La base de datos InterSystems Caché es un archivo donde se guardan todos los datos, scripts de aplicaciones y usuarios, funciones y configuraciones de seguridad. Normalmente, el nombre del archivo es cache.dat.
Esta herramienta se usa para generar una Entrada/Salida (E/S) de lectura aleatoria desde dentro de la base de datos. La finalidad de esta herramienta es llevar la mayor cantidad de tareas posibles para conseguir las IOPS objetivo y asegurar que se mantienen tiempos de respuesta de disco aceptables. Los resultados recopilados de las pruebas de E/S variarán de configuración a configuración, de acuerdo con el subsistema de E/S. Antes de ejecutar estas pruebas, asegúrate de que el sistema operativo y la monitorización del nivel de almacenamiento estén configurados para capturar métricas de desempeño de E/S para su posterior análisis.
Esta publicación es una guía cuya finalidad es implementar una arquitectura básica para DeepSee. Esta implementación incluye una base de datos para la memoria caché de DeepSee y otra base de datos para la configuración e implementación de DeepSee.
Estoy pensando en implementar Business Intelligence basada en los datos existentes en mis instancias. ¿Cuál es la mejor manera de configurar mis bases de datos y mi entorno para utilizar DeepSee?
Para la sincronización de datos dentro de Caché/IRIS, existen varias formas de sincronizar objetos y tablas. A nivel de la base de datos se puede usar Shadowing o Mirroring
Esto funciona perfectamente, y si solo necesitas sincronizar una parte de tus datos, puedes partir tus datos en conjuntos más pequeños usando Global mapping. O, si necesitas sincronización bidireccional a nivel de clase/tabla, puede usar la Object Synchronization Feature
El único límite de todos estos métodos es que sólo funcionan desde Caché/IRIS hacia Caché/IRIS. Si necesitas sincronizar sus datos a alguna base de datos externa, necesitará alguna otra solución.
En este articulo repasaremos una publicación original de Maks Atygaev sobre la Implementación de una API de MongoDB, basada en InterSystems Caché - MonCaché.
Descargo de responsabilidad: En este artículo se muestra la opinión personal del autor y no tiene ninguna relación con opinión oficial de InterSystems.
Idea
La idea del proyecto es implementar las características básicas de la API en MongoDB (v2.4.9) , con la finalidad de buscar, guardar, actualizar y eliminar documentos de una manera que permita el uso de InterSystems Caché, en lugar de MongoDB, sin cambiar el código del lado del cliente.
Y sin embargo, pocas personas saben cuál fue la tecnología que utilizó la agencia para almacenar y procesar los datos recopilados por Gaia. En 2011, dos años antes del lanzamiento, los desarrolladores barajaban varias opciones (consultar "Astrostatistics and Data Mining" escrito por Luis Manuel Sarro, Laurent Eyer, William O'Mullane, Joris De Ridder, pp. 111-112):
En este tercer artículo (consulte la Parte 1 y la Parte 2) continúo con la presentación de la estructura interna de las bases de datos en Caché. Esta vez, les contaré algunas cosas interesantes y les explicaré cómo mi proyecto sobre el Explorador de bloques en Caché puede ayudarles a hacer que su trabajo sea más productivo.
Este artículo es la continuación de mi artículo anterior, donde expliqué cómo es la estructura de una base de datos en Caché. En ese artículo describí los tipos de bloques, las conexiones que existen entre ellos y su relación con los globales. Como el artículo era completamente teórico, realicé un proyecto que ayuda a visualizar el árbol de bloques, y en este artículo explicaré su funcionamiento muy detalladamente.
Los globales de InterSystems Caché proporcionan un conjunto de funciones muy útiles para los desarrolladores. Pero, ¿por qué los globales son tan rápidos y eficientes?
Teoría
Básicamente, la base de datos de Caché es un catálogo con el mismo nombre que la base de datos y contiene el archivo CACHE.DAT. En los sistemas Unix, la base de datos también puede ser una partición normal del disco.
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