Artículo
· 29 feb, 2024 Lectura de 5 min
Poniendo a prueba el Columnar Storage

Como seguramente ya sabréis la mayoría de vosotros, desde aproximadamente finales de 2022 InterSystems IRIS incluyo la funcionalidad de almacenamiento columnar a su base de datos, pues bien, en el artículo de hoy vamos a ponerla a prueba en comparación con el almacenamiento en filas habitual.

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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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¡Volvemos al ataque con la Quiniela! 8ª jornada en Primera y Segunda División y con la QuinielaML deseando resarcirse de los 4 aciertos del pasado fin de semana. Aquí tenemos el boleto de esta jornada:

Y estas son las predicciones para Primera División:

Y ahora para Segunda División:

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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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Preguntas frecuentes de InterSystems

En el siguiente ejemplo, un archivo de imagen se codifica en una cadena Base64 en una propiedad de clase, se guarda, se decodifica la cadena en Base64 y se restaura en otro archivo.

【Classe ejemplo】

Class User.test Extends %Persistent
{
Property pics As %GlobalBinaryStream;
}


【Cuando se importa】

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Artículo
· 18 sep, 2023 Lectura de 10 min
Cómo desarrollar en Tableau y PowerBI

Power BI

Conectar a una Fuente de Datos

Para conectarse a AtScale, utilizaremos la base de datos de SQL Server Analysis Services. Vamos a abrirla en el editor de Power Query. Para hacerlo, hay que seleccionar Transform Data en la pestaña Home.



En la ventana que aparece, id a Home, New Source y seleccionad Analysis Services.

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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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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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Jornada atípica de la Quiniela esta semana, al no haber partidos de Primera División la Quiniela se forma con los de Segunda e internacionales:

La estimación para los partidos de Segunda será la siguiente:

Vaya...sólo victorias locales...algo me huele raro.

Veamos que nos dice para los partidos internacionales:

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Escenario

IRIS tiene adaptadores de entrada SQL para usar con SQL gateways como EnsLib.SQL.InboundAdapter para consultar repetidamente las conexiones de SQL Gateway. Apareció un escenario en el que queríamos consultar una base de datos interna para obtener algunos datos, pero no vimos un "servicio listo para usar" para esto.

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En este artículo, compartiré el tema que presentamos @Rochael Ribeiro y yo en la Convención Anual (Global Summit) 2023, en la sala "Tech Exchange".

En esa ocasión hablamos de los siguientes temas:

  • Herramientas de Open Exchange para Fast APIs (APIs rápidas)
  • Especificación OpenAPI
  • Desarrollo tradicional vs. Fast API
  • APIs Compuestas (Interoperabilidad)
  • Enfoque Spec-First o Api-First
  • Gobernanza y Monitorización de APIs
  • Demo (vídeo)
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En la primera parte de esta serie de artículos hablamos sobre cómo leer un gran fragmento de datos del cuerpo sin procesar de un método HTTP POST y guardarlo en una base de datos como una propiedad stream de una clase. En la segunda parte comentamos cómo enviar archivos y sus nombres envueltos en un formato JSON.

Ahora analizaremos más de cerca la idea de enviar al servidor grandes archivos por partes. Para ello, podemos utilizar varios enfoques. En este artículo se analiza el uso del encabezado Transfer-Encoding para indicar una transferencia fragmentada. La especificación HTTP/1.1 introdujo el encabezado Transfer-Encoding, y la sección 4.1 RFC 7230 lo describió, pero está ausente en la especificación HTTP/2.

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Aquí estamos nuevamente con una nueva jornada de la Quiniela, jornada 34ª de Primera División y 38ª de Segunda. La pasada jornada nos quedamos con la miel en los labios con 9 aciertos, así que habrá que resarcirse esta jornada. Estos son los partidos que entran para esta jornada:

Estás son las predicciones para la Primera División:

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Continuando con la serie de análisis de rendimiento, en este artículo voy a mostrar un método para dimensionar los requisitos de memoria compartida para aplicaciones de base de datos que se ejecutan en plataformas de datos de InterSystems, incluyendo los Global y Routine Buffers, gmheap y locksize. También daré algunos consejos de rendimiento que se deberían tener en cuenta al configurar servidores y al virtualizar aplicaciones de Iris. Como siempre, cuando hablo de Iris o Caché , me refiero a toda la plataforma de datos. Este artículo tiene algunos años pero mantiene su esencia, por lo que me referiré a Iris o Caché indistintamente ya que la teoría es exáctamente igual para todos los productos con kernel Caché/Iris.

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En InterSystems no descansamos ni los días festivos, así que aquí va una nueva predicción de la Quiniela, en esta ocasión con la jornada 16ª de Primera División y la 19ª de Segunda División.

Estos son los partidos que conforman la jornada:

Veamos la predicción correspondiente a Primera División:

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Venga que tenemos ya encima la siguiente jornada de la Quiniela. Esta vez nos adelantamos un día para que luego no digáis que se os echa el tiempo encima.

Para esta jornada tenemos novedades y es que, como en todo proyecto que implica el uso de Machine Learning, la calidad de los datos es elemental y para nuestro caso esa calidad se refleja en el "frescor" de los mismos, no son igual de relevantes los resultados de hace 2 años que los obtenidos en esta temporada, para ello he hecho una pequeña modificación que descarta los partidos de la temporada 21/22 y se ha conseguido una mejora en el acierto del modelo de un 2% ascendiendo de un 56% a un 58%.

Aquí tenéis el análisis de nuestro modelo obtenido desde IRIS:

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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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Hay una nueva funcionalidad muy interesante en la recientemente anunciada versión de prueba 2024.1 de InterSystems IRIS - JSON_TABLE. JSON_TABLE forma parte de una familia de funciones introducidas en la versión 2016 del estándar SQL (ISO Standard, publicado a principios de 2017). Permite que valores JSON se mapeen a columnas y se consulten usando SQL. JSON_TABLE puede usarse en la cláusula FROM de algunas sentencias SQL.

La sintaxis de JSON_TABLE es bastante extensa, permitiendo condiciones excepcionales cuando los valores JSON proporcionados no cumplen las expectativas, estructuras anidadas, etc.

La sintaxis básica es bastante sencilla. El primer argumento pasado a JSON_TABLE es el valor JSON que se va a consultar. Puede ser un literal, una referencia a una columna o una llamada a una función. El segundo argumento es una expresión JPL (JSON Path Language), que permite filtrar el valor proporcionado. Después va la cláusula COLUMNS - justo en medio de la llamada a la función. La cláusula COLUMNS se parece mucho a las definiciones de columnas en una sentencia CREATE TABLE pero con un añadido muy necesario - el PATH. PATH es una expresión JPL que se aplica al valor JSON para producir el valor de la columna.

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Interactuar con usuarios en la terminal: una guía para usar %Library.Prompt en IRIS

¿Alguna vez te has preguntado cómo comandos como ^DATABASE atraen a los usuarios en la terminal? O tal vez esté escribiendo una rutina de automatización y desee formas de especificar opciones directamente desde la terminal. Afortunadamente, la clase %Library.Prompt en IRIS ofrece una forma sencilla de hacerlo.

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¡Hola Comunidad!

Hace poco me impresionó el artículo de @Dan Pasco donde comparte cómo usa los alias de terminal.

Los alias de terminal son una herramienta muy poderosa para desarrolladores y administradores de sistemas, si con frecuencia necesitan llamar a algunas expresiones de terminal engorrosas y hacerlas más cortas y limpias. Aquí está la documentación.

Pero ¿qué pasa con los entornos Docker? ¿Qué sucede si sois fanáticos de los entornos de desarrollo de Docker, pero también queréis seguir usando vuestros alias favoritos con Docker?

Resulta que es muy posible.

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¡Ni Black Friday ni inventos! Nosotros seguimos empeñados con nuestro QuinielaML Friday. Y aquí tenemos una semana más las predicciones, en este caso para la 22ª jornada de la Quiniela, correspondiente a la 14ª jornada de Primera División y a la 17ª de Segunda.

Estos serán los partidos a predecir:

Veamos que nos dice QuinielaML para Primera División:

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