前の記事では、マクロの潜在的なユースケースををレビューしました。そこで、マクロの使用方法についてより包括的な例を見てみることにしましょう。 この記事では、ロギングシステムを設計して構築します。

ロギングシステム

ロギングシステムは、アプリケーションの作業を監視するための便利なツールで、デバッグや監視にかける時間を大幅に節約してくれます。 これから構築するシステムは2つの部分で構成されます。

• ストレージクラス（レコードをログ記録するためのクラス）
• 新しいレコードをログに自動的に追加する一連のマクロ

メッセージビューアはメッセージを再送信できますが、大量（>100件）のメッセージを再送信するには適していません。 それを行うには、以下のようなCache Object Scriptコードを使用する必要があります。

Cachéでのデータ同期については、オブジェクトとテーブルを同期させるさまざまな方法があります。
データベースレベルでは、シャドーイングまたはミラーリングを使用できます。

これは非常によく機能し、データの一部分だけを同期する必要がある場合には、
グローバルマッピングを使用してより小さなピースにデータを分割することができます。
または、クラス/テーブルレベルで双方向の同期が必要な場合には、オブジェクト同期機能を使用することができます。

これらすべての優れた機能には次のような制限があります。
Caché/IRISからCaché/IRISにしか機能しません。

開発者の皆さん、こんにちは！

CSVまたはURLからCSVデータをプログラムでInterSystems IRISにインポートしなければならない場合があります。 そして、適切なデータ型でクラスが作成され、そのデータがインポートされることを期待するでしょう。

それを実現するcsvgenモジュールをOpen Exchangeに公開しました。

IRISにCSVファイルをインポートするだけであれば、次のようにすることができます。

USER>do ##class(community.csvgen).Generate("/usr/data/titanic.csv",,"Data.Titanic")

Class name: Data.Titanic
Header: PassengerId INTEGER,Survived INTEGER,Pclass INTEGER,Name VARCHAR(250),Sex VARCHAR(250),Age INTEGER,SibSp INTEGER,Parch INTEGER,Ticket VARCHAR(250),Fare MONEY,Cabin VARCHAR(250),Embarked VARCHAR(250)
Records imported: 891
USER>

または、GitHubのCOVID-19 Dataのように、インターネット上にCSVがある場合は、次のようにしてデータを取得できます。

USER>d ##class(community.csvgen).GenerateFromURL("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/05-29-2020.csv",",","Data.Covid19")

Class name: Data.Covid19
Header: FIPS INTEGER,Admin2 VARCHAR(250),Province_State VARCHAR(250),Country_Region VARCHAR(250),Last_Update DATE,Lat MONEY,Long_ DOUBLE,Confirmed INTEGER,Deaths INTEGER,Recovered INTEGER,Active INTEGER,Combined_Key VARCHAR(250),Incidence_Rate DOUBLE,Case-Fatality_Ratio DOUBLE
Records imported: 3522
USER>

より産業向けのグローバルストレージスキーム

この連載の第1回では、リレーショナルデータベースにおけるEAV（Entity-Attribute-Value）モデルを取り上げ、テーブルにエンティティ、属性、および値を保存することのメリットとデメリットについて確認しました。 このアプローチには柔軟性という点でメリットがあるにもかかわらず、特にデータの論理構造と物理ストレージの基本的な不一致などによりさまざまな問題が引き起こされるという深刻なデメリットがあります。

こういった問題を解決するために、階層情報の保存向けに最適化されたグローバル変数を、EAVアプローチが通常処理するタスクに使用できるかどうかを確認することにしました。

パート1では、オンラインストア向けのカタログをテーブルを使って作成し、その後で1つのグローバル変数のみで作成しました。 それでは、複数のグローバル変数で同じ構造を実装してみることにしましょう。

まずはこの記事で手短にこの疑問に回答します。 この連載のパート2には、pButtonsから抽出されたパフォーマンスデータのグラフを含めました。 pButtonsの.htmlファイルからmgstatなどのメトリックを抽出してExcelで簡単にグラフ作成する方法として、カット＆ペーストよりも素早く行える方法がないか、オフラインで尋ねられました。

参照: パート2: 収集したメトリックを確認する

pButtonsは、収集したデータをWRCに送信して確認しやすくするために、そのデータを1つのhtmlファイルにコンパイルするのですが、 特に24時間などの長い収集時間で実行されるpButtonsの場合は、mgstat、vmstatなどの時間ベースのデータをグラフィック表示にして確認できれば、トレンドやパターンが見やすくなります。

最初の記事では、Caché Webアプリケーションのテストとデバッグを外部ツールを用いて行うことについて説明しました。 2回目となるこの記事では、Cachéツールの使用について説明します。

以下について説明します。

• CSP GatewayとWebappの構成
• CSP Gatewayのロギング
• CSP Gatewayのトレース
• ISCLOG
• カスタムロギング
• セッションイベント
• デバイスへの出力

ソリューションを Amazon Web Services エコシステム、サーバーレスアプリケーション、または boto3 を使用した Python スクリプトにスムーズに統合する方法を探している場合は、IRIS Python Native API を使用するのが最適です。 IRIS で何かを取得したり設定したりしてアプリケーションに素晴らしい機能を備える必要があるまで、本番の実装を大々的に構築する必要はありません。したがって、誰かにとって重要なものまたはあなた以外にはまったく重要でないもの（これも同じくらい重要なことです）を構築できるようにこの記事が役に立てればと思います。

Office ドキュメント（docx ドキュメント、xlsx 表計算、pptx プレゼンテーション）を処理するタスクは非常に複雑です。 この記事では、XSLT と ZIP のみを使用してドキュメントを解析、作成、および編集する方法を紹介します。

このトピックを記事にしたのは、 docx が最も一般的に使用されているドキュメント形式であり、この形式を生成して解析する機能は必ず役に立つからです。 「既製ライブラリ」によるソリューションでは、次の理由により面倒になる可能性があります。

• ライブラリが存在しない
• プロジェクトに別のブラックボックスは必要ない
• ライブラリの制限: プラットフォーム、機能など
• ライセンス
• 処理速度

この記事では、基本ツールのみを使用して、docx ドキュメントを操作します。