Este es el primero de dos artículos sobre los índices SQL.

Parte 1 - Conoce tus índices

¿Qué es un índice?

Recuerda la última vez que fuiste a una biblioteca. Normalmente, los libros están ordenados por temática (y luego autor y título) y cada repisa tiene un cartel en el extremo con un código que describe la temática de los libros. Si necesitaras libros de un cierto tema, en lugar de caminar por cada pasillo y leer la descripción en la parte interior de cada libro, podrías dirigirte directamente al estante cuyo cartel describa la temática que buscas y elegir tus libros de allí. Sin esos carteles, el proceso de encontrar los libros que quieres, habría sido muy lento.

Un índice SQL tiene la misma función general: mejorar el rendimiento, al ofrecer una referencia rápida del valor de los campos para cada fila de una tabla.

Configurar índices es uno de los pasos más importantes a la hora de preparar tus clases para un rendimiento óptimo de SQL.

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.

Una de las necesidades más comunes por parte de nuestros clientes es la de la creación de servicios REST que permitan acceder a la información presente en IRIS / HealthConnect. La ventaja de estos servicios REST es que permite el desarrollo de interfaces de usuario personalizadas con las tecnologías más actuales aprovechando la fiabilidad y el rendimiento de IRIS en el back-end.

Esta publicación es la traducción de un artículo que publicó mi compañero Murray hace un tiempo. Durante mi trabajo en soporte la he recomendado muchas veces, pues lo que aquí se explica es bastante común y los ejemplos que se dan pueden ayudar a muchos de vosotros.

¡Hola desarrolladores! Quería compartir hoy un ejemplo muy interesante por parte de Tani Frankel. Se trata de una aplicación sencilla sobre la utilidad SystemPerfomance.

Repasando nuestra documentación sobre la rutina de monitorización ^SystemPerformance (conocida como ^pButtons en versiones anteriores a IRIS), un cliente me dijo «Entiendo todo esto pero ojalá fuese más simple, más sencillo para definir perfiles y gestionarlos, etc.».

Entonces pensé que sería interesante como ejercicio facilitar una pequeña interfaz para hacer esas tareas más sencillas.

El primer paso era envolver en una API basada en clases la rutina actual de ^SystemPerformance.

Hace tiempo presenté un nuevo driver para Django for IRIS. Ahora voy a mostrar cómo utilizar Django con IRIS en la práctica.

Por qué he decidido escribir esto

En 2022, publiqué un artículo sobre Python Embebido para principiantes. En ese artículo me preguntaron cómo devolver valores con Python. Respondí a la pregunta y, además, me ha parecido interesante escribir un pequeño artículo sobre el tema. Así también espero llegar a más gente con esta publicación.

Hola comunidad. Tengo la siguiente duda. Necesito saber si es posible ejecutar desde dentro de mi clase Una consulta CURL o poder ejecutar una URL. Me explico:

Recientemente hemos empezado a utilizar Restforms2 para crear una API CRUD para un proyecto. Sin embargo hay algunas funcionalidades para las que no nos es suficiente. Para suplir esto, hemos creado una producción con un WS Rest que maneja las peticiones más complejas. Esto funciona muy bien, pero tenemos un problema, no tiene autenticación

¡Hola a todos!

En una reciente actualización de MessageViewer @Henrique Dias y yo propusimos una nueva manera de visualizar mensajes en IRIS Interoperability. En esa actualización, intentamos dar a los usuarios una visualización basada en un diagrama de secuencia UML. Tenéis más information en el artículo anterior.

Para conseguir los complicados cálculos geométricos necesarios para realizar ese diagrama, usamos mermaid, una extraordinaria librería JavaScript open source. Y lo que me gustaría compartir con vosotros en este artículo es cómo utilizar esa librería. Me centraré solo en el diagrama de secuencia, pero estad seguros de que la librería permite hacer mucho más.

Mermaid utiliza una sintaxis inspirada en Markdown para definir los diagramas. Es super intuitivo, por eso es mejor mostraros un ejemplo en lugar de escribir un montón de texto aburrido:

Iris-python-template

Proyecto de plantilla con varios códigos Python para ser utilizados con InterSystems IRIS Community Edition con contenedor.

Contenido:

• Bloc de notas
  • Kernel de Python Embebido
  • Kernel de ObjectScript
  • Kernel de Vanilla Python
• Python Embebido
  • Ejemplo de código
  • Demostración de Flask
• API nativas de Python de IRIS
  • Ejemplo de código

¡Muy buenas! Repasemos hoy un genial artículo de David E. Nelson sobre cómo montar un entorno de pruebas utilizando contenedores Docker para experimentar con IRIS, Spark y Zeppelin.

Gracias a la creciente disponibilidad de contenedores y el cada vez más útil Docker para Windows / MacOs, tengo mi propia selección de entornos preconfigurados para aprendizaje automático y data science. Por ejemplo, Jupyter Docker Stacks y Zeppelin en Docker Hub. Gracias también a la edición IRIS Community en un contenedor, tenemos un práctico acceso a una plataforma de datos que admite tanto el aprendizaje automático y análisis junto con otras muchas funciones. Al usar contenedores, no necesito preocuparme por actualizaciones automáticas que puedan arruinar mi área de pruebas. Si mi oficina se inundara y el portátil quedara inservible, podría recrear fácilmente el área de pruebas con un único archivo de texto, que por supuesto subí a un sistema de control de versiones ;-)

Introducción

Este artículo tiene la intención de ser un sencillo tutorial de cómo crear conexiones ODBC y trabajar con ellas, ya que me pareció que empezar con ellas es un poco confuso. Yo tuve la ayuda de unas personas increíbles, y creo que todos merecemos ese apoyo.

Voy dividir cada pequeña parte en sesiones, así que puedes ir directamente a la que necesites, aunque recomiendo leerlo todo.

Hace algunas semanas estaba leyendo un libro de Stephen Hawking y Leonard Mlodinow, El Gran Diseño. En un momento dado, intentando definir cosas como ¿por qué existimos?, ¿por qué utilizamos los modelos que utilizamos en física?,... bueno, ya sabéis, ese tipo de cosas... los autores se refirieron al ejemplo del Juego de la Vida inventado por el matemático John Coward en 1970... Básicamente el quería mostrar que un sistema con unas leyes fundamentales realmente simples (Física) podría evolucionar y "vivir" hasta convertirse en un sistema más complejo (Química) en el cual "algo" (humanos) podría descubrir su propio modelo y reglas complejas que explicasen su realidad... las reglas para este modelo determinista que el expuso eran tan básicas que pensé que sería divertido implementarlas en ObjectScript cuando tuviera un rato libre... hay otras implementaciones en JavaScript y en otros lenguajes... pero no en ObjectScript… y ¡!había que corregir eso!!… así que ¡aquí lo tienes!