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· 23 jul, 2019 Lectura de 5 min
Clases, tablas y globals - ¿Cómo funcionan?

¡Hola a tod@s!

Cuando hablo con alguien de perfil técnico por primera vez acerca de InterSystems IRIS, siempre comienzo hablando de que en el centro de todo InterSystems IRIS es una Base de Datos Multimodelo. En mi opinión, esta es la mayor ventaja (desde la visión de Sistemas de Bases de Datos), ya que:

  • ¿Quieres obtener un resumen o partes específicas de tus datos? Usa SQL!
  • ¿Necesitas trabajar de forma intensiva con un registro? Usa Objetos!
  • ¿Quieres establecer un valor y conoces la clave? Piensalo de nuevo. Usa globals!

Y en todos los casos, el dato está almacenado de forma única. ¡Tú eliges la manera en la que quieres acceder al mismo!!

De un primer vistazo es una bonita historia - corta, concisa y con un mensaje; pero cuando se empieza a trabajar con InterSystems IRIS, comienzan a surgir preguntas: ¿Cómo están relacionados las clases, las tablas y los globals? ¿Qué son cada uno para el otro? ¿Cómo se almacenan realmente los datos?

En este artículo voy a tratar de responder estas preguntas y explicar qué está pasando realmente.

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Buenas desarrollador!

En este artículo te voy a contar mi experiencia y conocimientos en el poco tiempo que llevo utilizando los distintos productos de InterSystems.

A parte de contar mis vivencias también veremos como hacer una pequeña API Rest con la que poder hacer un CRUD con la base de datos SQL de InterSystems.

Mi historia:

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¡Hola a tod@s!

El Portal de Administración del Sistema Caché incluye una potente herramienta de consultas en SQL basada en la web, aunque para algunas aplicaciones lo más conveniente es utilizar un cliente dedicado SQL que esté instalado en la PC del usuario.

SQuirreL SQL es un conocido cliente SQL de código abierto construido en Java, que utiliza JDBC para conectarse a un DBMS. Como tal, podemos configurar SQuirreL para que se conecte a Caché usando el controlador JDBC en Caché.

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· 10 feb, 2021 Lectura de 4 min
Recursos sobre el rendimiento de SQL

Hay tres aspectos muy importantes en cualquier conversación sobre el rendimiento de SQL: los Índices, el TuneTable, y el Plan de ejecución. En los PDFs adjuntos a este artículo se incluyen presentaciones antiguas sobre estos temas. En los enlaces a nuestra documentación debajo, se ofrece más información sobre estos y otros asuntos relacionados con el rendimiento de SQL. La formación online también refuerza varios de estos temas. Además, hay varios artículos de la Comunidad de Desarrolladores que están relacionados con el rendimiento de SQL y que mostramos a continuación.

Hay bastantes repeticiones en la información que se muestra a continuación. Los aspectos más importantes a considerar sobre el rendimiento de SQL son:

  • Los tipos de índices que están disponibles
  • Por qué utilizar un tipo de índice en lugar de otro
  • La información que TuneTable recaba para crear una tabla y lo que esto significa para Optimizer
  • Cómo leer un Plan de ejecución para comprender mejor si una consulta es buena o mala
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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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· 16 oct, 2024 Lectura de 2 min
Funciones del "Lado Izquierdo" en ObjectScript

En ObjectScript, tenéis una amplia colección de funciones que devuelven algún valor, típicamente:

set variable = $somefunction(param1,param2, ...)

No hay nada especial en eso.
Pero hay un conjunto de funciones que clasifico como del LADO IZQUIERDO.
La especialidad de ellas es que también podéis usarlas a la izquierda del operador igual como un objetivo en el comando SET:

set $somefunction(param1,param2, ...) = value

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· 24 ene, 2024 Lectura de 2 min
Cómo obtener JSON de SQL

¿Sabíais que se pueden obtener datos JSON directamente de las tablas SQL?

Dejadme que os presente dos útiles funciones de SQL, que se utilizan para recuperar datos JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY y JSON_OBJECT.

Podéis usar esas funciones en la sentencia SELECT con otros tipos de elementos de selección, y se pueden especificar en otras ubicaciones en las que se puede utilizar una función SQL, como en una condición WHERE.

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· 29 jul, 2019 Lectura de 4 min
Búsquedas en campos de texto libre de forma rápida

¡Hola a tod@s!

Hoy os traigo un artículo de Kyle Baxter sobre búsquedas de texto libre que vale la pena guardar como referencia :)

¿Os gustaría buscar de forma eficiente campos de texto libres almacenados en vuestra aplicación? ¿Lo habéis intentado alguna vez pero no habéis encontrado una manera que os ofrezca un buen rendimiento? Hay un truco especial que resuelve el problema :)

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¡Hola desarroladores!

¿Os parece que las consultas sobre el rango de fechas son demasiado lentas? ¿Os parece que el rendimiento de SQL es bajo? ¡Tengo un curioso truco que podría ayudaros a solucionar estos problemas! (¡Los desarrolladores de SQL odian que sepáis estas cosas!)*

Si tenéis una clase que guarda los registros de hora cuando se añaden datos, entonces esos datos se ordenarán con vuestros valores IDKEY, es decir, TimeStamp1 < TimeStamp2 si y solo si la condición ID1 < ID2 se cumple para todos los valores ID y TimeStamp en la tabla - entonces podéis utilizar esta información para aumentar el rendimiento de las consultas en relación con los rangos de TimeStamp. Echad un vistazo a la siguiente tabla:

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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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¡Hola Comunidad!

En este artículo voy a explicar cómo acceder a la información y a las tablas del dashboard (cuadro de mando) del sistema del Portal de Administración mediante el uso de Python Embebido.

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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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· 26 mar, 2020 Lectura de 14 min
Conoce tus índices

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.

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· 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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· 28 jul, 2022 Lectura de 3 min
Consejos y trucos del nuevo comando LOAD DATA

Estos días he estado trabajando con la excelente y nueva funcionalidad: LOAD DATA. Con este artículo me gustaría compartir mis primeras experiencias con todos. Los siguientes puntos no contienen ningún orden ni ningún otro análsis. Son solo cosas que observé al utilizar el comando LOAD DATA. Y se debe tener en cuenta que estos puntos se basan en la versión 2021.2.0.617 de IRIS, que es una versión de prueba.

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· 15 mayo, 2020 Lectura de 9 min
Gestión de índices

¡Hola desarrollador!

Si has leído la parte 1 de este artículo, ya tienes una buena idea del tipo de índices que necesitas para tus clases y cómo definirlos. Lo siguiente es saber cómo gestionarlos.

Plan de consultas

(RECUERDA: Al igual que cualquier modificación en una clase, añadir índices en un sistema en producción conlleva riesgos: si los usuarios están actualizando o accediendo a datos mientras se rellena un índice, podrían obtener resultados vacíos o incorrectos a sus consultas, o incluso dañar los índices que se están formando. Ten en cuenta que hay pasos adicionales para definir y usar índices en un sistema en producción. Estos pasos se analizarán en esta sección, y se detallan en nuestra documentación).

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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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· 22 jul, 2020 Lectura de 8 min
El arte de mapear Globals para Clases (5 de 3)

Ejemplos de Mapeos

Obviamente, si tienes un cuatro artículo en la trilogía, debes apostar por las ganancias económicas y escribir el quinto, ¡así que aquí está!

Nota: Hace muchos años, Dan Shusman me dijo que el mapeo de globals es una forma de arte. No existe una manera correcta o incorrecta de hacerlo. El modo en que interpretes los datos te llevará al tipo de mapeo que realizas. Como siempre, existe más de una forma de llegar a la respuesta final. Según vayas revisando mis ejemplos, verás que hay algunos en los que se mapean el mismo tipo de datos, pero de distintas maneras.

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¡Hola amigos!

A veces necesitamos importar datos a InterSystems IRIS desde archivos de tipo CSV. Esto puede hacerse, por ejemplo, mediante la herramienta csvgen, que genera una clase e importa todos los datos a ella.

Pero, ¿qué pasa si tienes tu propia clase y quieres importar datos desde un archivo CSV a una tabla que ya existe previamente?

Hay varias formas de hacerlo, ¡pero puedes utilizar csvgen (o csvgen-ui) otra vez! Preparé un ejemplo y estoy encantado de compartirlo con todos. ¡Vamos allá!

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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 smiley

# 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")

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En el vasto y variado mercado de las bases de datos SQL, InterSystems IRIS destaca como una plataforma que va mucho más allá de SQL, ofreciendo una experiencia multimodelo perfecta, y siendo compatible con un amplio conjunto de paradigmas de desarrollo. Especialmente el avanzado motor objeto-relacional ha ayudado a organizaciones a utilizar el enfoque de desarrollo más adecuado para cada una de sus cargas de trabajo intensivas en datos; por ejemplo, ingerir datos a través de Objetos y consultarlos simultáneamente mediante SQL. Las Clases Persistentes corresponden a tablas SQL, sus propiedades a columnas de la tabla y se accede fácilmente a la lógica de negocio utilizando Funciones Definidas por el Usuario o Procedimientos Almacenados. En este artículo, nos centraremos un poco en la magia que se encuentra justo debajo de la superficie y discutiremos cómo puede afectar vuestras prácticas de desarrollo e implementación. Esta es un área del producto que tenemos planificado evolucionar y mejorar, así que no dudéis en compartir vuestras opiniones y experiencias en los comentarios al artículo.

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Hola Comunidad,

En este artículo, voy a presentar mi aplicación iris-RAG-Gen .

Iris-RAG-Gen es una aplicación generativa AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) que aprovecha la funcionalidad de IRIS Vector Search para personalizar ChatGPT con la ayuda del framework web Streamlit, LangChain, y OpenAI. La aplicación utiliza IRIS como almacén de vectores.

Características de la aplicación

  • Ingesta de documentos (PDF o TXT) en IRIS
  • Chatear con el documento ingerido seleccionado
  • Borrar Documentos ingerido
  • OpenAI ChatGPT

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· 3 dic, 2021 Lectura de 2 min
Tablas y clases semi-persistentes

Si defines una tabla/clase persistente, el compilador de clases genera una definición de almacenamiento adecuada. Otra opción es definir un mapeo SQL para un almacenamiento global que ya existe. Esto ya se explicó estupendamente en otra serie de artículos: El arte del mapeo de globales para Clases 1 de 3

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Con IRIS 2021.1, realizamos una importante revisión de nuestra API de utilidades SQL en %SYSTEM.SQL. Sí, eso fue hace algún tiempo, pero la semana pasada un cliente hizo unas preguntas sobre ello y entonces @Tom Woodfin me empezó a presionar un poco ;-) para que describiera con más detalle en la Comunidad de Desarrolladores las razones de estos cambios. ¡Así que allá vamos!

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· 5 jun, 2019 Lectura de 7 min
El arte de mapear Globals para Clases (1 de 3)

¿Alguno de ustedes desea traer de vuelta una antigua aplicación MUMPS? Siga estos pasos para mapear sus globales ya establecidos para clases y mostrar todos esos hermosos datos en Objects y SQL

Al seguir los sencillos pasos en este artículo y los dos siguientes, podrá mapear todas las variables globales, excepto las más difíciles, para clases de Caché. Para los que estén locos pondré un archivo zip con diferentes mapeos que he coleccionado a lo largo de los años. Esto NO es para datos nuevos; si no cuenta con datos globales ya establecidos, por favor, utilice el almacenamiento predeterminado.

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· 13 mayo, 2021 Lectura de 13 min
Compilaciones en InterSystems IRIS

El orden es una necesidad para todos, pero no todos lo entienden de la misma manera (Fausto Cercignani)

Nota de traducción: este articulo se publicó originalmente basado en Caché. Para esta traducción se revisó todo el contenido usando InterSystems IRIS.

Descargo de responsabilidad: En este artículo se utilizan el ruso y el alfabeto cirílico como ejemplos, pero esto solamente es importante para las personas que utilizan InterSystems IRIS en lugares en los que no se habla inglés. Ten en cuenta que este artículo se refiere principalmente a las compilaciones de NLS, que son diferentes a las compilaciones de SQL. Las compilaciones en SQL (por ejemplo, SQLUPPER, SQLSTRING, EXACT que significa que no hay compilación, TRUNCATE, etc.) son funciones reales que se aplican de manera explícita a algunos valores, y cuyos resultados a veces se almacenan explícitamente en los subíndices de los *globals. De hecho, cuando se almacenan en subíndices, de forma natural estos valores seguirían la compilación de NLS (“Compilaciones de SQL y NLS”).*

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