#InterSystems IRIS

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.

¡Hola a todos! hoy veremos un truco para recorrer las actividades que forman parte de un Business Process. En función de lo que estemos desarrollando, es posible que en ocasiones necesitemos hacer introspección como por ejemplo, obtener las anotaciones que hemos incluido dentro de las actividades de un Business Process.

Como arquitecto de software, es un reto diseñar una arquitectura corporativa que cumpla con los requisitos actuales de los negocios. Hay que conseguir el nivel 5 de la imagen anterior.

¡Hola desarrolladores!

Solo quiero compartir una antigua pero muy relevante buena práctica en el cambio de namespaces que @Dmitry Maslennikov compartió conmigo.

Consideremos el método:

classmethod DoSomethingInSYS() as %Status

{

set sc=$$$OK

set ns=$namespace

zn "%SYS"

// try-catch in case there will be an error

try {

// do something, e.g. config change

}

catch {}

 zn ns    ; returning back to the namespace we came in the routine

return sc

}

Otra jornada más con la predicción de la Quiniela, esta jornada correspondiente a la 32ª de Primera División y a la 36ª de Segunda.

Estos son los partidos que entran esta jornada:

Aquí tenemos la predicción de Primera División:

Y aquí la de Segunda:

¡Hola a tod@s!

¿Alguna vez se han encontrado con una query de bajo rendimiento a la cual le falta algún dato para obtener el rendimiento deseado? ¿Han tenido la necesidad de llamar a una función desde una sentencia SQL? Me refiero a funciones definidas por el usuario, no a las funciones ya disponibles (como $LENGTH) o a las variables especiales (como $HOROLOG). Si es así, tenemos solución para esta necesidad - las 'funciones extrínsecas' o 'funciones definidas por el usuario'.

¡Hola desarrolladores!

¿Os habéis encontrado con la necesidad de crear una base de datos, un namespace o una aplicación web de manera programática?
Quiero compartir con vosotros un fragmento de código ObjectScript que permite crear una base de datos, un namespace y una aplicación web para InterSystems IRIS.

Aunque la integridad de las bases de datos Caché e InterSystems IRIS está completamente protegida de las consecuencias de un fallo de sistema, los dispositivos de almacenamiento físico sí que pueden fallar, corrompiendo los datos que almacenan.

En este artículo, ejecutaremos un clúster InterSystems IRIS usando Docker y archivos CPF combinados - una nueva característica que permite configurar servidores con facilidad.

En UNIX® y Linux, puedes modificar el archivo predeterminado iris.cpf utilizando un archivo CPF combinado declarativo. Un archivo combinado es un CPF parcial en el que se establecen los valores deseados que queramos que tenga una instancia al iniciar. La operación de combinación en CPF sólo funciona una vez para cada instancia.

Nuestra arquitectura de clúster es muy sencilla, consistirá en un Nodo 1 (nodo maestro) y dos Nodos de datos (echa un vistazo a todas las funciones disponibles). Desafortunadamente, docker-compose no puede desplegar en diferentes servidores (aunque puede desplegar a hosts remotos), por lo que esto es útil para el desarrollo local de modelos de datos que utilicen sharding, pruebas, etc. Para el despliegue en producción de un cluster de estar características, debes utilizar ICM o IKO.

¡Hola desarrolladores!

A veces necesitamos importar datos CSV de forma programática en InterSystems IRIS desde un fichero o una URL. Y esperamos además que automáticamente se genere una clase con los tipos de datos adecuados y los datos importados.

Echadle un ojo al módulo csvgen en Open Exchange que hace exactamente eso que hemos descrito.

Si necesitas importar un fichero CSV en IRIS puedes hacer esto:

Bajo el escenario que ya tenemos una API REST, funcionando, y queremos incorporarla a una producción para contar con trazabilidad y todas las ventajas que ofrece IRIS para interoperar, dejo este artículo para cambiar una API existente que responde un JSON, para responder el mismo JSON pero dejando sus trazas en una producción de la misma instancia.

Lo primero, ya contamos con una aplicación creada, llamada /restapi y que tiene como DispatchClass: Testing.REST.ApiDisp (o la clase que tenemos en nuestra instancia).

¡Hola desarrolladores!

A veces necesitamos publicar la imagen Docker de la solución InterSystems IRIS en la que estamos trabajando. Existen diferentes posibilidades, por ejemplo:

1. Usar la imagen en un cluster de Kubernetes.
2. Que un compañero ejecute la imagen desde un repositorio público sin tener que generarla.

La mejor solución es subir la imagen al Registro Hub de Docker o al Registro de Github.

En este breve artículo, propongo una forma de hacerlo automáticamente cada vez que subas (usando git push) cambios a tu repositorio GitHub.

Esta es una comparación creada en Python y Objectscript en InterSystems IRIS.

El objetivo es comparar la velocidad para enviar y recibir mil solicitudes/mensajes desde un BP a un BO en Python y en Objectscript.

Consultar https://github.com/LucasEnard/benchmark-python-objectscript para más información.

Acabo de redactar un ejemplo rápido para ayudar a un colega a cargar datos en IRIS desde R usando RJDBC y pensé que sería útil compartirlo aquí para futuras consultas.

Fue bastante sencillo, aparte de que a IRIS no le gusta el uso de puntos "." en los nombres de las columnas; la solución alternativa es simplemente renombrar las columnas. Alguien con más conocimientos que yo en R seguramente pueda ofrecer un enfoque más amplio

# Es necesario un valor válido para el JAVA_HOME antes de cargar la librería (RJDBC)
Sys.setenv(JAVA_HOME="C:\\Java\\jdk-8.0.322.6-hotspot\\jre")
library(RJDBC)
library(dplyr)

# Conexión a IRIS – se requiere la ruta a la librería JAR de InterSystems JDBC JAR de tu instalación
drv <- JDBC("com.intersystems.jdbc.IRISDriver", "C:\\InterSystems\\IRIS\\dev\\java\\lib\\1.8\\intersystems-jdbc-3.3.0.jar","\"")
conn <- dbConnect(drv, "jdbc:IRIS://localhost:1972/USER", "IRIS Username", "IRIS Password")
dbListTables(conn)

# Para mayor confusión, cargar el dataset de IRIS:)
data(iris)

# A IRIS no le gustan los puntos "." en el nombre de las columnas, así que los renombramos. (Probablemente se pueda codificar de una forma más genérica, pero no soy muy bueno con R.)
iris <- iris %>% rename(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width, petal_length = Petal.Length, petal_width = Petal.Width)

# dbWriteTable/dbGetQuery/dbReadTable funcionan
dbWriteTable(conn, "iris", iris, overwrite = TRUE)
dbGetQuery(conn, "select count(*) from iris")
d <- dbReadTable(conn, "iris")