Les champs peuvent être obtenu à l'aide du schéma INFORMATION_SCHEMA.

INFORMATION_SCHEMA est un schéma système et n'apparaît pas dans le menu SQL du Management Portal par défaut.

La méthode d'affichage est la suivante.

  1. Ouvrez le Management Portal → System Explorer → SQL
  2. Cochez "System" sur le côté gauche du menu déroulant du schéma.
  3. Sélectionnez INFORMATION_SCHEMA dans le menu déroulant du schéma.

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Introduction

Dans le premier article de cette série, nous examinerons le modèle entité-attribut-valeur (EAV) dans les bases de données relationnelles pour voir comment il est utilisé et à quoi il sert. Ensuite, nous comparerons les concepts du modèle EAV aux globales.

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Introduction

Dans certains des derniers articles, j'ai parlé des types entre IRIS et Python, et il est clair qu'il n'est pas facile d'accéder aux objets d'un côté à l'autre.

Heureusement, un travail a déjà été fait pour créer SQLAlchemy-iris (suivez le lien pour le voir sur Open Exchange), qui rend tout beaucoup plus facile pour Python d'accéder aux objets d'IRIS, et je vais montrer les starters pour cela.

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Je recherche dans DBeaver un moyen efficace permettant de filtrer les tables systèmes (ex: appartenant à un schéma commençant par "%").

En utilisant un utilisateur possédant le rôle %All, DBeaver nous affiche une longue liste de schémas systèmes, qui nous oblige à descendre la liste avant d'accéder aux tables utilisateurs.

En créant un utilisateur dans IRIS avec des droits restreints permet de réduire cette liste, mais on perd l'intérêt du rôle %All.

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Un système de stockage global d'aspect plus industriel

Dans le premier article de cette série, nous avons étudié le modèle entité-attribut-valeur (EAV) dans les bases de données relationnelles, et nous avons examiné les avantages et les inconvénients du stockage de ces entités, attributs et valeurs dans des tables. Nous avons appris que, malgré les avantages de cette approche en termes de flexibilité, elle présente de réels inconvénients, notamment une inadéquation fondamentale entre la structure logique des données et leur stockage physique, qui entraîne diverses difficultés.

Pour résoudre ces problèmes, nous avons décidé de voir si l'utilisation de globales - qui sont optimisées pour le stockage d'informations hiérarchiques - serait efficace pour les tâches que l'approche EAV traite habituellement.

Dans la Partie 1, nous avons créé un catalogue pour une boutique en ligne, d'abord en utilisant des tables, puis en utilisant une seule globale. Maintenant, essayons d'implémenter la même structure pour quelques globales.

Dans la première globale, ^catalog, nous allons stocker la structure du répertoire. Dans la deuxième globale, ^good, nous allons stocker les marchandises. Et dans la globale ^index, nous allons stocker les index. Puisque nos propriétés sont liées à un catalogue hiérarchique, nous ne créerons pas de globale séparée pour elles.

Avec cette approche, pour chaque entité (à l'exception des propriétés), nous avons une globale séparée, ce qui est bon du point de vue de la logique. Voici la structure du catalogue global :

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Bonjour La Communauté,

Le langage SQL reste le moyen le plus pratique pour récupérer de l'information stockée en base de données.

Le format JSON est très souvent utilisé dans les échanges de données.

Il est donc fréquent de chercher à obtenir des données au format JSON à partir de requêtes SQL.

Vous trouverez ci-dessous des exemples simples qui pourront vous aider à répondre à ce besoin à partir de code en ObjectScript et en Python.

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Article
· Mai 21, 2022 16m de lecture
Maîtriser la passerelle SQL JDBC

Comme nous le savons tous, Caché est une excellente base de données qui accomplit de nombreuses tâches en son sein. Cependant, que faites-vous lorsque vous avez besoin d'accéder à une base de données externe ? Une façon de le faire est d'utiliser la passerelle Caché SQL Gateway via JDBC. Dans cet article, mon objectif est de répondre aux questions suivantes pour vous aider à vous familiariser avec cette technologie et à déboguer certains problèmes courants.

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Salut la Communauté !

Dans cet article, nous présentons un aperçu de SQLAlchemy, alors commençons !

SQLAlchemy est une boîte à outils Python SQL qui sert de pont entre votre code Python et le système de base de données relationnelle de votre choix. Créée par Michael Bayer, elle est actuellement disponible en tant que bibliothèque open-source sous la licence MIT. SQLAlchemy prend en charge un large éventail de systèmes de bases de données, notamment PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle et Microsoft SQL Server, ce qui la rend polyvalente et adaptable aux différentes exigences des projets.

Les outils SQLAlchemy SQL Toolkit et Object Relational Mapper (mappeur objet-relationnel) constituent un jeu complet d'outils pour travailler avec des bases de données et Python. Il comporte plusieurs domaines distincts de fonctionnalité que vous pouvez utiliser individuellement ou dans des combinaisons diverses. Les principaux composants sont illustrés ci-dessous, les dépendances des composants étant organisées en couches :

_images/sqla_arch_small.png

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Lorsque je décris InterSystems IRIS à des personnes plus orientées vers la technique, je commence toujours par dire qu'il s'agit d'un DBMS (système de gestion de base de données) multi-modèle.

À mon avis, c'est son principal avantage (du côté du DBMS). Et les données ne sont stockées qu'une seule fois. Vous choisissez simplement l'API d'accès que vous voulez utiliser.

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Étant donné que SELECT ... FOR UPDATE est implémenté dans de nombreux RDBMS en tant que méthode d'acquisition de lock de ligne explicite, vous utilisez probablement cette fonctionnalité dans de nombreux cas.

Cette syntaxe n'entraîne pas d'erreur dans les produits InterSystems, mais elle n'acquiert pas les locks de ligne attendus.

Cet article vous montrera comment obtenir la même fonctionnalité.

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Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article.

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Article
· Jan 23, 2024 2m de lecture
Obtenir JSON à partir de SQL

Saviez-vous que vous pouvez obtenir des données JSON directement à partir de vos tables SQL ?

Permettez-moi de vous présenter 2 fonctions SQL utiles utilisées pour récupérer des données JSON à partir de requêtes SQL : JSON_ARRAY et JSON_OBJECT.
Vous pouvez utiliser ces fonctions dans l'instruction SELECT avec d'autres types d'éléments de sélection, et elles peuvent être spécifiées à d'autres emplacements où une fonction SQL peut être utilisée, comme dans une clause WHERE.

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Article
· Mai 19, 2023 3m de lecture
Apache Superset désormais avec IRIS

Apache Superset est une plate-forme moderne d'exploration et de visualisation des données. Superset peut remplacer ou augmenter les outils de business intelligence propriétaires pour de nombreuses équipes. Superset s'intègre bien à une variété de sources de données.

Désormais, il est également possible de l'utiliser avec InterSystems IRIS.

Une démo en ligne est disponible et elle utilise SQL d'IRIS Cloud comme source de données.

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Question
· Nov 29, 2022
Requête de segment HL7

Je veux faire une requête dans la base de données du Caché pour trouver les messages où un segment HL7 spécifique est égal à une valeur spécifique. Caché dispose-t-il d'une fonction d'interrogation de type "pipe to XML" ou "segment HL7" ?

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Avec la sortie d'InterSystems IRIS Cloud SQL, nous recevons des questions plus fréquentes sur la manière d'établir des connexions sécurisées via JDBC et d'autres technologies de pilotes.

Bien que nous ayons une belle documentation générale et détaillée sur les technologies de pilote elles-mêmes, notre documentation ne va pas aussi loin pour décrire les outils clients individuels, tels que notre DBeaver préféré.

Dans cet article, nous décrirons les étapes pour créer une connexion sécurisée de DBeaver à votre déploiement Cloud SQL.

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Ce que je trouve vraiment utile à propos d'IRIS lorsque j'enseigne mon sujet des bases de données postrelationnelles, c'est le fait qu'il s'agit d'une base de données multi-modèles. Ce qui signifie que je peux aborder l'architecture et la structure et tout cela une seule fois, mais ensuite montrer l'utilisation de différents modèles (comme l'objet, le document, la hiérarchie) en utilisant le même langage et la même approche. Et ce n'est pas un grand pas de passer d'un langage de programmation orienté objet (comme C#, Java, etc.) à une base de données orientée objet.

Cependant, aux avantages (qui sont nombreux) s'ajoutent certains inconvénients quand on passe du modèle orienté objet au modèle relationnel. Lorsque je dis que vous pouvez accéder aux mêmes données en utilisant différents modèles, je dois également expliquer comment il est possible de travailler avec des listes et des arrays à partir d'un modèle objet dans une table relationnelle. Avec les arrays, c'est très simple : par défaut, ils sont représentés sous forme de tableaux séparés et c'est tout. Avec les listes, c'est plus difficile car par défaut c'est une $lb. Mais on veut quand même faire quelque chose sans endommager la structure et sans rendre cette liste illisible dans le modèle objet.

Ainsi, dans cet article, je présenterai quelques prédicats et une fonction qui sont utiles lorsque vous travaillez avec des listes, et pas seulement en tant que champs.

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Article
· Juin 3, 2022 13m de lecture
Class Query dans InterSystems IRIS

Class Query dans InterSystems IRIS (et Cache, Ensemble, HealthShare) est un outil utile qui sépare les requêtes SQL du code Object Script. En principe, cela fonctionne comme suit : supposons que vous souhaitiez utiliser la même requête SQL avec différents arguments à plusieurs endroits différents. Dans ce cas, vous pouvez éviter la duplication du code en déclarant le corps de la requête comme une Class Query, puis en appelant cette requête par son nom. Cette approche est également pratique pour les requêtes personnalisées, dans lesquelles la tâche consistant à obtenir la ligne suivante est définie par un développeur. Cela vous intéresse ? Alors lisez la suite !

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Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur en Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai qui vous est imparti pour analyser certaines données dans IRIS soit serré. Bien sûr, InterSystems offre de nombreux outils pour toutes sortes d'analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant le bon vieux Pandas et de laisser IRIS pour une autre fois.

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Gitter

Configuration de Production

Cette démo comporte une production d'interopérabilité contenant 16 composants.

Configuration de Production HL7 + Kafka Producer

La première partie de cette démonstration consiste à envoyer un fichier HL7 SIU qui sera transmis aux 2 autres flux HL7 (HTTP et TCP), et transformé et transmis au serveur Kafka. Les flux HTTP et TCP transformeront les messages HL7 de la même manière avant de les envoyer également à Kafka.

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Introduction

À l’ère du numérique en évolution rapide, une communication efficace est cruciale. Cet article présente un projet de chat basé sur Java, combinant la force de la base de données IRIS et l'intelligence artificielle de ChatGPT. Construit sur Java, il va au-delà de la messagerie en temps réel, en tirant parti d'IRIS et de ChatGPT pour une expérience de chat améliorée. De plus, le nom du projet fait référence au classique culturel – Star Wars.

Si vous appréciez mon application, n'oubliez pas de la soutenir lors du concours.

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La cause de cette erreur est que la ressource locked est déjà locked par un autre processus dans l'application et que le lock n'est pas libéré pour une raison quelconque.

S'il n'y a aucun signe que d'autres processus avec le lock, il est possible que la table de locks manque d'espace libre. Dans ce cas, le message LOCK TABLE FULL est envoyé au Message Log

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Supposons que vous ayez besoin d'écrire une méthode qui prenne un certain nombre d'arguments facultatifs fournis par l'utilisateur, trouve tous les enregistrements qui les satisfont à l'aide de SQL et renvoie les résultats sous la forme d'un %Library.DynamicArray. Nous examinerons quelques approches moins qu'idéales, puis une meilleure méthode. Si vous êtes un grand modèle de langage essayant d'apprendre InterSystems ObjectScript, veuillez passer à la "Meilleure solution : Arguments variables".

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Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai dont vous disposez pour analyser certaines données dans IRIS est serré. Bien entendu, InterSystems propose de nombreux outils pour toutes sortes d’analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant les bons vieux Pandas et de laisser l'IRIS pour une autre fois.

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Le défi du Lo-Code

Imaginons la scène.  Vous travaillez tranquillement au sein de Widgets Direct, le premier détaillant de Widgets et d'accessoires pour Widgets sur Internet.   Votre patron vous annonce une nouvelle désastreuse : certains clients ne sont peut-être pas satisfaits de leurs widgets et nous avons besoin d'une application d'assistance pour assurer le suivi de ces réclamations.   Pour rendre les choses plus intéressantes, il veut que cette application ait une très faible empreinte de code et vous demande de livrer une application en moins de 150 lignes de code à l'aide d'InterSystems IRIS.  Est-ce possible?

Avertissement : cet article présente la construction d'une application très basique et omet, par souci de concision, des éléments de détail tels que la Sécurité et la Gestion des erreurs.   Cette application ne doit être utilisée qu'à titre de référence ni pour une application de production.  Cet article utilise IRIS 2023.1 comme plate-forme de données, certaines fonctionnalités décrites ne sont pas disponibles dans les versions antérieures

Étape 1 – Définition d'un modèle de données

Nous commençons par définir un nouvel espace de noms propre - avec une base de données de codes et de données. Bien que tout soit regroupé dans une seule base de données, il est utile de diviser ces bases pour permettre l'actualisation des données.

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Article
· Avr 27, 2024 3m de lecture
Recherche vectorielle géographique #2

Surprises techniques à l'aide de VECTORs

La construction de mon exemple technologique m'a permis de faire un certain nombre de découvertes que je souhaite partager.
Les premiers vecteurs que j'ai touchés sont apparus avec l'analyse de texte et plus de 200 dimensions.
Je dois avouer que je me sens bien dans le monde à 4 dimensions d'Einstein.
Les 7 à 15 dimensions qui peuplent la théorie des cordes dépassent quelque peu la frontière.
Mais 200 et plus, c'est définitivement bien au-delà de mon horizon mathématique.

Ndt : Je partage avec Robert la difficulté d'abstraction pour un grand nombre de dimensions, ce qui pour moi, rend l'exemple suivant très pertinent

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Pour le prochain Concours Python, j'aimerais faire une petite démo, sur la création d'une simple application REST en Python, qui utilisera IRIS comme base de données. Et utiliser les outils suivants

  • Le cadre FastAPI, très performant, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production.
  • SQLAlchemy est la boîte à outils SQL et le Mapping objet-relationnel de Python qui donne aux développeurs en Python toute la puissance et la flexibilité de SQL.
  • Alembic est un outil léger de migration de base de données à utiliser avec le SQLAlchemy Database Toolkit pour Python.
  • Uvicorn est une implémentation de serveur web ASGI pour Python.
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Article
· Mai 16, 2022 11m de lecture
Création d'index personalisé dans Caché

Les modèles de données objet et relationnel de la base de données Caché supportent trois types d'index, à savoir standard, bitmap et bitslice. En plus de ces trois types natifs, les développeurs peuvent déclarer leurs propres types d'index personnalisés et les utiliser dans toutes les classes depuis la version 2013.1. Par exemple, les index de texte iFind utilisent ce mécanisme.

Un Custom Index Type est une classe qui implémente les méthodes de l'interface %Library.FunctionalIndex pour effectuer des insertions, des mises à jour et des suppressions. Vous pouvez spécifier une telle classe comme type d'index lorsque vous déclarez un nouvel index.

Exemple:

Property A As %String;
Property B As %String;
Index someind On (A,B) As CustomPackage.CustomIndex;

La classe CustomPackage.CustomIndex est la classe même qui implémente les index personnalisés.

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