En recientes versiones de IRIS, se ha añadido en la parte de SQL una nueva y potente funcionalidad para la carga de datos: LOAD DATA. Esta funcionalidad ha sido optimizada para importar datos de forma extremadamente rápida en IRIS, permitiendo insertar cientos de gigabytes de datos en segundos en lugar de en horas o días.

Esta es una mejora muy interesante. Sin embargo, todavía existe un gran problema en la experiencia de carga de datos. Concretamente, el tiempo y molestia que suponen:

  1. Definir el esquema para la tabla en la que se quieren cargar los datos
  2. Averiguar cómo funciona exactamente la sintaxis del comando LOAD DATA

He desarrollado una interfaz de usuario que gestiona de forma transparente el paso de crear la tabla (CREATE TABLE) y después genera la sintaxis para LOAD DATA, todo en un práctico asistente!

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Esta es la cuarta parte de una serie de artículos sobre migración desde las principales bases de datos del mercado a InterSystems IRIS. En esta parte, explicaré los pasos para migrar desde Microsoft SQL Server.

Como describí en los anteriores artículos, actualmente hay varias opciones para hacer la migración. Sin embargo, las dos opciones más populares incluyen el uso de DBeaver (https://openexchange.intersystems.com/package/DBeaver) o SQLGateway. Explicaremos la primera opción aquí. La segunda opción fue explicada por Robert Cemper en un excelente artículo: Migración de base de datos usando SQLgateway.

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Recientemente me comentaron sobre la necesidad de monitorizar desde HealthConnect los registros presentes en una base de datos NoSQL en el Cloud, más en concreto Cloud Firestore, desplegada en Firebase. Con un rápido vistazo pude ver lo sencillo que resultaría crear un Adapter ad-hoc para realizar la conexión aprovechando las capacidades de Embedded Python, así que me puse manos a la obra.

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