場合に発生します。

こちらはレコードロック競合があったり、ロック閾値を超える更新を行いテーブルロックに昇格した際に、そのテーブルレコードに対して別のプロセスよりSelectを行い共有ロックを取ろうとして失敗した(ロック待ちがタイムアウトとなった)場合に発生します。

Selectで共有ロックを取る場合というのは、IRIS の ISOLATION LEVEL がREAD COMMITTED（デフォルトはREAD UNCOMMITTED）で、Selectを行った場合です。

例：Sample.Personテーブルにテーブルロックがかかった状態で以下を実行する場合

USER>:sql
SQL Command Line Shell
----------------------------------------------------
 
The command prefix is currently set to: <<nothing>>.
Enter <command>, 'q' to quit, '?' for help.

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。

Owener と Status という 2 つのフィールドを持つ「Project」という架空のテーブルについて考えます。 Owner にはプロジェクトを担当する従業員が入り、Status には PREP、OPEN、REVIEW、COMPLETE という 4 つのオプションの 1 つが入ります。

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：

ドキュメントは以下をご参照ください。

SqlColumnNumber

なお、SQLテーブル名を変えたい場合は SqlTableName 、カラム名(フィールド名)を変えたい場合は SqlFieldName を指定します。

ともに、永続クラスのみに適用されます。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

SQLゲートウェイの接続設定は管理ポータルで作成できますが、プログラムでも作成が可能です。

管理ポータル：
[システム管理] > [構成] > [接続性] > [SQLゲートウェイ接続]

こちらのトピックでは、ODBC/JDBCそれぞれの設定をプログラムで行う方法をご紹介します。

--- SQL Gateway for ODBC ----

 set gc = ##class(%SQLConnection).%New()
 set gc.Name = "test"
 set gc.DSN = "IRIS User"
 set gc.Usr = "_system"
 set gc.pwd = "SYS"
 set gc.bUnicodeStream = 1
 set gc.useCOALESCE = 1
 write gc.%Save()
 

--- SQL Gateway for JDBC ----

 set gc = ##class(%SQLConnection).%New()
 set gc.isJDBC = 1
 set gc.Name = "testj"
 set gc.Usr = "_system"
 set gc.pwd = "SYS"
 set gc.driver = "com.

開発者の皆さん、こんにちは！

この記事は、2024年7月に開催された「InterSystems Pythonプログラミングコンテスト2024」でエキスパート投票、コミュニティ投票の両方で1位を獲得された @Henry Pereira さん @José Pereira さん @Henrique Dias Dias さんが開発された sqlzilla について、アプリを動かしてみた感想と、中の構造について @José Pereira さんが投稿された「Text to IRIS with LangChain」の翻訳をご紹介します。

第2回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催！ では、生成AIに関連する記事を投稿いただくと、ボーナスポイントを4点獲得できます📢 @José Pereira さんの記事を💡ヒント💡に皆様の操作体験談、アイデアなどを共有いただければと思います。

開発されたアプリSQLzilla についての概要ですが、Open Exchange の sqlzilla のREADMEに以下のように紹介されています。

「SQLzilla は、Python と AI のパワーを活用して、自然言語の SQL クエリ生成を通じてデータ アクセスを簡素化し、複雑なデータ クエリとプログラミング経験の少ないユーザーとの間のギャップを埋めます。」

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。

コミュニティの皆さんこんにちは。
 

ベクトル検索関連の処理が完全にノーマークだった私が、一先ず「やってみよう！」との事で、２つの動画のサンプルを実行してみました。
Pythonは初心者なので、アレな箇所があっても目をつぶっていただけると幸いです。

また、間違っている箇所があったら、ご指摘いただけると幸いです。

■参考にした動画

• ベクトル検索のご紹介（2024年5月30日開催　インターシステムズ開発者ウェビナー）
• IRISのベクトル検索を使ってテキストから画像を検索してみよう

■参考にしたコミュニティ記事

• Vector Search (ベクトル検索) をご紹介します

【目的】

本記事では、動画で紹介された内容を実際にIRIS環境上で実行できるよう、具体的な環境構築とコーディングを記載致します。
コミュニティの皆さんが簡単に試せるようになれば幸いです。

またGithubにサンプルソースを配置しているので、必要な方は参考にして下さい。

【準備】

■作業環境

※環境作成方法に問題のない方は、読み飛ばしていただいて構いません。

大きなサイズのデータを持つフィールドに対してインデックスを作成すると、<SUBSCRIPT>エラーとなることがあります。

これは、グローバルの添え字（サブスクリプト）のサイズには制限があり、制限を超えるとエラーとなるためです。

例えば、以下のようなインデックスの場合、

^Sample.PersonI("NameIdx"," xxx...xxx",1)       =       ""

グローバル名＋サブスクリプト部（＝の左側）が、エンコード文字数で最長 511 文字を超えるとエラーとなります（日本語の場合はもっと小さな文字数です）。

※ご参考：グローバル参照の最大長

大きいデータを持つカラムに対してインデックスを設定したい場合の回避策としては、こちらの ドキュメント にありますように
「該当のプロパティのインデックス照合文字列を任意の文字数（例：128文字）に制限した照合を定義」
する方法があります。

具体的には、以下の2つの方法になります。
※クラス定義の変更/保存/コンパイル＋インデックスの再構築が必要です。

ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

ステップ 1 - データモデルの定義

クリーンなネームスペースを新規に定義することから始めましょう。CODE と DATA データベースを使用します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%Persistent クラスに既定で生成される Extent クエリは、ID 順に結果セットを出力することを意図していませんので、これは、仕様通りの動きとなります。

並び順は、設定されているインデックスにより、変わることがあります。

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。

以上のことから他データベースシステムからIRISシステムへの移行には相応の移行コストがかかるため、移行は必ずしも容易とは言えませんが、それでも移行を決断されたお客様はたくさんおられます。

そしてほとんどのお客様は移行したシステムの性能、開発生産性、保守性、運用の容易さ等に満足されております。

Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標（KPI）やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。
 
データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。
 

• データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

• Pandas による一般的なデータ分析タスクのソリューション:

Pandas には、単純なデータ集計から複雑な変換まで、日常的なデータ分析タスクを処理できる十分な汎用性が備わっています。

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))

{
	"message": null,
	"results": [
		{
			"address1": "東京都",
			"address2": "新宿区",
			"address3": "西新宿",
			"kana1": "ﾄｳｷｮｳﾄ",
			"kana2": "ｼﾝｼﾞｭｸｸ",
			"kana3": "ﾆｼｼﾝｼﾞｭｸ",
			"prefcode": "13",
			"zipcode": "1600023"
		}
	],
	"status": 200
}

（SQL例)
　※下記の実行には、SSL構成が必要になります。事前に構成を作成して、その構成名を使用してください。

SELECT
address1,address2,address3,kana1,kana2,kana3,zipcode
FROM JSON_TABLE(%Net.

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ユーザに権限を与えたい場合、「GRANT」コマンドや「GrantPrivilegeメソッド」を使用しますが、ロールに対しても権限を与えることができます。

例えば、特定スキーマにのみ何でもできるロールを作成し、それを特定のユーザに割り当てるようなことが可能となります。

こちらの記事では、その方法をご紹介します。

(1) GrantPrivilegeメソッドを使用して「スキーマXXX に何でもできるロール」を作成し、
(2) 該当ユーザに (1) のロールを割り当てる

★GRANT文を使う場合

GRANT <priv> ON SCHEMA <your schema> TO <role>

例：ロール testRole に、スキーマ XXX に対する、挿入/更新/参照/削除 の権限を付与します。

GRANT Insert,Update,Select,Delete ON SCHEMA XXX TO testRole
※その他、Alter, References, Execute, Use などの指定も可能です。

こちらは、まだ存在しないスキーマに対しても実行可能です。
XXXスキーマにテーブルが登録されれば、自動的にそのテーブルに対して指定した権限が有効になります。

★$SYSTEM.SQL.Security.

これは、IRIS でリレーショナルデータをクエリするアナリストとアプリケーションに、さらに優れた適応性とパフォーマンスによるエクスペリエンスを提供する IRIS SQL のイノベーションをトピックとした短い連載の 3 つ目の記事です。 2021.2 では連載の最後の記事になるかもしれませんが、この分野ではさらにいくつかの機能強化が行われています。 この記事では、このリリースで収集し始めたヒストグラムという追加のテーブル統計について、もう少し詳しく説明します。

これは、InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

小数点桁数を指定しない単純な整数への切り上げ・切り捨ては、それぞれ、以下の関数で実行できます。

(SQL関数)

切り上げ：CEILING
切り捨て：FLOOR

(ObjectScript関数)

切り上げ： $system.SQL.Functions.CEILING()
切り捨て： $system.SQL.Functions.FLOOR()

※バージョン2021.1以前は以下のメソッドを使用します。

　切り上げ： $system.SQL.CEILING()
　切り捨て： $system.SQL.FLOOR()

小数桁数を指定して切り上げ・切り捨てを行いたい場合は、2つの関数を組み合わせ、以下のようなメソッドを作成して対応します。

Class Sample.

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Caché 2016.2以降（IRISはすべてのバージョン）で、クエリプランの凍結機能 が実装されました。
この機能により、メジャーバージョンのアップグレードを行った場合、既存のクエリプランは自動的に凍結(※)されます。
※2023.1以降のバージョンより、アダプティブモードが無効の場合のみ、クエリプランが自動的に凍結されます。有効の場合は、既存のクエリプランは無効になり、新しいシステムでクエリの最初の実行時に新しい最適化されたクエリプランを生成します。既定は有効です。

こちらのトピックでは、
「新しいバージョンにしたのに、一部のクエリで思うようなパフォーマンスが出ない」
「凍結プランが使用されている場合、新しいプランでパフォーマンスがどのくらいでるのかを知りたい」
という場合の確認手順について、ご説明します。
 

%NOFPLANキーワードで新しいプランを試してみる

Frozen Plan （古いバージョンと同じプラン）を使用していて思ったようなパフォーマンスが出ない場合、凍結を解除して新しいプランを試すことが可能です。
新しいプランを試したい場合は、%NOFPLANキーワードをつけてクエリを実行します。
%NOFPLANを付けた方がパフォーマンスが良ければ、プラン凍結を解除して新しいプランで実行するようにします。

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。

エンドポイント

• /iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。
• /interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。
• /posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
• /comments - Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。

このテンプレートからの開発方法

WSGI 導入記事をご覧ください: wsgiサポートの概要。

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。

エンドポイント

• /iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。
• /interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。
• /posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
• /comments - Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。

このテンプレートからの開発方法

WSGI 導入記事をご覧ください: wsgi-introduction。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

区切り識別子は、区切り文字で囲まれた一意の識別子です。
InterSystems SQL は、その区切り文字として二重引用符 「"」 をサポートしています。
一方、リテラル値を区切る場合は、一重引用符「'」を使用します。
例えば、下記のSQLにおいて、
①は、Nameの値が「AAA」という文字列である、という検索条件と解釈されますが、
②は、Name列 = AAA列、という結合条件と解釈されます。※実際にAAA列が無ければエラーとなります。

①

select * from Samle.Person
where Name = 'AAA'

②

select * from Sample.Person
where Name = "AAA"

リテラル値(文字列、数値)を示す区切り文字として二重引用符「"」を使用したい場合は、
下記を実行し、この区切り識別子サポートするためのオプションを無効にします。

//現在の状態を確認する
USER> write $SYSTEM.SQL.Util.GetOption("DelimitedIdentifiers")
1
//0=「無効」にセット
USER>do $SYSTEMSQL.Util.