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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。

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。

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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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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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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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(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。

%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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この記事では、2023年3月1日～31日の期間に開催された「技術文書ライティングコンテスト：InterSystems IRISチュートリアル」に応募された24作品の中から、Heloisa Paivaさんが投稿されたシンプルですぐに試せる記事をご紹介します。

はじめに

このチュートリアルは、テストやチュートリアル用のサンプル作成など、あらゆる目的でサンプルデータベースを作成するための、私が見つけた最も簡単な方法についての簡単なチュートリアルです。

ネームスペースの作成

  1. ターミナルを開きます。
  2. 次のコマンドを実行します。 "Do $SYSTEM.SQL.Shell()" （※または :sql の入力でもSQLシェルに切り替えできます）
  3. "CREATE DATABASE " コマンドを実行します。実行時、作成したいネームスペース名をコマンドの引数に指定します。（TESTネームスペースを作成する例：CREATE DATABASE TEST）

これで、管理ポータルから新しいネームスペースを作成するより簡単で素早い方法でネームスペースを作成できます。

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IRISをアップグレードすると、SQLクエリオプティマイザの機能向上により、旧バージョンとは異なるクエリプランによるクエリ実行コード(クエリキャッシュ)が作成される場合があります。
ほとんどの場合はパフォーマンスが向上するのですが、稀にパフォーマンスが低下するケースもあります。

・アップグレードによりオプティマイザが改善しているとはいえ、中には遅くなるクエリがあるのではないか？
・予期しないSQLの問題が起きるのではないか？
・アップグレード後に全てのクエリパターンをテストするには時間と労力がかかりすぎる

このように、機能向上よりも安定性を優先して「今までのプランのまま実行したい」というご要望もあることでしょう。
こちらの記事では、そのようなお客様への解決策をご案内します。

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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。

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開発者の皆さん、こんにちは！

第9回のマルチモデルコンテストの 続報 📣 の「テクノロジーボーナス」についてご紹介します。

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開発者の皆さん、こんにちは！

次のプログラミングコンテストの詳細が決定し「IRIS Cloud SQLのデータを利用してAI/MLソリューションを作成する」がテーマとなりました。

🏆 InterSystems IRIS Cloud SQL and IntegratedML コンテスト 🏆

期間： 2023年4月3日～23日

賞金総額: $13,500

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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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みなさんこんにちは！ 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。

ベクトル検索でどんなことができるの？

ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。

ベクトルとは？

ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、

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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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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 InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLのINSERT/UPDATE/DELETE文で大量のデータを更新する際に、高速化する方法をご紹介します。
以下の2つの手順を実行することで、更新処理のパフォーマンスを向上させることが可能です。

１．INSERT/UPDATE/DELETE時にインデックスを作成せず、あとでまとめて作成する

２．INSERT/UPDATE/DELETE時にジャーナルをOFFにする

１は、%NOINDEX キーワードを指定してインデックスの生成を後でまとめて行うことで、インデックスの構築を抑制しパフォーマンスを向上させる方法です。

クエリ実行例は、以下のようになります。

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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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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ユーザに権限を与えたい場合、「GRANT」コマンドや「GrantPrivilegeメソッド」を使用しますが、ロールに対しても権限を与えることができます。

例えば、特定スキーマにのみ何でもできるロールを作成し、それを特定のユーザに割り当てるようなことが可能となります。

こちらの記事では、その方法をご紹介します。

(1) GrantPrivilegeメソッドを使用して「スキーマXXX に何でもできるロール」を作成し、
(2) 該当ユーザに (1) のロールを割り当てる


★GRANT文を使う場合

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ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

Open Exchange app
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開発者の皆さん、こんにちは。

InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Healthの新バージョン2024.1がリリースされました。

様々な機能の追加や実験的機能としての追加が行われましたが、その中から以下3種類の内容についてウェビナーを開催します！📣

✅4月23日（火）13時半～14時：IRIS 2024.1の管理用Webサーバ（PWS）廃止に備えて

お申込みは👉https://event.on24.com/wcc/r/4515226/1323ED7EECDC5A18B293BC2BCFDD3A9C

✅5月（日時、タイトル未決定）：ベクトルサーチと$vector()について

✅6月（日時、タイトル未決定）：FHIR新機能について（FHIRバリデーション、FHIR R5のサポート、FHIRオブジェクトモデルなど）

※5月、6月の開催日時・タイトルは後日お知らせします。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

新しいインデックスを定義した後、インデックスの再構築が完了する前にクエリを実行するとデータが存在しているにもかかわらず「検索結果0件」や検索結果数が徐々に増えるような状況が発生します。

インデックスを永続クラス定義（またはテーブル定義）に追加しコンパイルすることで今まで使用していたクエリ実行経路が削除され、再度同じクエリを実行するタイミングで新しいインデックス定義を含めた実行経路が作成されるためです。（この時にインデックス再構築が完了していないとインデックスデータが存在しない、または不完全であるため0件や徐々に検索結果数が増えるような状況を起こします。）

これを起こさなために、新しいインデックスの再構築が終了するまでクエリオプティマイザにインデックスを使用させないように指定する方法が用意されています。

※インデックスの再構築が完了したら、必ず指定を元に戻してください。

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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。

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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左右するクエリプランは、テーブルチューニングを行った結果の統計情報を元に生成されます。

ある環境で期待したプランになったけれど、他の環境では意図したプランにならない場合、（期待したプランとなる）既存環境からテーブル統計情報をエクスポートして別の環境にインポートし、同じ統計情報をもとにしたクエリプランで実行することができます。

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我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

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