#Importación y Exportación de Datos

A veces es necesario transferir o migrar datos y esquemas de datos de Postgres a IRIS. Actualmente hay varias opciones para hacerlo, pero las dos más populares son DBeaver y SQLGateway. Ésta última es descrita por Robert Cemper en este excelente artículo: DB Migration using SQLgateway (Migración de base de datos usando SQLgateway).

Esta es la tercera 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 DB2.

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.Cemper1003en un excelente artículo: Migración de base de datos usando SQLgateway.

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.

Gracias a @Yuri Marx hemos visto un buen ejemplo de Migración de Bases de datos de Postgres a IRIS.
Mi problema personal es el uso de DBeaver como una herramienta de migración.
En especial, como una de las fortalezas de IRIS (y también Caché) es la disponibilidad de los SQLgateways que permiten el acceso a cualquier base de datos externa, siempre y cuando se puedan acceder usando ODBC/JDBC. Así que he ampliado el paquete para demostrarlo.

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!

A veces necesitas importar datos a IRIS de forma rápida y sencilla. Por eso se ha desarrollado un gestor de importación en IRIS.

Esta aplicación permite importar datos en formato JSON y también ofrece una interfaz muy sencilla para transferir datos desde colecciones en MongoDB a globals en IRIS. Nunca ha sido más fácil.

Vamos a ver unos ejemplos.

Importación de JSON

Supongamos que tenemos datos en formato JSON y queremos importarlos a IRIS. Para hacerlo, solo tienes que especificar el nombre del global e insertar los datos. Tras la importación, verás los datos importados.

Este artículo es una continuación de este otro sobre cómo migrar de bases de datos populares (como PostgreSQL y MySQL) a IRIS.

Utilizaremos los mismos procedimientos utilizados para migrar desde PostgreSQL. Sin embargo, verás que es aún más fácil ya que los tipos de datos en MySQL son muy similares a los de IRIS. Por eso no necesitaremos crear reglas de transformación en las columnas.

Obtención de los datos de muestra para realizar el proceso de migración

En Github es posible descargar un proyecto de Docker Compose para crear y ejecutar 2 bases de datos:

• Source Database (Base de datos de origen): Instancia Docker de la base de datos ejemplo MySQL.
• Target Database (Base de datos objetivo): Instancia Docker de InterSystems IRIS con un esquema preparado para recibir la base de datos de origen.

¡Hola amigos!

A veces necesitamos importar datos a InterSystems IRIS desde archivos de tipo CSV. Esto puede hacerse, por ejemplo, mediante la herramienta csvgen, que genera una clase e importa todos los datos a ella.

Pero, ¿qué pasa si tienes tu propia clase y quieres importar datos desde un archivo CSV a una tabla que ya existe previamente?

Hay varias formas de hacerlo, ¡pero puedes utilizar csvgen (o csvgen-ui) otra vez! Preparé un ejemplo y estoy encantado de compartirlo con todos. ¡Vamos allá!

Continuamos con la serie de artículos relativos a la aplicación de QuinielaML. En este artículo vamos a tratar cómo preparamos los datos en crudo que hemos capturado mediante la funcionalidad de Embedded Python.

¡Bienvenidos a todos!

Introducción

Si recordáis el artículo anterior hemos capturado mediante Embedded Python los datos de los resultados de fútbol de Primera y Segunda División de los últimos 23 años desde una página web externa.

Hola,

A modo de ejercicio, estoy intentando desarrollar una producción que permita importar datos al UCR desde un sandbox que provee datos FHIR R4 alojado en Logica Health, para ello necesitaría implementar un servicio que se conecte, bajo demanda, al servidor FHIR e importe la totalidad de los registros, inicialmente, y a posterior solo las novedades. Lamentablemente por ahora no pude desarrollarlo debido a mi falta de conocimiento y la poca documentación que encontré al respecto.

¿Me podrían proponer alguna solución?

Gracias

Llamamos Procesamiento Híbrido Transaccional y Analítico (HTAP por sus siglas en inglés) a la capacidad de recuperar numerosos registros por segundo, mientras que a la vez se permiten consultas simultáneas en tiempo real. También se llama Analítica Transaccional ó Transanalítica y es un elemento muy útil en escenarios en los que disponemos de un flujo constante de datos en tiempo real, como podría ser el caso de datos provenientes de sensores IIOT o información de las fluctuaciones en el mercado bursátil y nos permite satisfacer la necesidad de consultar estos conjuntos de datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Os comparto un ejemplo que podréis ejecutar en el que se recibe un conjunto de datos en streaming, con entradas de datos constantes y consultas continuas a la vez. El ejemplo está desarrollado en varias plataformas y podréis comparar cómo reaccionó cada una de ellas, con la velocidad de entrada y salida de datos en cada plataforma y su rendimiento. Las plataformas con las que he probado en esta demo son: InterSystems IRIS, MariaDB y MySQL.

¡Hola Comunidad!

Durante años he trabajado en muchos proyectos diferentes y he podido encontrar muchos datos interesantes.

Pero la mayoría de las veces el conjunto de datos con el que trabajaba era de los clientes. Cuando hace un par de años empecé a participar en los Concursos de Programación de InterSystems, comencé a buscar conjuntos de datos web específicos.

Yo mismo he ido seleccionando algunos datos, pero he pensado: "¿Este conjunto de datos es suficiente para ayudar a otras personas?"

Y discutiendo estas ideas con @José Pereira, decidimos enfocar este tema usando una perspectiva diferente.

¡Hola desarrolladores!

A menudo, tenemos que implementar algunos datos junto con código de aplicación.

Y para los desarrolladores de InterSystems IRIS, la pregunta podría ser: "¿Cómo puedo desplegar los datos que tengo en globals?"

En este artículo, os propongo uno de los métodos - desplegar los datos de los globals utilizando el ZPM package manager.

¡Hola desarrolladores!

A veces necesitamos probar esta o aquella librería, entorno de trabajo o función vs un conjunto de datos. Y a menudo queremos tratar con datos reales.

Hace poco añadí dos bases de datos sencillas y reales que podrían ser instaladas con una línea.

Conjunto de datos del Titanic

Aplicación

Contiene más de 800 registros sobre pasajeros del famoso crucero. El conjunto de datos se puede instalar con:

zpm "install dataset-titanic"

Esto instala una clase dc.data.Titanic con más de 800 registros.

Conjunto de datos de países

Aplicación

Contiene datos sobre 167 países, como: población, superficie, capital, esperanza de vida... El conjunto de datos se puede instalar como:

zpm "install dataset-countries"

Esto instala una clase dc.data.Countries y el global con datos.

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.

Hola

Este artículo es el resultado de la pregunta que había hecho a la comunidad: Adaptador UDP no funciona

En este artículo, voy a presentaros

1) ¿Qué es "UDP"?
2) El estado actual de Iris con UDP
3) Mi solución con el adaptador UDP

1) ¿Qué es "UDP"?

UDP significa User Datagram Protocol. Es uno de los protocolos fundamentales del conjunto de protocolos de Internet (IP) y se utiliza para transmitir datos a través de una red.

¿Preferís no leer? Echad un vistazo al vídeo demo:

Tengo el siguiente código, con el que pretendo enviar el fichero pepe.XML que está en mi directorio C:\TEMP:

 S httprequest=##class(%Net.HttpRequest).%New()
 S httprequest.Username="dfgsdgsd"
 S httprequest.Password="sdfbnnb"
 S httprequest.Port=2222
 S httprequest.Server="https://app.net" 
 D httprequest.SetParam("API-Key","jh2871371naou1b82397") 
 D httprequest.SetParam("content-type", "application/xml") 
 D httprequest.Post("C:\TEMP\pepe.XML",2)
 S response=httprequest.HttpResponse
 w !,response
(Los datos no son reales.

En la última competición de InterSystems "Convirtiendo Ideas en Realidad", estuve explorando el portal de ideas en busca de problemas de interfaz de usuario para intentar resolverlos.

Perfilando Documentos CCD con la Herramienta CCD Data Profiler de LEAD North
¿Alguna vez has abierto un CCD y te has encontrado con una pared de XML enredada? No estás solo. Aunque los CCD son un formato central para el intercambio de datos clínicos, son notoriamente densos, prolijos y poco amigables para la vista humana. Para los desarrolladores y analistas que intentan validar su estructura o extraer información significativa, navegar estos documentos puede sentirse más como arqueología que como ingeniería.

Me complace anunciar la publicación de gj :: dataLoader, una nueva extensión de VS Code que simplifica la tarea de cargar datos desde archivos CSV locales en tablas SQL de vuestros servidores InterSystems IRIS.

Aquí tenéis un vídeo introductorio:

gj :: dataLoader ya está disponible en Marketplace para su instalación directa en VS Code. Es mi propuesta para el concurso “Bringing Ideas to Reality” 2025 y lleva a la práctica esta idea: https://ideas.intersystems.com/ideas/DPI-I-667

Se agradecen vuestros comentarios.

¡Hola a todos!

Es muy fácil importar datos CSV en IRIS. Pero, ¿qué pasa si queremos preservar los IDs originales del CSV?

Recientemente me encontré con la situación en la que necesitaba importar dos CSVs en IRIS que estaban vinculados por una columna que hacía referencia a la columna de otro CSV: una situación típica de clave primaria y clave externa, donde csv1 contiene esta columna como clave primaria, y csv2 como clave externa con IDs relacionados con csv1.

La imagen fue generada por ChatGPT, así que no lo culpéis: hizo lo mejor que pudo al generar países como claves primarias con una relación countries.csv–cities.csv :)