日付範囲クエリが極端に遅くなっていませんか?  SQLのパフォーマンスが低下していませんか?  皆様のお役に立ちそうな、変わったトリックをご紹介します!

データ追加時にタイムスタンプを記録するクラスがある場合、そのデータはIDKEYの値で順番に並べられます(具体的には、テーブル内のすべてのIDとTimeStampについてTimeStamp1 < TimeStamp2 が成立し、かつ ID1 < ID2 が成立する場合に限られています)。この知識を活かせば、TimeStampで範囲指定をする場合よりもクエリのパフォーマンスを向上させることができます。 次のテーブルについて考えてみましょう。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

SELECT のみを実行できるユーザを作成するには、ユーザかロールに対してテーブルへのアクセス権限を設定することで対応できます。

設定は、管理ポータルか、GRANT 文を実行することで設定できます。GRANT 文については、以下ドキュメントもご参照ください。
InterSystems SQL リファレンス - GRANT【IRIS】
CachéSQLリファレンス - GRANT

管理ポータルでの設定は、ユーザまたはロールの編集画面内「SQLテーブル」タブを使用します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

通常SQLCODE -110(Locking conflict in filing)のエラーはロックが競合した場合に発生します。

大量レコードが一度に更新された場合、その件数がロック閾値を超えてロックエスカレーションを起こしてテーブルロックとなる可能性があり、そのためにロックの競合が起きやすくなっていることが考えられます。

このロック閾値を上げることにより、この競合を回避できる可能性もあります。

しかしこの閾値を上げることにより、システムが必要とするロック管理用のメモリが増えるという副作用がありますので、慎重な検討が必要です。

あるいはテーブルロックになる可能性を排除できずに、更新タイミング等アプリケーションの仕様を見直す必要があるかもしれません。

またSQLCODE -110はロックテーブルの空き容量が不足した場合にも発生する可能性があります。

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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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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。

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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。

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日付範囲クエリが極端に遅くなっていませんか? SQLのパフォーマンスが低下していませんか?

日付範囲のサブクエリをまだご覧になっていない場合は、前回の投稿をご確認ください。
https://jp.community.intersystems.com/post/日付範囲クエリのsqlパフォーマンスを改善する


なぜ、こうも日付クエリに注目しているのでしょうか? それは、日付クエリが重要だからです。 それは報告であり、統計であり、自分の素晴らしい仕事を上司に証明するための数字です(もちろん、あなたが実際にそうしていればの話ですが )。では、前回と同じようなテーブルを見てみましょう。ただし、実際には MAXLEN と MINLEN を次のように適切に定義します。

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これはInterSystems FAQ サイトの記事です

インデックスが複数定義されているクラス/テーブルへ csv 形式等のシーケンシャルファイルから大量データをデータベースに登録する際、推奨される登録方法として、データ登録時インデックスを生成させず、登録完了後に一括でインデックスを生成する 方法があります。

この方法は、新規に大量のレコードを一括登録する際に最も有効な手段となります。

<メモ>
大量のデータを追加登録する際には、既存のデータ量と新規データ量のバランスにより、この手法が有効でないケースもあります。その場合は、インデックスの再構築を範囲指定で行うこともできます。

説明に使用するクラス定義例は以下の通りです。

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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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· 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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

日時検索で、TimeStamp型のクエリのパフォーマンスが出ない場合の対処法をご紹介します。

%TimeStamp データ型形式 (yyyy-mm-dd hh:mm:ss.ffff)は、人が読めることを目的とした ODBC 日付形式の文字列として格納されます。
そのため、どうしてもデータサイズが大きくなりクエリの実行に時間がかかってしまいます。
%TimeStamp型のプロパティにインデックスを作成している場合にも、クエリオプティマイザはそのインデックスを優先して最適化するようにはなっておりません。

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先週の InterSystems Global Summit にて、今年の初めにリリースしました2023.1のエクスペリメンタル機能として、新たな 外部テーブル を発表しました。現在、 外部テーブルの Early Access Program にご参加いただきご評価いただくことで、この機能がお客さまのニーズに合っているか、次に向けてどの機能を優先するべきか、お知らせいただきたいと考えています。

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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

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· 2020年9月17日 17m read
SQLクエリパフォーマンスの監視

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。

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· 2020年12月16日 2m read
SQLインジェクションに対する対策

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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

以下例のクラスメソッド getLatestID() のように ObjectScript のクラスメソッドを用意します。
返したい値を戻り値に指定し、SQLストアドプロシージャ(SqlProc)キーワードを指定するだけで値が返せます。

ClassMethod getLatestID() As %Integer [ SqlName = getLatestID, SqlProc ]
{
    set latestID=$Order(^ISJ.TestClass1D(""),-1)
    quit latestID
}

操作を試す場合は、以下のクラス定義をご準備ください。

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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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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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

LOAD DATAは、バージョン2022.1から追加されたSQLコマンドで、CSVファイルやJDBCソースからデータをテーブルにロードするコマンドです。
データが存在するテーブルにLOAD DATAを実行した場合、データは追記されます。

※ バージョン2022.1をご利用いただく場合は、バージョン2022.1.3 をご利用ください。(2022.1.0~2022.1.2は、使用するJARファイルの不備により動作しません。)

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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。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

SELECT ... FOR UPDATE は明示的な行ロック取得の方法として多くの RDBMS で実装されているため、この機能を使われているケースも多いと思います。

このシンタックスは InterSystems 製品ではエラーにはなりませんが、期待されるような行ロックの取得は行われません。

この記事では同等の機能を実現する方法をご紹介します。

DECLARE CURSOR C1 IS
SELECT Name FROM Person WHERE Name LIKE 'A%' FOR UPDATE
OPEN C1
LOOP FETCH C1 INTO name 
... name を表示
... 終了ならLOOPをEXIT
END LOOP
CLOSE C1

上記のようなSQL文は、下記のSQL文で代替可能です。

※下記2行目のUPDATE文の実行により対象行に対して排他ロックがかかるため、他DBの動作と異なる点ご注意ください。

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· 2021年8月30日 2m read
クエリをチューニングする方法

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。

ターミナルでは次のコマンドを実行します。

Do $system.SQL.TuneTable("<テーブル名>",0,1)

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

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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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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 Maslennikov さんの作品をご紹介します!

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InterSystems IRIS Cloud SQL は、何千ものエンタープライズのお客様に利用いただいている InterSystems IRIS の優れたリレーショナルデータベース機能を実感いただける、幅広いアプリケーション開発者やデータ専門家のみなさまのためのフルマネージドサービスです。また InterSystems IRIS Cloud IntegratedML は、この DBaaS (Database-as-a-Service) のオプションであり、SQL ネイティブを通じて強力な自動機械学習機能を簡単にご利用いただけるサービスを提供します。シンプルな一連の SQL コマンドは簡単にアプリケーションコードに組み込むことができるため、データに近いところで動作する ML モデルにより、お客様のアプリケーションを拡張することができます。

本日は、これら2製品に関する 開発者アクセスプログラム を発表いたします。アプリケーション開発者は本サービスにみなさまご自身で登録いただくことで、デプロイメントの作成、構成可能なアプリケーションのビルド、そして本サービスによってプロビジョン、構成、システム管理が実行されるスマートデータべースを体験いただけます。

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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。

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アプリケーションに、効率的に検索したいフリーテキストを含むフィールドがありますか?これまで複数の方法を試してみたものの、顧客が要求するパフォーマンスを満たせなかった経験はありませんか?私は変わった手段を使ってあらゆる問題を解決できると思っていませんか。もうご存じですよね。私ができるのは、パフォーマンス低下に対処する優れたソリューションを提供することです。

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