#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。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

ObjectScript で日付の比較を行う場合、一旦 $HOROLOG 形式（内部数値）に変換することで算出しやすくなりますが、SQL 関数を利用して算出することもできます。

ObjectScript から SQL 関数を実行するには、%SYSTEM.SQL.Functions クラスを使用します。

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次回の Python コンテストでは、Python を使用して IRIS をデータベースとして使用する簡単な REST アプリケーションを作成する方法についての小さなデモを作成しようと思います。 以下のツールを使用します。

  • FastAPI フレームワーク: 高パフォーマンス、学習しやすい、高速コーディング、プロダクション対応
  • SQLAlchemy: Python SQL ツールキットで、アプリケーション開発者が SQL の全性能と柔軟性を活用できるオブジェクトリレーションマッパーです。
  • Alembic: Python 用の SQLAlchemy データベースツールキットと使用する軽量のデータベース移行ツール。
  • Uvicorn: Python の ASGI ウェブサーバー実装。

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お客様のプロジェクトにおいて、どのようにすればいつ何時に誰がデータベースを変更したかを追跡できるか問われました。 SQL とオブジェクトへの両方のアクセスで Insert、Update、および Delete を追跡することが目的です。

以下は、変更ログを維持するために作成したテーブルです。

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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。

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先日、お客様よりタイトルのご質問をいただき、サンプルコードを作成しました。せっかくですので、こちらでも共有したいと思います。

今回は、データベースの空き容量情報を取得する、%SYS.DatabaseQueryクラスのFreeSpaceクエリを使用したサンプルとします。

C#.Net と VB.Net で作成してみました。


★C#.Net

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django_logo

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Django アプリケーションのテンプレートです。

インストール

  1. リポジトリをクローンする
  2. 仮想環境を作成する
  3. 要件をインストールする
  4. docker-compose ファイルを実行する
git clone
cd iris-django-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/django/ です。

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Mac版のIRISにSQLを使用して他ツールからアクセスするケースはそもそも少ないと思いますが、DBeaverにJDBCを使用してアクセスできることはこのコミュニティの住人であれば、知っている人は結構いるかと思います。

しかし今回ちょっと理由があってMac上のIRISにODBCを使ってアクセスする方法についてトライしてみました。

ここではその備忘録を書き留めておこうと思います。

実際の所、Mac上のクライアントツールでODBCでアクセスできるツールもそんなにないのですが、

候補としてMS-Excel(MS-Query経由)またはLibreOfficeがありました。

まず結論としてExcelは色々とトライしましたが、原因不明ですがうまくつながりませんでした。

（どうもExcel(MS-Query)が拒絶している感じです）

LibreOfficeは何とか接続でき、データの取得はできる様になりました。

まず、前準備としてODBC Driver Managerというものをセットアップする必要があります。

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これは、InterSystems FAQ サイトの記事です。

小数点桁数を指定しない単純な整数への切り上げ・切り捨ては、それぞれ、以下の関数で実行できます。

(SQL関数)

切り上げ：CEILING
切り捨て：FLOOR

(ObjectScript関数)

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これは、InterSystems FAQ サイトの記事です。

ウィンドウ関数は、結果セットを部分的に切り出した領域に集約関数を適用できるもので、WHERE GROUP BY および HAVING 節が適用された後、SELECT クエリで選択された行に対して作用します。
IRIS/IRIS for Health 2021.1からサポートしています。
サポートされるウィンドウ関数は以下の通りです。

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fastapi_logo

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる FastAPI アプリケーションのテンプレートです。

インストール

  1. リポジトリをクローンする
  2. 仮想環境を作成する
  3. 要件をインストールする
  4. docker-compose ファイルを実行する
git clone
cd iris-fastapi-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/fastapi/ です。

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インターシステムズは、InterSystems IRIS®data platform、InterSystems IRIS® for HealthTM、および HealthShare® Health Connect の 2025.1 リリースを一般提供 (GA) したことを発表しました。2025.1 は、拡張メンテナンス（EM）リリースです。

リリースハイライト
今回のリリースには、以下のような数々の興味深いアップデートが含まれます：

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

SQLでクエリ実行時、ORDER BYで並べ替えをする場合、各RDBMSによって、照合順が異なることがあります。

たとえば、NULLと空文字の混じった文字列のカラムを並べ替える場合、

IRIS SQLでは、既定の照合順は下記のようになりますが、

NULL, 空文字, 0, 00, 01, 1, 10, 100, 11, A, a, B, b

Oracleでは、下記のような照合順になります。

空文字, 0, 00, 01, 1, 10, 100, 11, A, B, a, b, NULL


複数のDB由来のデータを取り扱う際には、このような照合順の違いを合わせたい場合があります。

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InterSystems はこのたび「テーブル・パーティショニング機能」の早期アクセスプログラムを開始しました。これにより、IRIS をお使いのお客様が非常に大きなテーブルを管理したり、行データや関連インデックスをデータベースやストレージ階層間で分散できるようになります。テーブル・パーティショニングは IRIS のリレーショナル・データ管理の核心深くに関連する機能であるため、初期段階でのフィードバックを提供いただけたり、状況に応じて機能調整にご協力いただける、少数の熱心なお客様と一緒になって、確実な機能実装を進めたいと考えています。

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記事
· 2025年3月4日 4m read
計算プロパティの使用方法２

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

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記事
· 2025年3月3日 1m read
計算プロパティの使用方法１

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。

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Flask_logo

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Flask アプリケーションのテンプレートです。

インストール

  1. リポジトリをクローンする
  2. 仮想環境を作成する
  3. 要件をインストールする
  4. docker-compose ファイルを実行する
git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/flask/ です。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

埋め込みSQLの出力ホスト変数は、SQLCODE=0（埋め込みSQL正常終了）の場合のみ、正しい値が設定されていることが保証されます。

InterSystems製品のバージョンによっては、SQLCODEが0以外の場合（該当データがない100やエラー等）で値が設定される場合もありますが、その値は無効です。

特に、IRIS2021.1以降のバージョンでは、SQLCODE=100 の場合、INTO 節で指定された出力ホスト変数は NULL（""） にクリアされますので注意が必要です。

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2025 年 2 月 15 日 – 警告：SQLクエリが間違った結果を返す

インターシステムズは、SQL クエリが不正な結果を返す原因となる 2 つの問題を修正しました。さらに、日付/時刻データ型の処理における不整合を修正しました。この日付/時刻データ型の処理の修正により以前の不整合な動作に依存していた既存のアプリケーションでは、異なる予期しない（正しい）結果が返される可能性があります。

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こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

IRISに直接Insert文を発行する時と、JDBCを経由してInsert文を発行する時とで、
挙動差異があるように見受けれれまいたので、何かご存知な方がいらっしゃれば教えてください。

次の様なテーブルがあります。

それに対してDBeaverとIRIS管理ポータルからInsertを実行します。

★DBeaver

★IRIS管理ポータル

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質問
· 2024年12月4日
SQLの最適化について。

こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

私自身SQLがあまり得意ではなく、
業務で書いてみたもののパフォーマンスがよくなく、
不要なループが含まれていた、無駄な検索条件が含まれている…なんてことが多々あります。

IRISの管理コンソールなどにはいろんな機能があると思うのですが、
パフォーマンス改善をするために利用できるツールなどはあったりしますでしょうか？

何かご存知の方がいらっしゃいましたら、情報共有頂けますと幸いです。

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コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、iris-RAG-Gen という私のアプリケーションをご紹介します。

iris-RAG-Gen は、IRIS Vector Search の機能を使用して、Streamlit ウェブフレームワーク、LangChain、および OpenAI で ChatGPT をパーソナライズするジェネレーティブ AI 検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションです。 このアプリケーションは IRIS をベクトルストアとして使用します。

アプリケーションの機能

  • ドキュメント（PDF または TXT）を IRIS に取り込む
  • 選択されたドキュメントの取り込みを使ってチャットする
  • ドキュメントの取り込みを削除する
  • OpenAI ChatGPT

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記事
· 2024年10月13日 10m read
IRIS開発における生成AIの活用について

はじめに

生成AIを活用したアプリケーション開発は、Python、JavaScriptなどのメジャー言語による体験記事がよく見られます。一方、IRISのObjectScriptの開発に言及された記事は比較的少ないのが現状です。そこで、本記事では生成AIがObjectScriptの開発にどこまで活用できるのかを検証しました。

特にDevOpsのプロセスにおいて、生成AIは様々なシーンでの活用が期待できます。今回は開発工程に注目し、以下の観点から生成AIの有効性を調査しました。

  • 開発
    • コードの自動生成
    • 環境構築のアシスタント（テーブルの作成）
  • 検証
    • テストデータ生成のサポート

環境

本記事の検証は以下の環境で行いました。

開発環境

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開発者の皆さん、こんにちは！

この記事は、2024年7月に開催された「InterSystems Pythonプログラミングコンテスト2024」でエキスパート投票、コミュニティ投票の両方で1位を獲得された @Henry Pereira さん @José Pereira さん @Henrique Dias さんが開発された sqlzilla について、アプリを動かしてみた感想と、中の構造について @José Pereira さんが投稿された「Text to IRIS with LangChain」の翻訳をご紹介します。

第2回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催！ では、生成AIに関連する記事を投稿いただくと、ボーナスポイントを4点獲得できます📢 @José Pereira さんの記事を💡ヒント💡に皆様の操作体験談、アイデアなどを共有いただければと思います。

開発されたアプリSQLzilla についての概要ですが、Open Exchange の sqlzilla のREADMEに以下のように紹介されています。

「SQLzilla は、Python と AI のパワーを活用して、自然言語の SQL クエリ生成を通じてデータ アクセスを簡素化し、複雑なデータ クエリとプログラミング経験の少ないユーザーとの間のギャップを埋めます。」

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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。

①

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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。

※ 2024/8/2： 2024.1以降から利用できる方法を追加しました。

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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。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

JDBC および ODBC 経由でInterSystemsIRISから外部データベースにアクセスしたい場合、SQLゲートウェイを使用しリンクテーブルを作成して接続できます。

2023.1以降のバージョンでは、リンクテーブルに加えて、外部テーブル／FOREIGN TABLE を使用することが可能となりました（2024.1時点で実験的機能）。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLゲートウェイの接続設定は管理ポータルで作成できますが、プログラムでも作成が可能です。

管理ポータル：
[システム管理] > [構成] > [接続性] > [SQLゲートウェイ接続]

こちらのトピックでは、ODBC/JDBCそれぞれの設定をプログラムで行う方法をご紹介します。

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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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