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#SQL

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SQLは、リレーショナルデータベースにデータを格納、操作、および取得するための標準言語です。

SQL ゲートウェイ接続を使用した、外部データベースへのアクセス方法についてご説明します。

手順は以下になります。

1. 外部ソースへの SQL ゲートウェイ接続の作成を行います

※こちらの例では、IRISの別インスタンスへの接続を試しています。
※ODBCを使用される場合は、事前にシステムDSN（64bit）の準備が必要です。

管理ポータルより
　[システム管理] > [構成] > [接続性] > [SQLゲートウェイ接続] の 新規接続作成 ボタンをクリックします。

接続の種類を選択し、必要項目を設定します。以下のサンプルは、ODBC接続（別IRISインスタンスのDSN設定）を行っています。

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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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開発者の皆さん、こんにちは！

この記事では、Embedded Pythonをご自身の好きなタイミングで学習できる📚セルフラーニングビデオ📚の YouTube プレイリストをご紹介します！

👆こんな具合に👆学習内容別 Embedded Python セルフラーニングビデオを公開しています！

この記事では、これから Embedded Python でプログラミングを開始してみたい方向けに最適なビデオをご紹介します！
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@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。

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開発者のみなさん、こんにちは！

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「SQLでどこまでできる？ ～データロードから機械学習まで～」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

（プレイリストはこちら）

データベースのテーブルにアクセスするためにSQLを利用するのは「ご飯を食べるときは箸を使います」と同じぐらい開発者にとって当たり前のことだと思いますが、SQLで分析や機械学習まで行えたらどうでしょうか。

便利ですよね？

本セッションではInterSystems IRISのSQLを使って、どこまでの操作ができるのかについて、デモを交えながらご紹介します。

ぜひ、動画をご参照ください。

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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。

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開発者のみなさん、こんにちは！

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「FHIR SQL Builder」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

（プレイリストはこちら）

日本でも徐々に広がりを見せている HL7 FHIR。FHIR を活用したプロジェクトも着実に増えてきています。

取得した FHIR データをどのように利用するのか。その中で、FHIR データを使用して分析したいというニーズは必ず出てくるかと思います。

InterSystems では、FHIR データ分析を容易に可能にする新機能「FHIR SQL Builder」を発表いたしました。

この機能を利用することにより、FHIR リポジトリに格納したデータを通常の SQL で取り出し利用することが可能になります。

この機能の概要と使用方法をデモをまじえてご紹介いたします。

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開発者のみなさん、こんにちは！

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第2回目の「Python Gateway のご紹介」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystems IRIS / IRIS for Health バージョン2021.1より、External Language Gateway に Python のサポートが追加されました。また、External Language Gateway の機能強化により外部ストアドプロシージャが利用できるようになり、Java、.Net、Python のコードを SQL から直接実行できるようになりました。

ウェビナーでは、Python からの利用法のついて、デモを交えながらご紹介しています。

ぜひご覧ください！

（IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。）

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記事
· 2022年3月29日 1m read
SQLでのNULLデータの取り扱い

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】

insert into test (a) values (NULL)
select * from test where a IS NULL

【InterSystems ObjectScript】

set x=##class(User.test).%New()
set x.a=""

(2) 空文字列 ('')

【SQL】

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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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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。

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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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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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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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

システムユーティリティクラスを利用したプログラムを作成することで出力できます。

【注意1】出力データの区切り文字がカンマではなくタブで出力されます点、ご注意ください。

【注意2】エクセルでタブ区切りのファイルを開くため、エクセルの開くメニューから出力したファイルを開いてください。

処理概要は以下の通りです。

1)　%SYSTEM.SQL クラス（※）の Execute() メソッドを使用します。

第1引数：SQL文を指定します。

第2引数：内部日付が格納されている場合 yyyy-mm-dd で出力されるように表示モードを切り替えます。（1：odbcモード）

詳細は下記ドキュメントページおよびクラスリファレンスをご参照ください。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

管理ポータルの SQL 画面（管理ポータル > システムエクスプローラ > SQL）で、任意の SQL を実行した後、結果の行数などが表示されいる行の右端にある「印刷」のリンクから、CSVファイル出力を選択できます。

「クエリ印刷」画面で「ファイルにエクスポート」をチェックすると「ファイル形式」の欄が表示されます。

形式に「CSV」を指定し、出力ファイル名を指定したあと「エクスポート」ボタンをクリックすると出力できます。

注意：古いバージョンでは正しくCSV出力が行えない場合もあります。新しいバージョンをぜひご利用ください。

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より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV（Entity-Attribute-Value）モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

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はじめに

この連載の最初の記事では、リレーショナルデータベースのEAV（Entity–Attribute–Value）モデルを見て、それがどのように使用されて、何に役立つのかを確認しましょう。 その上で、EAVモデルの概念とグローバル変数と比較します。

原則として検索する必要のある、フィールド数、または階層的にネストされたフィールドの数が不明なオブジェクトがある場合があります。

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対象バージョン
InterSystems IRIS および IRIS for Health: 2019.1.0 以降

対象プラットフォーム すべて

InterSystemsは、間違ったクエリ結果が返る問題を修正しました。この問題は上記の InterSystems 製品のバージョンで発生する可能性があります。

問題の詳細
以下のすべての条件をみたした場合、クエリ結果が不正確な可能性があります。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品は複数の SQL 文を一度に受け付けませんので、SQL 文での複数結果セットのサポートはありませんが、ストアドプロシージャを作成して複数の結果セットを返すことができます。

以下、ストアドプロシージャの中では、 %SQL.Statement クラスを利用して SQL を実行し、結果セットを作成し、結果セットを呼び出し元に返すため、ストアドプロシージャ実行時に自動生成されるプロシージャ・コンテキスト（＝%sqlcontext 変数に格納）の中に、結果セットを登録しています。

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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。

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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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(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。

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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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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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