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#SQL

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SQL is un lenguaje estándar para el almacenamiento, manipulación y recuperación de datos en bases de datos relacionales.

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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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Artículo
· 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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InterSystems IRIS actualmente limita sus clases a 999 propiedades.

Pero, ¿qué hacer si necesita almacenar más datos por objeto?

Este artículo respondería a esta pregunta (con el apunte adicional de Community Python Gateway y cómo transferir conjuntos de datos amplios a Python).

En realidad, la respuesta es muy simple: InterSystems IRIS actualmente limita las clases a 999 propiedades, pero no a 999 primitivas. La propiedad en InterSystems IRIS puede ser un objeto con 999 propiedades y así sucesivamente; el límite se puede ignorar fácilmente.

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· 5 sep, 2023 Lectura de 1 min
Cómo reconstruir el índice por ID

Preguntas frecuentes de InterSystems

De cara a la reconstrucción de los índices de una clase persistente/tabla, hay que utilizar el método %BuildIndices(), proporcionado por dicha clase. Para ello hay que especificar los valores de inicio y fin de los ID para los cuales se quieren reconstruir índices en los argumentos del método.

Por ejemplo, para reconstruir el índice NameIDX y el índice ZipCode en la clase Sample.Person sólo para ID=10 a 20, ejecutad el siguiente código (el rango de ID se especifica en los argumentos quinto y sexto).

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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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· 28 nov, 2023 Lectura de 1 min
Cómo crear Objetos y Matrices JSON mediante SQL

Esta app evita añadir %JSONAdaptor a cada clase. En su lugar usa las funciones SQL JSON_OBJECT() para crear mis objetos JSON. Con este enfoque, se puede añadir JSON a cualquier clase - incluso a las implementadas - sin ninguna necesidad de cambiar o recompilar.

La idea inicial surge a raíz de implementar la exportación de relaciones M:N como objetos o matrices JSON.

La típica estructura de la exportación es

{ M-element : {M-object},
related-N-elements:
[
{N-element},
{N-element},
{N-element}
]
}

Los datos para la demo son un fragmento de los Miembros de la Comunidad de Desarrolladores y sus Insignias conseguidas en GlobalMasters. Los nombres reales están modificados.

Open Exchange app
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Preguntas frecuentes de InterSystems

La cache de las consultas SQL puede ser purgada mediante programación usando el método Purge* de la clase %SYSTEM.SQL.

*Para ver el detalle de cada uno de los métodos, por favor consulta los siguientes enlaces:

%SYSTEM.SQL class【IRIS】

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Hola comunidad,

Cuando utilizamos un Business Servicio de tipo SQL, puede suceder que necesitemos replicar ciertas filas de la tabla original.

Tomemos como ejemplo el Business Service "from customer SQL" usando la clase genérica EnsLib.SQL.Service.GenericService

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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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Hay una nueva funcionalidad muy interesante en la recientemente anunciada versión de prueba 2024.1 de InterSystems IRIS - JSON_TABLE. JSON_TABLE forma parte de una familia de funciones introducidas en la versión 2016 del estándar SQL (ISO Standard, publicado a principios de 2017). Permite que valores JSON se mapeen a columnas y se consulten usando SQL. JSON_TABLE puede usarse en la cláusula FROM de algunas sentencias SQL.

La sintaxis de JSON_TABLE es bastante extensa, permitiendo condiciones excepcionales cuando los valores JSON proporcionados no cumplen las expectativas, estructuras anidadas, etc.

La sintaxis básica es bastante sencilla. El primer argumento pasado a JSON_TABLE es el valor JSON que se va a consultar. Puede ser un literal, una referencia a una columna o una llamada a una función. El segundo argumento es una expresión JPL (JSON Path Language), que permite filtrar el valor proporcionado. Después va la cláusula COLUMNS - justo en medio de la llamada a la función. La cláusula COLUMNS se parece mucho a las definiciones de columnas en una sentencia CREATE TABLE pero con un añadido muy necesario - el PATH. PATH es una expresión JPL que se aplica al valor JSON para producir el valor de la columna.

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