#InterSystems IRIS

El artículo de la August Article Bounty en Global Masters llamó mi atención, y uno de los temas propuestos me pareció bastante interesante para tratarlo. Así que esto es lo que me gustaría contarles a mis estudiantes sobre las tablas en IRIS y cómo se relacionan con el modelo de objetos.

Ante todo, InterSystems IRIS cuenta con un modelo de datos unificado. Esto significa que, cuando trabajáis con datos, no estáis atados a un único paradigma. Los mismos datos pueden ser accedidos y manipulados como una tabla SQL tradicional, como un objeto nativo o incluso como un array multidimensional (un global).

Esto quiere decir que, cuando creáis una tabla en SQL, IRIS genera automáticamente una clase de objeto correspondiente. Y, cuando definís una clase de objeto, IRIS la pone automáticamente a disposición como una tabla SQL. Los datos en sí mismos se almacenan una sola vez en el motor de almacenamiento multidimensional de IRIS, que es muy eficiente. El motor SQL y el motor de objetos son simplemente diferentes “lentes” para ver y trabajar con los mismos datos.

Primero, veamos la correlación entre el modelo relacional y el modelo de objetos:

Al comenzar con InterSystems IRIS o Caché, los desarrolladores a menudo se encuentran con tres conceptos fundamentales: Dynamic Objects, Globals y Relational Table. Cada uno tiene su papel en la construcción de soluciones escalables y mantenibles. En este artículo recorreremos ejemplos prácticos de código, destacaremos buenas prácticas y mostraremos cómo estos conceptos se relacionan entre sí.

1. Trabajando con Dynamic Objects:

Como parte de un proyecto técnico reciente de documentación para optimizar la búsqueda, necesité usar Embedded Python en mi código ObjectScript. El principal obstáculo fue pasar una lista de Python desde un método de clase en Python a un método en ObjectScript. Enviar la lista por referencia al método Python, llenarla con el método Insert(), y devolver la referencia al método ObjectScript resultaba en una lista de tipo %SYS.Python, un proceso sencillo pero no eficiente.

Muchas veces, al trabajar con datos FHIR, por ejemplo con IRIS For Health, resulta útil crear una operación FHIR personalizada. El estándar FHIR incluye un conjunto de operaciones definidas (como $everything), pero una operación personalizada es práctica cuando necesitáis añadir funcionalidades adicionales que van más allá del conjunto de operaciones estándar de FHIR.

¡Hola a todos! Tras incorporarme recientemente a InterSystems, me di cuenta de que, a pesar de tener una Community Edition totalmente gratuita y genial, no está muy claro cómo conseguirla. Decidí escribir una guía destacando todas las diferentes formas en que podéis acceder a la Community Edition de InterSystems IRIS:

Conseguir InterSystems IRIS Community Edition como contenedor

Trabajar con una instancia en contenedor de la Community Edition es el enfoque recomendado para quienes son nuevos en el desarrollo con InterSystems IRIS, y en mi opinión es el más sencillo. InterSystems IRIS Community Edition se puede encontrar en DockerHub; si tenéis una cuenta SSO de InterSystems, también podéis encontrarla en el InterSystems Container Registry.

En cualquiera de los casos, descargaréis la imagen que necesitéis usando la CLI de Docker:

docker pull intersystems/iris-community:latest-em
// or
docker pull containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:latest-em

A continuación, tendréis que iniciar el contenedor: para poder interactuar con IRIS desde fuera del contenedor (por ejemplo, para usar el portal de administración) necesitaréis publicar algunos puertos. El siguiente comando ejecutará el contenedor de IRIS Community Edition con los puertos del superserver y del servidor web publicados; tened en cuenta que no podéis tener nada más en ejecución que dependa de los puertos 1972 o 52773.

docker run --name iris -d --publish 1972:1972 --publish 52773:52773 intersystems/iris-community:latest-em

Como os lo contamos,

Van subiendo los registros. Estamos todos con muchas ganas de este webinar ¿y tú? ¿A qué esperas?

📆 Jueves 02 de octubre, a las 4:00 PM (CEST).

De qué va: "En este webinar veremos cómo un AI Assistant puede transformar el acceso a información clínica mediante resúmenes inteligentes de las historias médicas. La solución permite procesar grandes volúmenes de datos para ahorrar tiempo, reducir la complejidad y facilitar la toma de decisiones en el ámbito de la salud." TEMAZO 😎

Algo que he aprendido a lo largo de los años es que, por muy pulida que esté vuestra lógica de aplicación, el rendimiento de la base de datos acabará haciendo o deshaciendo la experiencia de usuario. Trabajando con InterSystems IRIS, recientemente me topé con esto de primera mano. Un cliente nuestro estaba construyendo un panel de informes que funcionaba a la perfección en las pruebas, pero cuando el conjunto de datos de producción creció hasta millones de registros, los tiempos de respuesta se arrastraban.