Al igual que con Pattern Matching, se pueden utilizar Expresiones Regulares para identificar patrones en textos en ObjectScript, sólo que con una potencia mucho mayor.

En este artículo se proporciona una breve introducción sobre las Expresiones Regulares y lo que puede hacerse con ellas en ObjectScript. La información que se proporciona aquí se basa en varias fuentes, entre las que destaca el libro “Mastering Regular Expressions” (Dominando las expresiones regulares) escrito por Jeffrey Friedl y, por supuesto, la documentación online de la plataforma.

¡Hola Comunidad!

Creo que hoy en día todo el mundo guarda el código fuente de sus proyectos en repositorios como Github, GitLab, bitbucket, etc. Lo mismo sucede con proyectos de InterSystems IRIS, se pueden ver algunos ejemplos en Open Exchange.

¿Qué hacemos cada vez que empezamos o continuamos nuestro trabajo con un repositorio en particular con la plataforma de datos InterSystems?

Me encontré con un interesante caso de uso de ObjectScript con una solución general que quería compartir.

Caso de uso:

Tengo una matriz JSON (específicamente, en mi caso, una matriz de problemas de Jira) que quiero agregar en algunos campos, por ejemplo: categoría, prioridad y tipo de problema. Después quiero combinar los agregados en una lista simple con el total de cada uno de los grupos.

¡Hola Comunidad!

ObjectScript tiene al menos tres formas de manejar errores (códigos de estado, excepciones, SQLCODE, etc...). La mayor parte del código del sistema usa estados, pero las excepciones son más fáciles de manejar por varias razones. Al trabajar con código heredado, se invierte un tiempo en traducir las distintas técnicas. Yo uso mucho estos fragmentos de código como referencia. Espero que también os sean útiles.

///Status from SQLCODE:
set st = $$$ERROR($$$SQLError, SQLCODE, $g(%msg))  //embedded SQL
set st = $$$ERROR($$$SQLError, rs.%SQLCODE, $g(r

Hoy os traigo otro ejemplo de aplicación de LangChain.

Inicialmente buscaba generar una "chain" o cadena para lograr hacer búsquedas dinámicas en la documentación en HTML, pero al final resultó más sencillo utilizar la versión en PDF de la documentación .

Crear un nuevo entorno virtual

mkdir chainpdf

cd chainpdf

python -m venv .

Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado del mundo (fuente: https://www.tiobe.com/tiobe-index/) y SQL sigue siendo el líder como lenguaje para las bases de datos. ¿No sería genial que Python y SQL trabajaran juntos para ofrecer nuevas funcionalidades que SQL por sí mismo no puede? Después de todo, Python tiene más de 380.000 librerías publicadas (fuente: https://pypi.org/) con funciones muy interesantes para ampliar las consultas SQL dentro de Python.

En este artículo detallo cómo crear nuevos Procedimientos Almacenados de SQL en la base de datos de InterSystems IRIS usando Embedded Python.

En este tutorial, me gustaría hablar sobre las Consultas de Clase (Class Queries). Para ser más precisos, sobre las Consultas basadas en código escrito por el usuario:

Mucha gente descarta este tipo de consulta simplemente porque no se sienten muy cómodos escribiendo mucho código ObjectScript para los métodos o no ven cómo pueden utilizarlo en sus aplicaciones relacionales. Pero para ser honesto, para mí - ¡es uno de los inventos más geniales para el modelo relacional en IRIS!

Estoy seguro de que os habéis encontrado esta situación:

• Hay un bug en un sistema que no puedes reproducir por ti mismo localmente
• Necesitas ejecutar unas pocas líneas en la instancia afectada
• Tienes acceso completo al Portal de Gestión
• Pero no hay terminal, ni consola, ni acceso con Studio, Atelier o VSCode
• ¿Cómo ejecutar tus pocas líneas para probar???

En primer lugar, ¿qué es la anonimización de datos?

Según la Wikipedia:

La anonimización es un tipo de sanitización de información cuya intención es la protección de la privacidad. Es el proceso de eliminar información personal de los conjuntos de datos, de modo que las personas que son descritas por los datos permanecen en el anonimato.

En un mundo en constante cambio, las empresas deben innovar para ser competitivas. Esto asegura que tomarán decisiones con agilidad y seguridad, aspirando a obtener buenos resultados con mayor exactitud.

Las herramientas de Business Intelligence (BI) ayudan a las compañías a tomar decisiones inteligentes en vez de confiar en la "prueba y error". Estas decisiones inteligentes pueden ser la diferencia entre el éxito y el fracaso en el mercado.

Microsoft Power BI es una de las herramientas de Business Intelligence líderes. Con unos pocos clics, Power BI permite a los gerentes y analistas explorar los datos de la compañía. Esto es importante porque cuando es fácil accceder y visualizar los datos, es más probable que se usen para tomar decisiones.

En mi anterior artículo, revisamos los posibles casos de uso para macros, así que pasemos ahora a un ejemplo más completo de usabilidad de macros. En este artículo diseñaremos y crearemos un sistema de registro.

Sistema de registro

El sistema de registro es una herramienta útil para monitorear el trabajo de una aplicación que ahorra mucho tiempo durante la depuración y el monitoreo. Nuestro sistema constaría de dos partes:

• Clase de almacenamiento (para registros de anotaciones)
• Conjunto de macros que agregan automáticamente un nuevo registro al registro

Resumen

Empezamos a usar Azure Service Bus (ASB) como solución de mensajería empresarial hace tres años. La hemos usado para publicar y consumir datos entre muchas aplicaciones de la organización. Como el flujo de datos es complejo, y normalmente se necesitan los datos de una aplicación en muchas otras aplicaciones, el modelo publicador -> múltiples subscriptores resultó muy adecuado. El uso de ASB en la organización es de docenas de millones de mensajes por día, mientras que la plataforma IRIS tiene unos 2-3 millones de mensajes/día.

El problema con ASB

Cuando empezamos con la integración de ASB, encontramos que el protocolo AMQP no tiene la configuración predeterminada para la implementación de IRIS, por lo que estuvimos buscando una solución alternativa para poder comunicar con ASB.

ZPM está diseñado para funcionar con aplicaciones y módulos de InterSystems IRIS. Está formado por dos  componentes: el Cliente ZPM, que es un CLI para gestionar módulos; y El Registro, que es una base de datos de módulos y meta-información. Podemos utilizar ZPM para buscar, instalar, actualizar, eliminar y publicar módulos. Con ZPM se pueden instalar clases de ObjectScript, aplicaciones Frontend, producciones de Interoperabilidad, soluciones de BI de IRIS, conjuntos de datos de IRIS o cualquier otro archivo, como paquetes wheel de Python Embebido. 

En este artículo repasaremos tres secciones:

1. Instalación de ZPM
2. Generación del Módulo
3. Búsqueda, Instalación y Publicación de módulos dentro del Registro

¡Hola a tod@s!

Cuando hablo con alguien de perfil técnico por primera vez acerca de InterSystems IRIS, siempre comienzo hablando de que en el centro de todo InterSystems IRIS es una Base de Datos Multimodelo. En mi opinión, esta es la mayor ventaja (desde la visión de Sistemas de Bases de Datos), ya que:

• ¿Quieres obtener un resumen o partes específicas de tus datos? Usa SQL!
• ¿Necesitas trabajar de forma intensiva con un registro? Usa Objetos!
• ¿Quieres establecer un valor y conoces la clave? Piensalo de nuevo. Usa globals!

Y en todos los casos, el dato está almacenado de forma única. ¡Tú eliges la manera en la que quieres acceder al mismo!!

De un primer vistazo es una bonita historia - corta, concisa y con un mensaje; pero cuando se empieza a trabajar con InterSystems IRIS, comienzan a surgir  preguntas: ¿Cómo están relacionados las clases, las tablas y los globals? ¿Qué son cada uno para el otro? ¿Cómo se almacenan realmente los datos?

En este artículo voy a tratar de responder estas preguntas y explicar qué está pasando realmente.

¡Hola Comunidad!

El otro día vi un artículo sobre el uso del paquete %ZEN cuando se trabaja con JSON y he decidido escribir un artículo para describir un enfoque más actualizado. Hace no mucho se dio el paso de usar %ZEN.Auxiliary.* a clases JSON dedicadas. Esto permite trabajar con JSONs de forma más orgánica.

Llegados a este punto hay básicamente 3 clases principales para trabajar con JSON:

• %Library.DynamicObject - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con documentos JSON estándar. También nos da la posibilidad de, en vez de escribir el código habitual para crear la instancia de una clase como

set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()

usar la siguiente sintaxis

set obj = {}

• %Library.DynamicArray - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con matrices JSON estándar. Con los arrays se puede usar el mismo enfoque que con los objetos, lo que significa que o bien se puede crear una  instancia de la clase

set array = ##class(%DynamicArray).%New()

set array = []

Para vuestra comodidad, InterSystems está publicando los pasos de instalación característicos de los sistemas operativos que son compatibles con InterSystems IRIS.

Para Microsoft Windows, consultad por favor la documentación de producto de InterSystems.

El instalador de IRIS detectará si hay un servidor web instalado en la misma máquina, lo que da la opción de tener configurado automáticamente el servidor web.

Todas las instalaciones de Apache requerirán permiso de sudo (recomendado) o de root para instalar el servidor web. Este requisito es compatible con las mejores prácticas recomendadas.

Os presento mi nuevo proyecto: irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) para InterSystems IRIS SQL.

• Resaltado de sintaxis
• Sugerencias (tablas, funciones)
• +20 formatos de salida
• Soporte a stdin
• Salida a ficheros 

Instalación con pip

pip install irissqlcli

O se puede ejecutar con docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Si estás desarrollando soluciones en IRIS y quieres utilizar Git, ¡es genial! Sólo tienes que utilizar VSCode con un repositorio git local y enviar los cambios al servidor, así de fácil.

Pero qué sucede si:

• Colaboras con otros desarrolladores en un entorno de desarrollo remoto compartido y quieres evitar la edición simultánea del mismo archivo
• Utilizas editores basados en el portal de administración para BPL, DTL, tablas dinámicas, cuadros de mando, etc. y quieres incluir esos elementos en el control de código de forma sencilla.
• Aún utilizas Studio para realizar algunas cosas y/o ocasionalmente vuelves a usarlo desde VSCode. O tu equipo todavía no ha adoptado completamente VSCode y algunos miembros del equipo todavía quieren utilizar Studio
• Trabajas en varios proyectos diferentes al mismo tiempo en el mismo namespace - digamos, en varios paquetes definidos mediante InterSystems Package Manager - y quieres trabajar con todos ellos desde una vista de edición de isfs (en vez de en varios proyectos distintos) con los cambios rastreados automáticamente en el repositorio de git apropiado

Este es el primero de dos artículos sobre los índices SQL.

Parte 1 - Conoce tus índices

¿Qué es un índice?

Recuerda la última vez que fuiste a una biblioteca. Normalmente, los libros están ordenados por temática (y luego autor y título) y cada repisa tiene un cartel en el extremo con un código que describe la temática de los libros. Si necesitaras libros de un cierto tema, en lugar de caminar por cada pasillo y leer la descripción en la parte interior de cada libro, podrías dirigirte directamente al estante cuyo cartel describa la temática que buscas y elegir tus libros de allí. Sin esos carteles, el proceso de encontrar los libros que quieres, habría sido muy lento.

Un índice SQL tiene la misma función general: mejorar el rendimiento, al ofrecer una referencia rápida del valor de los campos para cada fila de una tabla.

Configurar índices es uno de los pasos más importantes a la hora de preparar tus clases para un rendimiento óptimo de SQL.

Quería escribirlo como comentario al artículo de @Evgeny.Shvarov. Pero resultó demasiado largo, así que decidí publicarlo por separado.

Me gustaría añadir una pequeña aclaración sobre cómo utiliza Docker el espacio en disco y como limpiarlo. Yo uso macOS, por lo tanto todo lo que explico aplica principalmente a macOS, pero los comandos de Docker se adaptan a cualquier plataforma.

¡Hola desarroladores!

¿Os parece que las consultas sobre el rango de fechas son demasiado lentas? ¿Os parece que el rendimiento de SQL es bajo?  ¡Tengo un curioso truco que podría ayudaros a solucionar estos problemas! (¡Los desarrolladores de SQL odian que sepáis estas cosas!)*

Si tenéis una clase que guarda los registros de hora cuando se añaden datos, entonces esos datos se ordenarán con vuestros valores IDKEY, es decir, TimeStamp₁ < TimeStamp₂  si y solo si la condición ID₁ < ID₂ se cumple para todos los valores ID y TimeStamp en la tabla - entonces podéis utilizar esta información para aumentar el rendimiento de las consultas en relación con los rangos de TimeStamp. Echad un vistazo a la siguiente tabla:

Preguntas frecuentes de InterSystems

Puedes establecer el tamaño máximo de la base de datos IRISTemp en el arranque de IRIS configurando el parámetro MaxIRISTempSizeAtStart.

Después de configurarlo, el sistema truncará IRISTemp al valor establecido (MB) en el siguiente inicio de IRIS. Si el tamaño actual es inferior al especificado MaxIRISTempSizeAtStart, no realizará el truncado. Si se especifica el valor 0 no se realizará el truncado nunca.

Puedes configurarlo en el siguiente menú.

1. Interoperability-embedded-python

Esta prueba de concepto pretende mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS puede utilizarse con Python Embebido.

1.1. Índice

• 1. Interoperability-embedded-python
  • 1.1. Índice
  • 1.2. Ejemplo
  • 1.3. Registrar un componente
• 2. Demo
• 3. Requisitos previos
• 4. Instalación con Docker
• 5. Instalación sin Docker
• 6. Cómo ejecutar la muestra
• 7. Qué hay dentro del repositorio
  • 7.1. Dockerfile
  • 7.2. .vscode/settings.json
  • 7.3. .vscode/launch.json
  • 7.4. .vscode/extensions.json
  • 7.5. src folder
• 8. Cómo añadir un nuevo componente
  • 8.1. InboundAdapter
  • 8.2. OutboundAdapter
  • 8.3. BusinessService
  • 8.4. BusinessProcess
  • 8.5. BusinessOperation
  • 8.6. Registrar un componente
  • 8.7. Uso directo de Grongier.PEX
• 9. Trabajo futuro
• 10. Créditos

Hola desarrolladores,

Escribir un script para el despliegue de una aplicación puede ser muy interesante para garantizar un despliegue rápido sin olvidarse de nada. config-api es una biblioteca para ayudar a los desarrolladores a escribir scripts de configuración basados en un documento JSON.

Antes de empezar a hablar de bases de datos y de los distintos modelos de datos que existen, primero explicaré qué es una base de datos y cómo se utiliza.

Una base de datos es una colección organizada de datos, almacenados y accesibles de forma electrónica. Se utiliza para almacenar y recuperar datos estructurados, semiestructurados o sin procesar, que normalmente están relacionados con un tema o una actividad.

En el corazón de toda base de datos hay al menos un modelo utilizado para describir sus datos. Y según el modelo que utilice, una base de datos puede tener características ligeramente diferentes y almacenar distintos tipos de datos.

Para escribir, recuperar, modificar, ordenar, transformar o imprimir la información de la base de datos, se utiliza un software llamado Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS, por sus siglas en inglés).

El tamaño, la capacidad y el rendimiento de las bases de datos y sus respectivos DBMS ha aumentado de forma significativa. Esto ha sido posible gracias a los avances tecnológicos en varios ámbitos, como los procesadores, la memoria y almacenamiento de los ordenadores y las redes informáticas. En general, el desarrollo de la tecnología de bases de datos puede dividirse en cuatro generaciones basadas en los modelos o la estructura de los datos: navegacional, relacional, de objetos y post-relacionales.

Calma, calma, no estoy promoviendo una guerra contra las máquinas como en las películas de ciencia ficción, para evitar la dominación mundial de Ultron o Skynet. Todavía no, todavía no 🤔

Os invito a retar a las máquinas a través de la creación de un juego muy sencillo usando ObjectScript con Python embebido.

Tengo que deciros que me emocioné mucho con la función de Python integrado en InterSystems IRIS. Es increíble el montón de posibilidades que se abren para crear aplicaciones fantásticas.

Vamos a construir un juego "tres en raya".

Introducción

Con frecuencia nos encontramos con problemas de conectividad en las implementaciones de HealthShare (HS) en Microsoft Azure que tienen varios componentes de HealthShare (instancias o namespaces) instalados en la misma máquina virtual, especialmente cuando es necesario comunicarse con otros componentes de HS mientras se utiliza el balanceador de carga interno de Azure (ILB) para proporcionar la funcionalidad VIP (Virtual IP) de Mirroring. Los detalles sobre cómo y por qué se usa un balanceador de carga con Mirroring los podéis encontrar en este artículo de la Comunidad.

Según la documentación del Balanceador de Carga de Azure, el comportamiento predeterminado es el siguiente:

Esta vez quiero hablar de algo que no es específico de InterSystems IRIS, pero que creo que es importante si quieres trabajar con Docker y tu máquina de trabajo es un PC o portátil con Windows 10 Pro o Enterprise.

Como probablemente sabes la tecnología de contenedores viene básicamente del mundo Linux y, a día de hoy, es en los hosts que corren Linux donde pueden mostrar su máximo potencial. Los que usamos Windows vemos que tanto Microsoft como Docker han hecho grandes esfuerzos estos últimos años y nos permiten correr contenedores Linux en nuestro sistema Windows de una manera muy sencilla... pero no está soportado para entornos productivos y, aquí viene el gran problema, no es fiable si queremos mantener persistencia de datos fuera del contenedor, en el sistema host,...  debido principalmente a las importantes diferencias entre los sistema de archivos de Windows y Linux. Al final el propio Docker for Windows utiliza una pequeña máquina Linux virtual (MobiLinux) sobre la que realmente se levantan los contenedores.... lo hace de forma transparente para el usuario de windows... y de hecho funciona muy bien hasta que, como digo, quieren hacer que tus bases de datos sobrevivan más allá de la vida del contenedor...

En fin,... que me enrollo,... el caso es que muchas veces, para evitar problemas y simplificar, lo que se precisa es de un sistema Linux completo... y, si nuestra máquina es Windows, la única forma de tenerlo es vía una máquina virtual. Al menos hasta que salga WSL2 en Windows 10 en unos meses, pero eso es otra historia.

En este artículo te voy a contar, paso a paso, como instalar un entorno en el que puedas trabajar con contenedores Docker sobre un Ubuntu en tu servidor Windows. Vamós allá...

Cada vez es más común ver coloridas insignias o badges en el archivo README.MD, con información útil sobre un proyecto en repositorios como GitHub, GitLab y otros.

Por ejemplo:

Incluso la iniciativa sobre calidad del código que está en marcha en la comunidad actualmente también ofrece su propia insignia. Esta insignia muestra el estado de validación de código del proyecto.

Para incluirla, debes añadir la siguiente línea en el README.MD:

 [![Quality Gate Status](https://community.objectscriptquality.com/api/project_badges/measure?

Me gustaría adelantaros una mejora sobre cómo generamos e invocamos el código de los métodos en IRIS 2023.1.

Una clase en IRIS se compone de dos componentes de runtime principales:

1. Descriptor de Clase (Class Descriptor) - Una lista de métodos muy optimizada, propiedades, parámetros de clase que configura y parametriza la clase, junto con atributos asociados con cada uno de estos, por ejemplo configuración pública/privada.
2. Código de ObjectScript (ObjectScript code) - Un conjunto de rutinas que contienen el código de ObjectScript para ser ejecutado cuando se invoca un método.