#SQL

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。

※ODBC/JDBC 各接続定義の作成の詳細は、以下のドキュメントをご覧ください。
　JDBC 経由での SQL ゲートウェイへの接続
　ODBC 経由での SQL ゲートウェイへの接続

2. リンクテーブルウィザードを使用して、1で作成したSQLゲートウェイ接続に対してリンクテーブルを作成します

管理ポータルより
　[システムエクスプローラ] > [SQL] ページより、
　　[ウィザード] > [リンクテーブル] をクリックしリンクテーブルウィザードを開きます。

　手順に従ってリンクテーブルを作成します。

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。

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。

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！
​​​​​​

◆ Embedded Python概要から学習を始めたい方はこちら👇

以下の内容を確認できるプレイリスト：1-Embedded Python概要編 - YouTube をご用意しています。

• Embedded Pythonとは？
• Python開発者から見た使い道（解説＆実演）
• IRIS開発者からみた使い道（解説＆実演）

この後、実際の操作を試されたい場合は、次のプレイリスト：2-Embedded Python利用前の準備 - YouTube が最適です。

◆ Embedded Python利用前の準備 を知りたい方はこちら👇

操作を開始する前に、必要な利用前の準備についてご紹介しているプレイリスト：2-Embedded Python利用前の準備 - YouTube をご用意しています。

@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。

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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【目次】

00:44 貯めたデータの使い道

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？

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。

※ FHIR SQL Builder は、現在開発中機能であるため、メニュー名や画面イメージなどが将来変更される場合もあります。予めご了承ください。 
 

【目次】

01:00 FHIRに関する国内の動向

04:00 FHIR SQL Builder のご紹介

10:03 デモ

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。）

【目次】

0:00　ご紹介内容の説明

2:26　PythonからIRISにアクセスする方法

5:07　キーバリュー形式でIRISにアクセスできる「Native API」とは

12:04　Python Gatewayのご紹介

16:21　Python Gateway 使用例

22:12　デモ

30:15　まとめ

Benjamin De Boe がユニバーサルキャッシュクエリに関する素晴らしい記事を書いていますが、ユニバーサルキャッシュクエリ（UCQ）とは一体何でしょうか。また、昔ながらの埋め込み SQL を書いている場合になぜそれを気にする必要があるのでしょうか。  Caché と Ensemble において、キャッシュクエリは xDBC と動的 SQL を解決するために生成されるでしょうが、  InterSystems IRIS の埋め込み SQL は、キャッシュクエリを使用するように改善されました。そこで、名前に「ユニバーサル」が追加されているのです。  現在では、IRIS で実行されるすべての SQL は、UCQ クラスから実行されるようになっています。

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

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。

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、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。

開発者のみなさん、こんにちは。

今回は、スーパーやコンビニでもらうレシートを写真で撮り、OCR を使ってレシートの画像から文字列を切り出して IRIS に登録する流れを試してみました。

サンプルでは、Google の Vision API を利用してレシートの JPG 画像から購入物品をテキストで抽出しています。

サンプルコード一式 👉 https://github.com/Intersystems-jp/iris-embeddedpython-OCR
 

最初、オンラインラーニングで使っている 「tesseract-OCR」を使ってみようと思ったのですが、レシートには半角カナが混在していたりで、半カナがなかなかうまく切り出せず、あきらめました・・（半角カナがなかったら日本語もばっちり読めていたのですが・・）

もし、tesseract-OCR で半カナを切り出す良い方法をご存知の方いらっしゃいましたら、ぜひ教えてください！

今回試すにあたり、Vision API の使い方を詳しく書いているページがありましたのでコードなど参考させていただきました。ありがとうございました。

​​【Google Colab】Vision APIで『レシートOCR』

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。

開発者の皆さん、Python好きの皆さん、こんにちは！

ドキュメントをみながら IRIS 2021.2 に追加された Embedded Python を試してみました！

IRIS にログインしてるのに Pythonシェルに切り替えできて Python のコードが書けたり、Python で import iris するだけで SQL を実行できたりグローバルを操作できるので、おぉ！✨という感じです。

ぜひ、みなさんも体感してみてください！

では早速。

まず、IRISにログインします。Windows ならターミナルを開きます。Windows 以外は以下実行します。

IRIS のインストール方法を確認されたい方は、【はじめての InterSystems IRIS】セルフラーニングビデオ：基本その１：InterSystems IRIS Community Edition をインストールしてみよう！をチェックしてみてください！

iris session iris

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。   

環境

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
 

タイムアウトを無効にするためには、DSNの設定でクエリタイムアウト無効に設定します。

Windowsコントロールパネル > [管理ツール] > [データソース（ODBC）] > [システムDSN]の構成

で クエリタイムアウト無効 にチェックを入れますと、タイムアウトは無効になります。

アプリケーション側で変更する場合は、ODBC APIレベルで設定することが可能です。

ODBCのSQLSetStmtAttr関数をコールする際に、SQL_ATTR_QUERY_TIMEOUT属性を設定してから、データソースに接続してください。

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。

設定内容の詳細については、下記のドキュメントページをご参照ください。
追加構成設定～ - 一般SQL設定 - SQL タブ

2)　SQLの関数で指定する

CURRENT_TIMESTAMP()の引数を利用して、小数点以下の精度を 0～9 の範囲で桁数を指定できます。
※CURRENT_TIMESTAMP()で返される値は、実行環境のタイムゾーンの現在の日付時刻を返します。

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。

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。

ドキュメント - $SYSTEM.SQL.Execute()【IRIS】
クラスリファレンス - $SYSTEM.SQLクラス - Execute()メソッド【IRIS】

ドキュメント - $SYSTEM.SQL.Execute()
クラスリファレンス - $SYSTEM.SQLクラス - Execute()メソッド

※ %SYSTEMパッケージ以下クラスは $system 特殊変数を利用してメソッドを実行できます。

set rset=$system.SQL.Execute("ここにSQL文",1)

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。

プログラムでCSV出力を行いたい場合は、関連記事をご参照ください。

• 任意のSQL文の実行結果をプログラムでCSVに出力する方法

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。

最初のグローバル変数^catalogには、ディレクトリ構造を保存します。 2つ目のグローバル変数^goodには、店の商品を保存します。 ^indexグローバルには、店のインデックスを保存します。 プロパティは階層的なカタログに関連付けられているため、プロパティ用の個別のグローバル変数は作成しません。

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。

たとえば、多様な商品群を扱うオンラインストアを考えてみましょう。 商品群ごとに固有の一意のプロパティセットがあり、共通のプロパティもあります。 たとえば、SSDとHDDドライブには共通の「capacity」プロパティがありますが、SSDには「Endurance, TBW」、HDDには「average head positioning time」という一意のプロパティもあります。

場合によっては、同じ商品でも別のメーカーが製造した場合には、それぞれに一意のプロパティが存在します。

では、50種の商品群を販売するオンラインストアがあるとしましょう。 各商品群には、数値またはテキストの固有のプロパティが5つあります。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems製品のクラスクエリにはSQL文を利用する方法と、ユーザコードによる記述が選択できます。

スタジオメニューの [クラス] >[追加] > [クエリ] を選択すると、クエリウィザードが起動します。

画面に、「実装」を選択する項目があり、「このクエリはユーザコードで定義されている」を選択すると SQL文ではなく、ユーザコードによりクエリ定義が行えます。

 
次画面以降では、必要な情報として、入力パラメータ、結果セットの選択カラムの指定を行います。 ウィザード終了後、ユーザコードのひな型として、以下のメソッドがクラス定義に追加されます。

{QueryName}Execute()

{QueryName}Fetch()

{QueryName}Close()

（{QueryName}はクエリウィザードで指定するクエリ名です。）

これらのメソッドに実際に実行したいユーザコードを記述していきます。

以下に、詳細記述とJavaから呼び出すサンプルがございますのでご参照ください。

https://github.com/Intersystems-jp/classquery_sample

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品には、テーブルのコンテンツに関する統計を収集し、クエリの最適化に役立てる「テーブルチューニング機能」があります。

設定方法は、以下のドキュメントをご参照ください。

• テーブルのチューニングについて【IRIS】
• テーブルのチューニングについて

ターミナルでは次のコマンドを実行します。

do$SYSTEM.SQL.Stats.Table.GatherTableStats("スキーマ名.テーブル名")

 2021.1以前のバージョンでは以下メソッドを利用します。

Do$system.SQL.TuneTable("スキーマ名.テーブル名",1,1)

また、以下の資料もご参照ください。

1) パフォーマンス調査の基礎知識として必要なグローバル構造の解説やSQLの動作の仕組みからクエリプランの見方の解説

インターシステムズ・シンポジア2011の資料

2) パフォーマンスチューニングの例（P13～）

インターシステムズ・シンポジア2012の資料

3) ビットマップ・インデックスの圧縮やオプティマイザ・ヒントなど、Caché SQLのパフォーマンスを最大限に引き出すための情報について

インターシステムズ・シンポジア2014の資料

4) パフォーマンスに困ったときにどこに着目し、どのツールで調べていくか、お客様から日々ご相談をいただくカスタマーサポートから、解決に向かうアプローチの「イロハ」をご紹介するビデオ

動画：Performance 101

5) 開発者コミュティのパフォーマンス関連情報（performanceタグ）

performanceタグ

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。

• GROUP BY を使用し、かつ、COUNT などの集計を使って「いない」
• GROUP BY で指定して「いない」フィールドを SELECT で指定し(*)、かつ、そのフィールドが WHERE 条件に含まれている
• 単一のインデックスによりクエリ結果が取得でき、かつ、そのインデックスが GROUP BY で指定されたフィールドから始まっている

(*) グループ化していないフィールドを SELECT に含めることは、 InterSystems SQL独自の拡張であり、SQL標準でないことにご注意ください。

この問題により、上記をみたすクエリでは WHERE 条件が結果に正しく反映されません。すなわち、条件をみたさない行を含むクエリ結果を返すことになります。
なお、この警告の最後に、問題の影響を受けるクエリと受けないクエリ例を掲載しています。

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。

結果セットの登録は、%Library.ProcedureContext クラスの AddResultSet() メソッドを使用します。

メモ：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・コンテキストは %Library.ProcedureContext のインスタンスで %sqlcontext 変数に自動的に設定されます。

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。