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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· 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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· 26 sep, 2021 Lectura de 8 min
¡Luchemos contra las máquinas!

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Calma, calma, no estoy promoviendo una guerra contra las máquinas como en las películas de ciencia ficción, para evitar la dominación mundial de Ultron o Skynet.
Todavía no, todavía no 🤔

Os invito a retar a las máquinas a través de la creación de un juego muy sencillo usando ObjectScript con Python embebido.

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¡Hola a todos!

Hoy instalaremos Jupyter Notebook y vamos a conectarlo con Apache Spark e InterSystems IRIS.

Nota: Los siguientes procedimientos los hice en Ubuntu 18.04 y Python 3.6.5.

Introducción

Si estás buscando un bloc de notas que sea reconocido, difundido ampliamente y muy popular entre los usuarios de Python, en lugar de utilizar Apache Zeppelin, deberías elegir Jupyter notebook. Jupyter notebook es una excelente y muy poderosa herramienta para la "ciencia de datos", que cuenta con una comunidad muy grande, además de muchas funciones y software adicional. Jupyter notebook permite crear y compartir documentos que contienen código en tiempo real, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Sus aplicaciones incluyen la limpieza y transformación de los datos, simulaciones numéricas, modelamiento estadístico, visualización de datos, machine learning y muchas funciones más. Y lo más importante, existe una gran comunidad que ayuda a resolver los problemas que surjan.

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· 27 mayo, 2024 Lectura de 4 min
Unir bases de datos de excel con IRIS

¡Hola a todos!

Llevo muchos años trabajando con Excel y, últimamente, lo he enfocado al tratamiento de bases de datos.

Realmente mi experiencia con Excel ha sido para labores financieras, no tanto analíticas de datos en sí, pero en un proyecto reciente he podido trabajar mucho con SQL y me he interesado un poco por el tema (no soy para nada una experta, ¡aviso!)

Me he preguntado cómo podría unir varios excels en uno para, por ejemplo, entregárselo al Data Análisis utilizando la tecnología InterSystems. He recopilado la información en un pequeño artículo. Espero que sea útil y por supuesto estoy abierta a correcciones.

Vamos a utilizar InterSystems IRIS. Lo que buscaremos es leer los archivos Excel, procesarlos y por último fusionarlos.

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Artículo
· 19 jul, 2023 Lectura de 3 min
LangChain puede escribir SQL por ti

Este artículo es un sencillo ejemplo para probar SqlDatabaseChain pidiéndole a OpenAI cierta información y que escriba consultas SQL sobre una base de datos IRIS.

Quizá despierte el interés de alguno de vosotros.

Muchas gracias a sqlalchemy-iris (autor @Dmitry Maslennikov). Ese proyecto ha sido indispensable para esta prueba.

El script de este artículo usa la API de OpenAI así que tenedlo en cuenta para no compartir la información de vuestras tablas externamente en el caso de que no queráis hacerlo. Podría llegar a implementarse un modelo local en caso que lo necesitaseis.

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Os presento mi nuevo proyecto: irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) para InterSystems IRIS SQL.

  • Resaltado de sintaxis
  • Sugerencias (tablas, funciones)
  • +20 formatos de salida
  • Soporte a stdin
  • Salida a ficheros

Instalación con pip

pip install irissqlcli

O se puede ejecutar con docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

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· 24 jun, 2021 Lectura de 6 min
Cómo utilizar AWS Glue con InterSystems IRIS

Publicación Original por: Anton Umnikov
Arquitecto Senior de soluciones en la nube en InterSystems
AWS CSAA, GCP CACE

AWS Glue es un proceso ETL (extraer, transformar y cargar) completamente gestionado, que hace sencillo y rentable clasificar los datos, limpiarlos, enriquecerlos y moverlos de forma fiable entre diferentes almacenes de datos.

En el caso de InterSystems IRIS, AWS Glue permite mover grandes cantidades de datos a IRIS desde fuentes de datos tanto en la nube como en las propias instalaciones (on-premise). Las fuentes de datos potenciales incluyen, pero no se limitan a, bases de datos on-prem, archivos CSV, JSON, Parquet y Avro que residen en buckets S3, bases de datos nativas en la nube como AWS Redshift y Aurora, y muchas otras.

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· 23 sep, 2022 Lectura de 4 min
IRIS y Python en la práctica - ¡con ejemplos!

En este artículo vas a encontrar un sencillo programa con Python en un entorno IRIS y otro sencillo programa con ObjectScript en un entorno Python. Además, me gustaría compartir algunos de los errores que tuve cuando empecé la implementación de estos códigos.

Python en entorno IRIS

Supongamos, por ejemplo, que estás en un entorno IRIS y quieres resolver un problema que crees más fácil o más eficiente de resolver en Python.

Puedes simplemente cambiar el entorno: crea tu método como cualquier otro, y al final del nombre y sus especificaciones, añade [ Language = python ]:

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Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado del mundo (fuente: https://www.tiobe.com/tiobe-index/) y SQL sigue siendo el líder como lenguaje para las bases de datos. ¿No sería genial que Python y SQL trabajaran juntos para ofrecer nuevas funcionalidades que SQL por sí mismo no puede? Después de todo, Python tiene más de 380.000 librerías publicadas (fuente: https://pypi.org/) con funciones muy interesantes para ampliar las consultas SQL dentro de Python.

En este artículo detallo cómo crear nuevos Procedimientos Almacenados de SQL en la base de datos de InterSystems IRIS usando Embedded Python.

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Desde la versión 2021.1, InterSystems IRIS empezó a distribuirse con un runtime de Python en el motor del kernel. Sin embargo, no había forma de instalar paquetes desde dentro de la instancia. La principal ventaja de Python es su enorme ecosistema de paquetes. Con ello en mente, os presento mi proyecto zpip, un empaquetador pip que se puede invocar desde el terminal de iris.

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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

Diagrama

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Al empezar el desarrollo con IRIS tenemos un kit de distribución o, en el caso de Docker, obtenemos la imagen Docker y después a menudo tenemos que iniciarla y configurar el entorno de desarrollo. Puede que necesitemos crear bases de datos, namespaces, activar/desactivar algunos servicios, crear recursos. Muchas veces necesitamos importar el código y los datos a la instancia de IRIS y ejecutar algún código personalizado para iniciar la solución.

Lajos Simicska declares war on Viktor Orban: "It's either him or me!" - The  Budapest Beacon

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Servidor Externo de Lenguaje Python en un contenedor

La primera vez que se intenta iniciar un servidor externo de lenguaje Python (de aquí en adelante Gateway de Python), en la versión en contenedor, intenta ejecutar cierto código para detectar si está instalado el paquete python3-venv.

La imagen que está en containers.intersystems.com:

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El SDK nativo para Python de InterSystems es una interfaz ligera para las APIs de InterSystems IRIS, que anteriormente solo estaba disponible mediante ObjectScript.

Estoy especialmente interesado en la capacidad de llamar a los métodos de ObjectScript, a los métodos de clase, para ser más preciso. Esto funciona, y funciona muy bien, pero de manera predeterminada, las llamadas únicamente admiten argumentos escalares: strings, booleanos, enteros y flotantes.

Pero si lo que quieres es:
- Pasar o devolver estructuras, como diccionarios (dicts) o listas
- Pasar o devolver streams

Necesitarás escribir algún código adhesivo (glue code) o aprovechar este proyecto (se instala mediante pip install edpy). El paquete edpy te da una estructura sencilla:

call(iris, class_name, method_name, args)

que te permite llamar a cualquier método de ObjectScript y obtener los resultados.

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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¡Hola Desarrolladores!

Esta es la segunda publicación sobre recursos para desarrolladores. Esta parte es sobre Open Exchange.

Utilizando Open Exchange para avanzar en la tecnología de InterSystems

InterSystems Open Exchange es una galería de herramientas de aplicaciones, conectores y librerías, que los desarrolladores de InterSystems publican para compartir formas de trabajar, enfoques y hacer negocio. Todas las aplicaciones están o construidas con InterSystems Data Platform o pensadas para ser usadas en desarrollos con nuestra tecnología.

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· 5 ene, 2022 Lectura de 1 min
Python Gateway. Parte II: Instalación

Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems. Ejecuta el código de Python y mucho más desde InterSystems IRIS. Este proyecto te trae toda la potencia de Python directamente a tu entorno InterSystems IRIS:

  • Ejecuta cualquier código de Python
  • Transfiere datos de forma transparente desde InterSystems IRIS a Python
  • Crea procesos empresariales de interoperabilidad inteligentes, con el Adaptador de interoperabilidad de Python
  • Guarda, examina, modifica y restaura el contexto de Python desde InterSystems IRIS

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· 30 mar, 2023 Lectura de 1 min
Parámetro nombrado en SQL con Python

Quick Tips: Total Productive Maintenance

Los parámetros nombrados se pueden conseguir con SQLAlchemy :

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

_engine = create_engine('iris+emb:///')

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

o con api nativa

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

# set URL for SQLAlchemy
url = engine.url.URL.create('iris', username='SuperUser', password='SYS', host='localhost', port=33782, database='FHIRSERVER')

_engine = create_engine(url)

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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· 21 nov, 2022 Lectura de 8 min
Introducción a Django - 2ª parte

En la primera parte de este artículo he mostrado cómo empezar un nuevo proyecto en Django, y cómo definir nuevos modelos y añadir modelos ya existentes.

En esta publicación, voy a mostrar un Panel de Administración (disponible con la configuración predeterminada) y cómo puede ser útil.

Nota importante: si intentáis reproducir los pasos de este artículo, no funcionará para vosotros. Porque mientras escribía la publicación he realizado varios ajustes en el proyecto django-iris, e incluso en el driver DB-API de InterSystems, para arreglar algunos problemas ahí también, y creo que el driver aún está en desarrollo y habrá un driver más estable en el futuro. Así que vamos a asumir que este artículo solo explica cómo podría ser si tuviéramos todo terminado.

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