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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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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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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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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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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Artículo
· 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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Artículo
· 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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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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Con IRIS 2021.1, realizamos una importante revisión de nuestra API de utilidades SQL en %SYSTEM.SQL. Sí, eso fue hace algún tiempo, pero la semana pasada un cliente hizo unas preguntas sobre ello y entonces @Tom Woodfin me empezó a presionar un poco ;-) para que describiera con más detalle en la Comunidad de Desarrolladores las razones de estos cambios. ¡Así que allá vamos!

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Artículo
· 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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¿Pensábais que no habría este viernes predicción de la Quiniela por no haber partidos de Primera División? ¡Pues estáis muy equivocados! Gracias a la modularidad y sencillez que proporciona InterSystems IRIS hemos incluido los datos relativos a los partidos de clasificación de la Eurocopa, así que veamos cual será la Quiniela de esta jornada.

Vamos a ver cual es la predicción para la Segunda División:

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Artículo
· 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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· 31 mayo, 2023 Lectura de 2 min
API para importar/exportar rutinas

Este es un artículo de la página de "Preguntas frecuentes" (FAQ) de InterSystems.

1. Exportar API

a. Usa $system.OBJ.Export() para especificar rutinas individuales para exportar. Por ejemplo:

do $system.OBJ.Export("TEST1.mac,TEST2.mac","c:\temp\routines.xml",,.errors)

El formato que debes especificar es: NombreDeLaRutina.extension, y la extensión puede ser: mac, bas, int, inc, obj.

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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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· 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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¡Hola desarrolladores!

Se acaba de actualizar la plantilla para desarrollo FHIR de forma que ahora publica el paquete IPM fhir-server que hace que la configuración del servidor FHIR de InterSystems sea una sencilla tarea manual, automática o programática vía un solo comando.

Os explico más abajo cómo podéis utilizarlo.

TLDR

USER>zpm "install fhir-server"

Todos los detalles aquí:

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¡Hola Comunidad!

Como sabéis, las soluciones de Interoperabilidad de InterSystems IRIS contienen diferentes elementos de la solución, como: producciones, reglas de negocio, procesos, transformaciones de datos, mapeos de registros, etc. Y a veces podemos crear y modificar estos elementos con herramientas visuales en la UI. Y por supuesto necesitamos una forma práctica y sólida de controlar el código fuente con los cambios realizados con herramientas de UI.

Durante mucho tiempo, esto era un proceso de configuración manual (exportar clase, elemento, global, etc.) o engorroso, por lo que el tiempo ahorrado con la automatización del control de fuentes de la UI competía con el tiempo perdido en configurar y mantener la configuración.

Ahora ese problema ya no existe. Con dos enfoques: desarrollo "package first" y uso del paquete IPM git-source-control, de @Timothy Leavitt.

Os explico los detalles a continuación.

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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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Ahora que estamos en veranito vamos a adentrarnos en el apasionante mundo de las producciones Ensemble / Iris, donde los procesos son los protagonistas y los cuelgues de servidor se vuelven el tema de conversación en la máquina de café, que por supuesto acaban en llamadas desesperadas a soporte con servidores saturados de memoria y cpu. Esos servidores calentando aún más el ambiente sin sentido alguno. Aquí es donde entra el Pool Size y su magia cuando está bien configurado.

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¿No pensaríais que nos íbamos a quedar sin predicciones de la quiniela para este fin de semana, no? ¡Y menos en la jornada del clásico! Aquí estamos una jornada más exprimiendo las capacidades de InterSystems IRIS.

Veamos cual es la quiniela de esta jornada:

Y nuestras predicciones para Primera División:

Y Segunda División:

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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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