SQL パフォーマンスリソース

SQL のパフォーマンスについて語るとき、最も重要なトピックとして取り上げられるのが「Indices」、「TuneTable」、「Show Plan」の 3 つです。 添付の PDF にはこれらのトピックに関する過去のプレゼン資料が含まれていますので、それぞれの基礎を一度に確認していただけます。 当社のドキュメンテーションでは、これらのトピックの詳細に加え、SQL パフォーマンスの他のトピックについてもカバーしておりますので、下のリンクからお読みください。 eラーニングをご利用いただくと、これらのトピックをもっと深く理解していただけます。 また、開発者コミュニティによる記事の中にも SQL パフォーマンスについて書かれたものが複数ありますので、関連するリンクを下に記載しております。

下に記載する情報には同じ内容が多く含まれています。 SQL パフォーマンスにおける最も重要な要素を以下に紹介します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

複数の SQL 文を実行する GUI はありませんが、複数の SQL 文を含むファイルを作成しファイルをインポートしながら SQL を実行する方法で対応できます。

ご利用バージョンによって使用するユーティリティメソッドが異なります。

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！
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InterSystems IRIS Cloud SQL と InterSystems IRIS Cloud IntegratedML がリリースされました。これらサービスは、実績やエンタープライズクラスのパフォーマンスおよび信頼性を兼ね備えた InterSystems IRIS テクノロジーをもとにした、クラウド環境におけるソリューション開発のベースとなるサービスです。

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。

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。

開発者の皆さん、こんにちは。

Python Native APIを利用すると、IRISにあるグローバル変数の参照／更新をPythonから行えたり、メソッドやルーチンをPythonから実行することができます。

この記事では「AWS Lambda の IRIS Python Native API IRIS」の記事を参考に、NativeAPIを利用してPythonからIRISに接続するAWS Lambda関数を作成する流れで必要となる、レイヤー作成と関数用コードの作成例をご紹介します。

※ 事前にAWSのEC2インスタンス（Ubuntu 20.04を選択）にIRISをインストールした環境を用意した状態からの例でご紹介します。

こちら の記事では、LinuxでJDBC接続を行う方法 をご紹介しました。

今回は、SSL/TLS を使用するように InterSystems IRIS スーパーサーバを構成 した IRIS に対して、JDBCで SSL/TLS 接続をする方法をご紹介します。

LinuxでJDBC接続を行う方法 の記事で紹介している手順で、SSL/TLS なしでJDBC接続できる環境を用意していることを前提にご説明します。

手順は以下のようになります。手順の詳細は、この後で説明します。

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。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

データの登録/更新/削除を実行中でも、インデックスを再構築することは可能です。
ただし、再構築中は更新途中の状態で参照されますので、専用ユーティリティを使用することをお勧めします。
手順は以下の通りです。

1. 追加予定のインデックス名をクエリオプティマイザから隠します。
2. インデックス定義を追加し、再構築を実施します。
3. 再構築が完了したら、追加したインデックスをオプティマイザに公開します。

実行例は以下の通りです。
Sample.Person の Home_State（連絡先住所の州情報）カラムに対して標準インデックス HomeStateIdx を定義する目的での例で記載します。

1、追加予定のインデックス名を Caché のクエリオプティマイザから隠します。

開発者の皆さん、こんにちは。

技術文書ライティングコンテストの受賞者が発表されたばかりですが、次のコンテスト：InterSystems IRIS Cloud SQL and IntegratedML コンテスト 2023 のテクノロジーボーナス詳細が決定しましたのでお知らせします📣

• IntegratedML の利用
• オンラインデモ
• コミュニティに記事を投稿する
• コミュニティに2つ目の記事を投稿する
• YouTubeにビデオを公開する
• はじめてチャレンジされた方
• InterSystems Idea 内 Community Opportunityの実装

獲得ポイントについて詳細は、以下ご参照ください。

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。

古くなった MUMPS アプリケーションの新たな生命を吹き込みたいとお考えでしたら、以下にご紹介するステップを実行すれば、グローバルをクラスにマッピングし、美しいデータを Object や SQL に公開できます。

今回ご紹介する例には、パート 1 ではカバーしなかった内容を 4 つないし 5 つ程度盛り込んでいます。

その後は親子マッピングの例を紹介して完結となります。それを修得したらマッピングはもう完璧でしょう。

前回と同じ免責事項: これらの記事を読んでもグローバルがよく理解できないという方は、WRC (Support@InterSystems.com) までメールでお問い合わせください。喜んでサポートさせていただきます。

グローバルをクラスにマッピングするステップ。

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。