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· 14 mar, 2024 Lectura de 5 min
Consulta de datos dinámicos usando ASQ

IRIS 2023.3.0 ASQ

Abstract Set Query, ASQ, es un superconjunto del lenguaje JSONPath, JPL, que fue introducido por primera vez por el Standard SQL ISO 2016. JPL sólo está definido dentro del contexto de SQL. En 2023.3, introdujimos clases que implementan ASQ. Funciona en cualquier implementación de %Library.AbstractSet. La sintaxis completa para ASQ será documentada más adelante. Esto es solo una introducción rápida a algunas de sus funcionalidades. Esta implementación también viene con una utilidad muy chula. ¡Lo sabrás cuando la veas!

En primer lugar, vamos a coger algunos datos de la base de datos de la NHL (National Hockey League). Este paso requiere una configuración válida de SSL/TLS. Yo he llamado a la mía Default.

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· 14 nov, 2023 Lectura de 6 min
Introducción a Django - 3ª Parte

Continuamos analizando las posibilidades de Django, y su uso con IRIS. En la primera parte de esta serie, mostramos cómo definir modelos y conectarlos con tablas ya existentes en IRIS; en la segunda parte, mostramos un Portal de Administración, con la capacidad de ver qué datos tenemos en esos modelos, con filtros, edición e incluso paginación.

Ahora es el momento de pasar a la acción real - vamos a crear algunas API Rest, en Django, basadas en los mismos datos que usamos antes, del paquete posts-and-tags.

Para hacerlo, usaremos el framework Django REST

Django REST Framework

El framework Django REST es un potente y flexible kit de herramientas para generar APIs Web.

Algunas razones por las que querrías usar el framework REST:

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¡Hola a tod@s!

Sabemos que os unisteis a la Comunidad para conectar con otras personas, aprender, compartir vuestro conocimiento y resolver vuestras dudas. Pero también podéis aprovechar este foro para conocer a otros magníficos profesionales y para daros a conocer vosotros... ¿no os parece una buena idea? Por ello os queríamos preguntar si podríais completar vuestro perfil añadiendo información sobre vosotros en la biografía.

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Recientemente, mientras discutía con mis alumnos el acceso a los datos almacenados en IRIS desde diferentes lenguajes, surgió la pregunta de si era posible iniciar la conexión y obtener datos de la solución Cloud (InterSystems IRIS CloudSQL) desde Microsoft Excel, y no al revés. Teniendo en cuenta las muchas y variadas formas en las que uno puede obtener datos en Excel (importar datos de fuentes externas, conectarse a bases de datos utilizando drivers ODBC, utilizando power queries y web queries, etc.) la opción obvia era probar con el driver ODBC. La única tarea que quedaba era tratar de conectarse a la base de datos en la nube utilizando el driver ODBC.

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· 27 jul, 2023 Lectura de 9 min
Introducción a Docker

Hola Comunidad:

En este artículo, aprenderemos los siguientes temas:

  1. ¿Qué es Docker?
  2. Algunos beneficios de Docker
  3. ¿Cómo funciona Docker?
  4. Imágenes Docker
  5. Contenedores Docker
  6. Repositorio de imágenes Docker
  7. Repositorio de imágenes Docker de InterSystems
  8. Instalación de Docker
  9. Comandos básicos de Docker
  10. Ejecutar la Community Edition de IRIS utilizando Docker
  11. Interfaz gráfica de Docker Desktop

¡Comencemos!

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Retomamos con el nuevo año las predicciones de la Quiniela, siendo este fin de semana las jornadas correspondientes a la 20ª de Primera División y a la 22ª de Segunda División.

Los partidos que conforman la Quiniela son los siguientes:

Las predicciones para la Primera División son las siguientes:

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Empezaré como dice la leyenda que empezó su clase Fray Luís de León tras varios años de condena:

Como decíamos ayer...nuestro EMPI puede recibir datos de múltiples fuentes, vía REST, mensajería HL7, etc. Pero es posible que los campos estándar no sean suficientes y querramos ampliar la información del paciente para ayudar a discriminarlo e identificarlo unívocamente. ¿Cómo podríamos personalizar los datos de paciente? ¿Modificando las clases estándar a nuestro gusto? ¡¡¡¡NOOOOO!!!! bueno, un poco sí, pero no a lo loco, ya que si tocamos clases estándar sin cuidado podremos encontrarnos que en una futura actualización perdamos todas estas modificaciones.

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En el vasto y variado mercado de las bases de datos SQL, InterSystems IRIS destaca como una plataforma que va mucho más allá de SQL, ofreciendo una experiencia multimodelo perfecta, y siendo compatible con un amplio conjunto de paradigmas de desarrollo. Especialmente el avanzado motor objeto-relacional ha ayudado a organizaciones a utilizar el enfoque de desarrollo más adecuado para cada una de sus cargas de trabajo intensivas en datos; por ejemplo, ingerir datos a través de Objetos y consultarlos simultáneamente mediante SQL. Las Clases Persistentes corresponden a tablas SQL, sus propiedades a columnas de la tabla y se accede fácilmente a la lógica de negocio utilizando Funciones Definidas por el Usuario o Procedimientos Almacenados. En este artículo, nos centraremos un poco en la magia que se encuentra justo debajo de la superficie y discutiremos cómo puede afectar vuestras prácticas de desarrollo e implementación. Esta es un área del producto que tenemos planificado evolucionar y mejorar, así que no dudéis en compartir vuestras opiniones y experiencias en los comentarios al artículo.

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En este artículo, exploramos el uso de parámetros, fórmulas y etiquetas en Logi Report Designer (anteriormente Logi JReport Designer). ¿Para qué sirven y cómo crearlos?

Utilizando la funcionalidad básica de InterSystems Reports Designer, parámetros, fórmulas y etiquetas, se puede mejorar significativamente la información del informe generado. Además, estas herramientas permiten automatizar algunos de los procesos, lo que agiliza y facilita enormemente la creación de informes.

Analicemos ahora cada herramienta por separado.

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Preguntas frecuentes de InterSystems

La información sobre las propiedades definidas en una clase se puede obtener usando las siguientes clases del sistema:

%Dictionary.ClassDefinetion

%Dictionary.PropertyDefinition

El ejemplo de descripción del código es el siguiente.

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Como habréis visto en las últimas publicaciones de la comunidad, InterSystems IRIS ha incluido desde la versión 2024.1 la posibilidad de incluir tipos de datos vectoriales en su base de datos y basado en este tipo de datos se ha implementado las búsquedas vectoriales. Pues bien, estas nuevas funcionalidades me han recordado el artículo que publiqué hace un tiempo que se basaba en reconocimiento facial mediante Embedded Python.

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Preguntas frecuentes de InterSystems

Si el sistema no se para durante 24 horas, los archivos journal serán eliminados a las 0:30 según la "Configuración de la eliminación de archivos journal".

Una posible causa de que los archivos journal permanezcan más tiempo del establecido en la "Configuración de la eliminación de archivos journal" es que hay transacciones que permanecen abiertas.

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Ejemplo de demostración para el Gran Premio de Programación de InterSystems, sobre el uso de plantillas más complejas para probar funcionalidades de IA.

Preguntas para la entrevista

Hay documentación. Para un puesto de trabajo, una persona de recursos humanos quiere evaluar rápidamente a los candidatos con varias preguntas técnicas relevantes para el puesto.

¿Puede automatizar el trabajo haciendo una lista de preguntas y respuestas a partir de la documentación disponible?

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Preguntas frecuentes de InterSystems

Podéis ver el espacio libre disponible para la base de datos usando la opción "Free space view" (Ver espacio libre) en el Management Portal: System Operation > Databases.

Y se puede obtener mediante programación a través la consulta FreeSpace de la clase del sistema SYS.Database.

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· 18 ago, 2023 Lectura de 2 min
Cómo comparar globals y rutinas en dos bases de datos

Preguntas frecuentes de InterSystems

※ Utilizad este método si queréis comparar bases de datos que se han replicado mediante mirror, shadow o algún otro mecanismo.

Podéis utilizar la utilidad DATACHECK para comparar globals. (Consultad la documentación para más información: Descripción general de DataCheck [IRIS])

***

Las comparaciones de rutinas usan la rutina del sistema %RCMP o el Portal de Administración.

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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· 1 jun, 2023 Lectura de 10 min
Pruebas de rendimiento IRIS - PostgreSQL - MySQL

Como antiguo programador de JAVA siempre ha sido un reto decidir qué base de datos era la más adecuada para el proyecto que íbamos a desarrollar, uno de los principales criterios que usaba era el del rendimiento de las mismas, así como sus capacidades de configuración HA (high availability o alta disponibilidad).

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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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· 28 nov, 2023 Lectura de 1 min
Cómo crear Objetos y Matrices JSON mediante SQL

Esta app evita añadir %JSONAdaptor a cada clase. En su lugar usa las funciones SQL JSON_OBJECT() para crear mis objetos JSON. Con este enfoque, se puede añadir JSON a cualquier clase - incluso a las implementadas - sin ninguna necesidad de cambiar o recompilar.

La idea inicial surge a raíz de implementar la exportación de relaciones M:N como objetos o matrices JSON.

La típica estructura de la exportación es

{ M-element : {M-object},
related-N-elements:
[
{N-element},
{N-element},
{N-element}
]
}

Los datos para la demo son un fragmento de los Miembros de la Comunidad de Desarrolladores y sus Insignias conseguidas en GlobalMasters. Los nombres reales están modificados.

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· 16 nov, 2023 Lectura de 3 min
Cómo ocultar el programa fuente

Preguntas frecuentes de InterSystems

Para rutinas (*.mac)

Se puede ocultar el código fuente exportando/importando solo el *.obj que se genera después de compilar el programa fuente.

El ejemplo de ejecución de comandos especifica EX1Sample.obj y EX2Sample.obj, que se generan al compilar EX1Sample.mac y EX2Sample.mac, como destinos de exportación y los exporta al segundo archivo de argumentos.

Después de pasarlo a otro namespace, se usa el archivo XML exportado para realizar la importación.

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Hoy en día es muy común que los datos que necesitas vengan de diferentes fuentes (e.g. aplicaciones externas e internas, distintas bases de datos y servicios, APIs, etc.). Además, seguro que tienes múltiples tipos de consumidores diferentes (e.g. usuarios finales, otras aplicaciones, servicios que publicas a terceros, etc.) y cada uno necesitará acceder a la información de forma diferente y para distintos objetivos. ¿Cómo construir una capa que de forma sencilla te permita gestionar estas necesidades? Hoy hablamos de Data Fabric 👈.

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