グローバルをクラスにマッピングする技術 (4/3)

三連載のはずが 4 記事目に突入してしまいました。『銀河ヒッチハイク・ガイド』のファンという方はいませんか？

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、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。

上の内容に馴染みが無い方は、以下の記事を初めからお読みください。

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 (2/3)

グローバルをクラスにマッピングする技術 (3/3)

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。

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。

これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

データの登録/削除が行われている最中にインデックスを構築(再構築)することは可能ですが、そのままインデックス構築を実施すると、更新途中の状態で参照されてしまいますので、専用ユーティリティを使用してインデックス構築を実施します。
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、インデックス構築を実施します。
3. インデックス構築が完了したら、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。
※例では、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 を定義しています。

クラス、テーブル、グローバルとその仕組み

InterSystems IRIS を技術的知識を持つ人々に説明する際、私はいつもコアとしてマルチモデル DBMSであることから始めます。

個人的には、それが（DBMSとして）メインの長所であると考えています。 また、データが格納されるのは一度だけです。 ユーザーは単に使用するアクセス API を選択するだけです。

• データのサマリをソートしたいですか？SQL を使用してください！
• 1 つのレコードを手広く操作したいですか？オブジェクトを使用してください！
• あなたが知っているキーに対して、1 つの値にアクセスしたりセットしたいですか？ グローバルを使用してください！

これは短く簡潔なメッセージで、一見すると素晴らしく聞こえます。しかし、実際には intersystems IRIS を使い始めるたユーザーには クラス、テーブル、グローバルはそれぞれどのように関連しているのだろうか？ 互いにどのような存在なのだろうか？ データは実際にどのように格納されているのだろうか？といった疑問が生じます。

この記事では、これらの疑問に答えながら実際の動きを説明するつもりです。

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。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

INFORMATION_SCHEMA スキーマを使用して取得できます。

INFORMATION_SCHEMA はシステム用スキーマのため、デフォルトでは管理ポータルのSQLメニューに表示されません。
表示させる方法は以下の通りです。

1. 管理ポータル→システムエクスプローラ→SQL　メニューを開きます。
2. スキーマのプルダウン左にある「システム」をチェックします。
3. スキーマのプルダウンから INFORMATION_SCHEMA を選択します。

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。

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。