Hay una nueva funcionalidad muy interesante en la recientemente anunciada versión de prueba 2024.1 de InterSystems IRIS - JSON_TABLE. JSON_TABLE forma parte de una familia de funciones introducidas en la versión 2016 del estándar SQL (ISO Standard, publicado a principios de 2017). Permite que valores JSON se mapeen a columnas y se consulten usando SQL. JSON_TABLE puede usarse en la cláusula FROM de algunas sentencias SQL.

La sintaxis de JSON_TABLE es bastante extensa, permitiendo condiciones excepcionales cuando los valores JSON proporcionados no cumplen las expectativas, estructuras anidadas, etc.

La sintaxis básica es bastante sencilla. El primer argumento pasado a JSON_TABLE es el valor JSON que se va a consultar. Puede ser un literal, una referencia a una columna o una llamada a una función. El segundo argumento es una expresión JPL (JSON Path Language), que permite filtrar el valor proporcionado. Después va la cláusula COLUMNS - justo en medio de la llamada a la función. La cláusula COLUMNS se parece mucho a las definiciones de columnas en una sentencia CREATE TABLE pero con un añadido muy necesario - el PATH. PATH es una expresión JPL que se aplica al valor JSON para producir el valor de la columna.

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Bueno, intentemos recuperarnos de la desastrosa jornada pasada de la Quiniela con una nueva predicción. Esto empieza a ser como la Lotería de Navidad, ¡cómo no vas a jugar si tu compañero de trabajo ha jugado! Imagina que le toca y a ti no...

A ver que nos dice para Primera División:

Y para Segunda:

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· 18 sep, 2023 Lectura de 10 min
Cómo desarrollar en Tableau y PowerBI

Power BI

Conectar a una Fuente de Datos

Para conectarse a AtScale, utilizaremos la base de datos de SQL Server Analysis Services. Vamos a abrirla en el editor de Power Query. Para hacerlo, hay que seleccionar Transform Data en la pestaña Home.



En la ventana que aparece, id a Home, New Source y seleccionad Analysis Services.

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Venga que tenemos ya encima la siguiente jornada de la Quiniela. Esta vez nos adelantamos un día para que luego no digáis que se os echa el tiempo encima.

Para esta jornada tenemos novedades y es que, como en todo proyecto que implica el uso de Machine Learning, la calidad de los datos es elemental y para nuestro caso esa calidad se refleja en el "frescor" de los mismos, no son igual de relevantes los resultados de hace 2 años que los obtenidos en esta temporada, para ello he hecho una pequeña modificación que descarta los partidos de la temporada 21/22 y se ha conseguido una mejora en el acierto del modelo de un 2% ascendiendo de un 56% a un 58%.

Aquí tenéis el análisis de nuestro modelo obtenido desde IRIS:

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¡Hola Comunidad!

Hace poco me impresionó el artículo de @Dan Pasco donde comparte cómo usa los alias de terminal.

Los alias de terminal son una herramienta muy poderosa para desarrolladores y administradores de sistemas, si con frecuencia necesitan llamar a algunas expresiones de terminal engorrosas y hacerlas más cortas y limpias. Aquí está la documentación.

Pero ¿qué pasa con los entornos Docker? ¿Qué sucede si sois fanáticos de los entornos de desarrollo de Docker, pero también queréis seguir usando vuestros alias favoritos con Docker?

Resulta que es muy posible.

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Interactuar con usuarios en la terminal: una guía para usar %Library.Prompt en IRIS

¿Alguna vez te has preguntado cómo comandos como ^DATABASE atraen a los usuarios en la terminal? O tal vez esté escribiendo una rutina de automatización y desee formas de especificar opciones directamente desde la terminal. Afortunadamente, la clase %Library.Prompt en IRIS ofrece una forma sencilla de hacerlo.

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El pasado viernes 17 de noviembre me encontré de repente un error en el que ZPM mostraba un error diciendo:

¡ERROR! La apertura del objeto falló porque no se encontró el valor clave 'Nombre' de 'x' (ERROR! Object open failed because 'Name' key value of 'xx' was not found)

Busqué en Google pero no encontré nada que me ayudara. Paso a paso fui capaz de concluir que:

  1. Este es el mensaje de error para el error 5770, también conocido como $$$KeyValueNotFoundOpen.

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En InterSystems no descansamos ni los días festivos, así que aquí va una nueva predicción de la Quiniela, en esta ocasión con la jornada 16ª de Primera División y la 19ª de Segunda División.

Estos son los partidos que conforman la jornada:

Veamos la predicción correspondiente a Primera División:

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· 20 mar, 2024 Lectura de 2 min
SOAP SII

En el proceso de consumir los servicios del SII me encontré con algunas dificultades y quiero compartirlas para facilitar el trabajo posterior.

El contexto es bastante local, por eso no expondré documentación comprometedora, solo los detalles de cómo adaptarse a los requerimientos del Servicio.

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· 29 feb, 2024 Lectura de 5 min
Poniendo a prueba el Columnar Storage

Como seguramente ya sabréis la mayoría de vosotros, desde aproximadamente finales de 2022 InterSystems IRIS incluyo la funcionalidad de almacenamiento columnar a su base de datos, pues bien, en el artículo de hoy vamos a ponerla a prueba en comparación con el almacenamiento en filas habitual.

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Hice una pregunta por correo electrónico y obtuve algunas respuestas de colegas.

Pergunta:

No he podido cambiar la zona horaria en el ultimo container (Ubuntu) de IRIS. Motivos:

  • Soy irisowner y no root

  • No dispongo del comando sudo

En mi Dockerfile he usado los comandos en adjunto de manera a cambiar la zona horaria - a la hora de crearme un nuevo image docker. Sin embargo, estos comandos no me funcionan con un usuario no root.

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InterSystems FAQ

Puedes evitar este error especificando un objeto de tipo stream como argumento de la función %ToJSON usando durante la generación del string JSON desde el objeto dinámico.

A continuación podéis ver un ejemplo.

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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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En los últimos años, las tecnologías de inteligencia artificial para la generación de texto han avanzado significativamente. Por ejemplo, los modelos de generación de texto basados en redes neuronales pueden producir textos que son casi indistinguibles de los textos escritos por humanos. ChatGPT es uno de estos servicios. Es una enorme red neuronal entrenada con una gran cantidad de textos, que puede generar textos sobre varios temas y adaptarse a un contexto dado.

La nueva tarea para las personas es desarrollar formas de reconocer textos escritos no solo por personas sino también por inteligencia artificial (IA). Esto se debe a que, en los últimos años, los modelos de generación de texto basados en redes neuronales se han vuelto capaces de producir textos que son casi indistinguibles de los textos escritos por humanos.

Hay dos métodos principales para el reconocimiento de texto escrito por inteligencia artificial (IA):

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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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¡Ni Black Friday ni inventos! Nosotros seguimos empeñados con nuestro QuinielaML Friday. Y aquí tenemos una semana más las predicciones, en este caso para la 22ª jornada de la Quiniela, correspondiente a la 14ª jornada de Primera División y a la 17ª de Segunda.

Estos serán los partidos a predecir:

Veamos que nos dice QuinielaML para Primera División:

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¡Bienvenidos a todos!

En este breve artículo quería presentar un ejemplo de uso que seguramente a muchos de los que trabajéis con IRIS como backend de vuestras aplicaciones web os hayáis encontrado en más de una ocasión y sería el de la necesidad de enviar desde el frontend un archivo a vuestro servidor.

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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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Seguramente todos habéis oido hablar de FHIR como la panacea y solución a todos los problemas de interoperabilidad y compatibilidad entre sistemas. Aquí mismo podemos ver a uno de sus clásicos defensores sujetando un recurso FHIR con su mano y disfrutando desaforadamente:

Pero para el resto de los mortales vamos a hacer una pequeña introducción.

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Parece que fue ayer cuando hicimos un pequeño proyecto en Java para probar el rendimiento de IRIS, PostgreSQL y MySQL (podéis revisar el artículo que escribimos allá por Junio al final de este artículo). Si recordáis IRIS se mostró superior a PostgreSQL y claramente superior a MySQL en las inserciones, no habiendo gran diferencia en las consultas.

Poco después @Dmitry Maslennikov me dijo "¿Por qué no pruebas desde un proyecto en Python?" pues bien, aquí está la versión en Python de las pruebas que realizamos mediante las conexiones JDBC previamente.

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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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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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