本稿について

本稿では、InterSystems IRISを使用してSQLベースのベンチマークを行う際に、実施していただきたい項目をご紹介します。
Linuxを念頭においていますが、Windowsでも考慮すべき点は同じです。

メモリ自動設定をやめる

パフォーマンスに直結する、データベースバッファサイズの自動設定はデフォルトで有効になっています。自動設定は、実メモリの搭載量にかかわらず、データベースバッファを最大で1GBしか確保しません。

更新: 2020年11月20日 バージョン2020.3から、確保を試みるデータベースバッファが実メモリの25%に変更されました。

搭載実メモリ64GB未満の場合は実メモリの50%程度、搭載実メモリ64GB以上の場合は実メモリの70%を目途に、明示的に設定を行ってください。

グローバルをクラスにマッピングする技術 (1/3)

グローバルをクラスにマッピングする技術 (1/3)

古くなった MUMPS アプリケーションに新たな生命を吹き込みたいとお考えですか？ 以下にご紹介するステップを実行すれば、既存の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。

本記事を含む合計 3 回の連載を通じてご紹介する簡単なステップを使えば、すべてのグローバル (特殊なものは除く) を Caché のクラスにマッピングできるようになります。 特殊なものについては、私が長年に渡って集めた様々な種類のマッピングを zip ファイルにまとめて提供いたします。 これは新しいデータを対象としたステップではありません。グローバルがないという方は、デフォルトのストレージをお使いください。

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。

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。

これはInterSystems FAQ サイトの記事です。

DATE 型は InterSystems 製品のデータ型の %Date に、TIME 型は %Time に対応しています。

%Date は内部日付（特殊変数 $Horolog のカンマ区切り1番目）、%Time は内部時刻（$Horolog のカンマ区切り2番目）を登録するタイプであるため、サーバ側ロジックでは表示モードを切り替えない限り、内部（論理）形式の値が使用されます。
サーバ側ロジックで内部日付・時刻の表示形式を変更する方法は、操作方法により異なります。

以降の実行例では、Sample.Person テーブルを使用して解説します。
（コマンド実行例は SELECT 文で記載していますが、更新文に対しても同様に記述できます。）

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

Question：

TIMESTAMP型の項目に対して、TO_CHAR() や TO_DATE() を用いた SELECT を実行すると以下のエラーになります。

実行SQL：

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。

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。

Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。

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。

IRISには、データ項目の値を実体として持たずに、何らかの演算処理の結果として提供する機能があります。

これを計算プロパティまたは計算フィールドといいます。

計算プロパティを定義するためには、最低限以下の手順を実行します。

プロパティ定義にSqlComputedキーワードを含めます。

プロパティ定義にSqlComputedCodeを含めて、値を算出するための処理ロジックとして含めます。

または、SqlComputedCodeを含めずに、代わりに<プロパティ名>Computationという名前のクラスメソッドを記述します。

以下は、Age（年齢）プロパティを計算プロパティとして定義した例になります。

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

近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか？

• 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
• 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト（Word2Vec、BERT などの埋め込み経由）や画像（ディープラーニングモデル経由）などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
• クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

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。