前回の記事、SQLでの変数やパターンを使ったLIKEの使用では、組み込みSQLから動的SQLまで、さまざまなシナリオでのLIKE述語の動作や、ワイルドカードや変数を使った場合のパフォーマンスへの影響について解説しました。 前回の記事では、動作するLIKEクエリを書くことに慣れることをテーマにしました。しかし、SQLを動かすことができるようになるのは、あくまで出発点に過ぎません。 信頼性が高く、スケーラブルで安全なアプリケーションを構築するには、LIKEを使ったクエリを含む、すべてのSQLに共通するベストプラクティスを理解する必要があります。

この記事では、次のステップに進みます。 SQLコードを強化し、ありがちな間違いを避け、SELECTステートメント文が正しく動作するだけでなく、効率的かつ安全に実行されるようにするためのいくつかの重要なポイントを見ていきます。 途中で、LIKE述語を使ったSELECTステートメントを例として取り上げ、これらの基本原則がどのようにクエリやその結果に直接影響するかを説明します。

*これは、Geminiがこの記事のために生成したものです。いい感じです。

年月を重ねるにつれて、InterSystems開発者コミュニティで特定のSQLの質問が何度も繰り返されることに気づくようになりました。特にさまざまなコンテキストでのLIKE述語の使用についてです。 よくあるバリエーションには、以下のようなものがあります。

• クエリでの特殊文字の使用
• クエリでの変数の使用

また、さらに多くの派生パターンがあります。 そこで、InterSystems IRIS SQLでのLIKEの仕組みに焦点を当てた記事を書くことにしました。特に、埋め込みSQL、動的SQL、クラスクエリで変数を使用する方法について取り上げ、パターンのエスケープ、特殊文字検索についても解説しています。

まず最初に、InterSystems IRIS SQLでは、SQL標準の新しいバージョンを実装しているその他のリレーショナルDBMSで利用できるほとんどの機能を提供していることを述べておきたいと思います。 同時に、IRISではリレーショナルアクセスだけでなく、オブジェクトモデルやドキュメントモデルを使って同じデータにアクセスできることも重要なポイントです。

それでは、LIKE述語と、SQLでのパターンマッチングの使い方を詳しく見ていきましょう。

コミュニティの皆様、こんにちは！

新年度を前に、InterSystems 製品を利用した開発・運用に携わる方向けのトレーニングコースを開催します。

2月26日開始の開発者向けコース、3月2日開始の管理者向けコースをご用意しており、日常業務の振り返りや知識の整理を行う機会としてご活用いただけます。

4月からの業務をよりスムーズに進めるための準備として、ぜひご検討ください。

※コースは全てオンラインでの開催です。

開発者向けトレーニング

InterSystems SQLの使い方（2日間）

• 開催日時：2月26日～27日　10:00～17:00
• 対象：InterSystems 製品で SQL アクセスを利用される方

こんな方におすすめ

• InterSystems 製品を利用した開発を担当することになり、SQL 周りの基本を整理して理解したい方
• 日常的な開発に入る前に、実務でよく使う機能や設計の考え方を確認しておきたい方

コース概要

InterSystems 製品における SQL アクセスを利用した開発を想定し、実務に役立つ知識を体系的に学べるトレーニングコースです。

ツールの基本的な使い方から、ストアドプロシージャやサーバ側ロジックの実装、インデックス設計、パフォーマンスチューニングまで、日常業務を想定した実践的な内容を扱います。

※ サーバ側ロジックの記述には ObjectScript を使用します。

InterSystems IRISのウィンドウ関数を使用すると、累積合計、ランキング、移動平均など、強力な分析を直接SQLで実行できます。
ウィンドウ関数は、「GROUP BY」のように結果をまとめることなく、関連行の「ウィンドウ」（グループ上）で動作します。
つまり、ループも結合も一時テーブルも使わずに、より簡潔で高速、しかも保守しやすいクエリを書くことができます。

この記事では、よくあるデータ分析タスクに取り組むことで、ウィンドウ関数の仕組みを理解していきましょう。

InterSystems IRISでのSQLウィンドウ関数入門

SQLウィンドウ関数は、データ分析のための強力なツールです。
各行をそのまま表示したまま、複数行の集計とランキングを計算することができます。
ダッシュボード、レポート、または複雑な分析を構築しているかどうかに関係なく、ウィンドウ関数はロジックを簡素化し、パフォーマンスを大幅に向上させます。

注意：私はウィンドウ関数の専門家ではありませんが、私がウィンドウ関数を理解するうえで役立ったインサイトやリソースを共有したいと思います。 ご提案や訂正があれば、ぜひお知らせください！

🚀 ウィンドウ関数が重要な理由

累積合計やランキング、行間の差分を計算するために、複数のSQLクエリや手続き型のループを書いたことはありませんか？

この記事では、2025.2リリースで導入された、IRIS SQL処理の重要な要素、InterSystems IRISのテーブル統計処理の大きな改善について紹介します。 まず最初に、テーブル統計とは何か、どのように利用されるのか、そしてなぜ今回の改善が必要だったのかを簡単におさらいします。 その後、テーブル統計を収集・保存するための新しいインフラの詳細を掘り下げてから、この変更が実際にアプリケーションにどのような影響を与えるのかを詳しく見ていきます。 最後に、新しいモデルで可能になったパターンに関する追加の注意点をいくつか紹介し、今回の初期リリースに続く次のフェーズに期待をつなげます。

前の記事では、smolagentsとInterSystems IRISを使用して、SQL、ベクトル検索を使用したRAG、interoperabilityを組み合わせたカスタマーサービスAIエージェントをビルドしました。

その際、LLMと埋め込み表現のためにクラウドモデル（OpenAI）を使用しました。

今回はさらに一歩進めます。Ollamaを利用して、同じエージェントをローカルモデルで実行します。

カスタマーサポートの質問は、構造化データ（オーダー、製品 🗃️）、非構造化知識（ドキュメント/よくある質問 📚）、およびライブストリーム（出荷更新 🚚）と多岐にわたります。 この投稿では、以下を使用して、3つすべてに対応するコンパクトなAIエージェントを作成します。

• 🧠 Python + smolagentsは、エージェントの「頭脳」を構成します
• 🧰 SQL、ベクトル検索（RAG）、およびInteroperabilityのためのInterSystems IRIS（モック配送状況API）

新しい InterSystems IRIS® Cloud SQL と InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® クラウド製品のユーザーであり、デプロイメントのメトリクスにアクセスして独自の可観測性プラットフォームに送信しようと考えている方のために、メトリクスを Google Cloud Platform Monitoring（旧称 StackDriver）に送信して手っ取り早く行う方法をご紹介します。

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。

インターシステムズは、InterSystems IRIS^® data platform、InterSystems IRIS^® for Health^TM、HealthShare^® Health Connect のメンテナンスバージョン 2025.1.2 および 2024.1.5 をリリースしました。今回のリリースでは、最近お知らせした以下の警告や勧告の修正が含まれています。

• 警告：LogRollback 有効の場合にトランザクションロールバックが失敗する
• 勧告：ミラーデータベースダウンロードでグローバル変数の欠落の可能性
• 警告：SQL クエリにおける特定の外部結合パターンを使用すると間違った結果を返す
• 警告：未使用の共通テーブル式を含むクエリ実行時にエラーなく間違った結果を返す
• 勧告：SDA3 → FHIR 変換が失敗する

製品の品質改善のために、開発者コミュニティを通じてぜひご意見をお聞かせください。

ドキュメント

詳細な変更リストとアップグレードチェックリストはこちらのドキュメントをご参照ください(すべて英語, 2025.1):

• InterSystems IRIS
• InterSystems IRIS for Health
• HealthShare Health Connect

早期アクセスプログラム (Early Access Programs; EAPs)

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

%String型のプロパティをOrder Byの条件にしてクエリーを発行した際のデータは以下のような順番で並べられます。

SELECT * FROM Shop.Order orderby StatusFlag

null
-1
-2
-99
0

これは%String型（文字列型）のプロパティの照合順として正しい振る舞いです。

文字列照合の並び順

文字列プロパティに対し、+ をつけることで、数値照合と同じ照合順を得ることができます。

SELECT * FROM Shop.Order orderby +StatusFlag

null
-99
-1
-2
0

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

SQLアクセス( ADO含む)を行う場合は、SQLトランザクションを使用して、トランザクションを制御します。

一方オブジェクトアクセス（ObjectScript）ではtstart / tcommit / trollbackコマンド 
(Native SDK for .NETでは IRIS の TStart(), TCommit(), TRollback() メソッド)
によってトランザクションを制御します。

この２種類のトランザクションモードを混在させて使用することはサポートされていません。

詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。

トランザクション管理

また関連するメソッドの以下ドキュメントの注意事項にも

「このメソッドは Native SDK トランザクション・モデルを使用し、ADO.NET/SQL トランザクション・メソッドとは互換性がありません。

この 2 つのトランザクション・モデルを混在させないでください。」

と記載をしております。

Native SDK for .NET のクイック・リファレンス

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

何の設定も行なっていない場合、GROUP BYやDISTINCTで指定したフィールドは大文字小文字を区別せずに全て大文字として処理されます。

これはGROUP BYやDISTINCTのグループ化がフィールドに対して定義された照合タイプに基づいて行われ、その文字列照合の既定値がSQLUPPERになっているためです。

以下のドキュメントに説明がある通り、DISTINCT は、フィールドに対して定義された照合タイプに基づいて、文字列値をグループ化します。

大文字/小文字の区別と DISTINCT の最適化

これを変更する方法は、以下の3種類になっています。

(A) %SQLSTRING または %EXACT照合関数を使用する
(B) フィールドの文字列照合を SQLSTRINGに変更する
　また、フィールドにインデックスが設定されている場合には、インデックスの文字列照合も SQLSTRINGに変更する
(C) 管理ポータルで設定を変更する 

※(B)について補足
・文字列照合をEXACTに設定しても動作しますが、一般的にはSQLSTRINGの使用が推奨されています。
・フィールドの文字列照合とインデックスの文字列照合は、同じ設定にすることが推奨されています。

※(C)の設定手順

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

JSON利用の普及に伴いインターシステムズは、JSONに関連する様々な機能強化をIRISに対して行なっています。

その一環として、SQLのJSON_OBJECTのサポートがあります。

この機能に関して現時点より（2025年6月）古いバージョンでは残念ながら制限や不具合が存在しています。

今後も機能強化やバグフィックスを継続していく予定となっているため、この機能の利用を検討および既に利用している方は最新バージョンでのご利用をお勧めします。

ここでは、現時点でわかっている制限事項／不具合についてお知らせします。

• VIEW経由でJSON_OBJECTを利用した場合にエラーとなる場合がある 以下のようなクラスとVIEWを定義します。  

Class User.test Extends%Persistent
{

  Property p1 As%String;Property p2 As%String;
}

Class User.myview [ ClassType = view, ViewQuery = { select p1 as v10, p1 as v11, p2 as v12 from test } ] { }

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。

（すべてのユーザーIDのコンピュータ全体のトレースをチェックしない場合）

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ObjectScript で日付の比較を行う場合、一旦 $HOROLOG 形式（内部数値）に変換することで算出しやすくなりますが、SQL 関数を利用して算出することもできます。

ObjectScript から SQL 関数を実行するには、%SYSTEM.SQL.Functions クラスを使用します。

※ 2021.1以前のバージョンでは、%SYSTEM.SQL クラスを使用します。

%SYSTEM パッケージは、システム・オブジェクトと呼ばれ ObjectScript では $SYSTEM 特殊変数を利用して以下の構文で実行します。

  $SYSTEM.サブパッケージ名.クラス名.メソッド名() または $SYSTEM.クラス名.メソッド名()

以下、SQL 関数 DATEDIFF を使用して日付の比較を行う例です。

USER>write$system.SQL.Functions.DATEDIFF("dd","2025-01-20","2025-03-20")
59

分での比較

USER>write$system.SQL.Functions.DATEDIFF("mi","2025-01-20","2025-03-20")
84960

秒での比較

次回の Python コンテストでは、Python を使用して IRIS をデータベースとして使用する簡単な REST アプリケーションを作成する方法についての小さなデモを作成しようと思います。 以下のツールを使用します。

• FastAPI フレームワーク: 高パフォーマンス、学習しやすい、高速コーディング、プロダクション対応
• SQLAlchemy: Python SQL ツールキットで、アプリケーション開発者が SQL の全性能と柔軟性を活用できるオブジェクトリレーションマッパーです。
• Alembic: Python 用の SQLAlchemy データベースツールキットと使用する軽量のデータベース移行ツール。
• Uvicorn: Python の ASGI ウェブサーバー実装。

お客様のプロジェクトにおいて、どのようにすればいつ何時に誰がデータベースを変更したかを追跡できるか問われました。 SQL とオブジェクトへの両方のアクセスで Insert、Update、および Delete を追跡することが目的です。

以下は、変更ログを維持するために作成したテーブルです。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
 

%SQL.Util.Proceduresクラスの CSV() プロシジャを使用することにより、実現できます。
下記が使用例のコードとなります。（test.csvというファイルが c:\temp にあるという前提）

上記を実行することにより結果セットとして各行およびフィールドにアクセスできます。
実行例：

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

LAST_IDENTITY()　SQL関数を使用すると取得できます。
※ この関数は、埋め込み SQL または ODBC 利用時に使用できます。ダイナミック SQL、SQL シェル、または管理ポータルの SQL インタフェースによる値には設定されません。

簡単な埋め込み SQL での例をご紹介します。

先日、お客様よりタイトルのご質問をいただき、サンプルコードを作成しました。せっかくですので、こちらでも共有したいと思います。

今回は、データベースの空き容量情報を取得する、%SYS.DatabaseQueryクラスのFreeSpaceクエリを使用したサンプルとします。

C#.Net と VB.Net で作成してみました。

★C#.Net

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 Django 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-django-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/django/ 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。
• /api/posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
• ``/api/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。

Mac版のIRISにSQLを使用して他ツールからアクセスするケースはそもそも少ないと思いますが、DBeaverにJDBCを使用してアクセスできることはこのコミュニティの住人であれば、知っている人は結構いるかと思います。

しかし今回ちょっと理由があってMac上のIRISにODBCを使ってアクセスする方法についてトライしてみました。

ここではその備忘録を書き留めておこうと思います。

実際の所、Mac上のクライアントツールでODBCでアクセスできるツールもそんなにないのですが、

候補としてMS-Excel(MS-Query経由)またはLibreOfficeがありました。

まず結論としてExcelは色々とトライしましたが、原因不明ですがうまくつながりませんでした。

（どうもExcel(MS-Query)が拒絶している感じです）

LibreOfficeは何とか接続でき、データの取得はできる様になりました。

まず、前準備としてODBC Driver Managerというものをセットアップする必要があります。

細かくいうとこれにもiODBCとUnixODBCの２系統があるのですが、ExcelおよびLibreOfficeはiODBCにしか対応していない感じです。
（これは正確な情報ではない可能性はあります）

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。

これは、InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

ウィンドウ関数は、結果セットを部分的に切り出した領域に集約関数を適用できるもので、WHERE GROUP BY および HAVING 節が適用された後、SELECT クエリで選択された行に対して作用します。
IRIS/IRIS for Health 2021.1からサポートしています。
サポートされるウィンドウ関数は以下の通りです。

• FIRST_VALUE(field)
• PERCENT_RANK()
• RANK()
• ROW_NUMBER()
• SUM(field)

詳細については、下記ドキュメントページをご確認ください。
ウィンドウ関数の概要
関連記事：IRIS SQLでは OFFSET/LIMIT句のような機能をサポートしてますか？
                  IRIS SQLクエリで取得した結果セットのランキング(順位)を算出する方法

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。

インターシステムズは、InterSystems IRIS®data platform、InterSystems IRIS^® for Health^TM、および HealthShare^® Health Connect の 2025.1 リリースを一般提供 (GA) したことを発表しました。2025.1 は、拡張メンテナンス（EM）リリースです。
リリースハイライト
今回のリリースには、以下のような数々の興味深いアップデートが含まれます：

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、 

Oracleでは、下記のような照合順になります。

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。

IRISの場合、既定の文字列照合はSQLUPPERですが、照合タイプを変更することによって、照合順を変えることが出来ます。
ドキュメント：照合

上記のIRIS SQLとOracleの違いを合わせるためには、照合タイプを「SQLSTRING」に設定し、インデックスを作成します。

Property TestColumn As%String(COLLATION = "SQLSTRING"); 
Index IdxTest On TestColumn;

InterSystems はこのたび「テーブル・パーティショニング機能」の早期アクセスプログラムを開始しました。これにより、IRIS をお使いのお客様が非常に大きなテーブルを管理したり、行データや関連インデックスをデータベースやストレージ階層間で分散できるようになります。テーブル・パーティショニングは IRIS のリレーショナル・データ管理の核心深くに関連する機能であるため、初期段階でのフィードバックを提供いただけたり、状況に応じて機能調整にご協力いただける、少数の熱心なお客様と一緒になって、確実な機能実装を進めたいと考えています。

非常に大規模なリレーショナル・データセットをご利用中で、より効率的な運用を望まれており、新機能を試してみたいというお客様は、ぜひ https://www.intersystems.com/early-access-program/ からご登録ください。登録された方には、一時的な開発ライセンス、新機能を含む最新キットとコンテナ・イメージ、チュートリアル がすべて掲載された評価ポータルをご案内するメールをお送りします。

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