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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Artículo
· 1 jul, 2019 Lectura de 16 min
Dominando JDBC con SQL Gateway

Como todos sabemos, IRIS Database / Caché es un motor de base de datos que efectúa muchas tareas dentro de sí misma. Sin embargo, ¿qué puede hacer cuando necesita tener acceso a una base de datos externa? Una opción es utilizar el SQL Gateway en Caché mediante un conector JDBC. En este artículo, mi objetivo es responder las siguientes preguntas con el fin de ayudarle a que se familiarice con la tecnología y que resuelva algunos de los más problemas comunes.

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Artículo
· 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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¡Hola desarrolladores!

Hay una actualización reciente para las imágenes de la comunidad de desarrolladores de InterSystems IRIS e InterSystems IRIS For Health.

Esta versión incluye soporte para variables de entorno.

Actualmente se soportan 3 variables de entorno:

  • IRIS_USERNAME=usuario a crear
  • IRIS_PASSWORD=password del usuario
  • IRIS_NAMESPACE=crear namespace si no existe

Esto es lo que puedes hacer:

Arrancar iris con un usuario y password:

docker run --rm --name iris-sql -d -p 9091:1972 -p 9092:52773  -e IRIS_PASSWORD=demo -e IRIS_USERNAME=demo intersystemsdc/iris-community

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· 9 ago, 2021 Lectura de 2 min
REST API que consume SQL y devuelve JSON

¡Hola desarrolladores!

A veces, cuando desarrollamos una maqueta o una Prueba de Concepto (PoC), necesitamos una interfaz sencilla que proporcione datos en IRIS en JSON contra consultas SQL.

Y recientemente contribuí con un sencillo módulo que hace exactamente eso:

acepta una sentencia SQL y devuelve JSON.

¿Cómo se instala? Solo llama:

zpm "install sql-rest"

Si lo instalas en un namespace X, configurará un endpoint /sql en tu sistema, que aceptará solicitudes POST con una sentencia SQL y te devolverá el resultado para los datos disponibles en el namespace X.

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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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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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· 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.

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· 3 mayo, 2022 Lectura de 14 min
Depuración tradicional en ObjectScript

Encontrar errores en tu código o examinar un comportamiento inesperado es el principal objetivo de la depuración.

Trataré de actualizar las herramientas tradicionales aparte de las ayudas que tienen Studio, VScode, Serenji... Las herramientas básicas que han estado ahí antes de que tu EDI preferido lo utilizara en segundo plano.

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· 16 feb, 2023 Lectura de 6 min
Columnar Storage en 2022.3

Como recordaréis, en el Global Summit de 2022 y en el webinar de lanzamiento de la versión 2022.2, presentamos una nueva e interesante funcionalidad para incluir en las soluciones analíticas de InterSystems IRIS. Columnar Storage introduce una forma alternativa de almacenar los datos de las tablas SQL, que ofrece un aumento significativo en la velocidad de las consultas analíticas. Lanzada por primera vez como funcionalidad experimental en 2022.2, la última versión de prueba en 2022.3 incluye numerosas actualizaciones que pensamos merecen una publicación aquí.

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· 17 jul, 2019 Lectura de 12 min
Clases de consulta en InterSystems Caché


Las clases de consulta en InterSystems Caché son una herramienta muy útil que separa las consultas SQL del código Object Script de Caché. Básicamente funciona de la siguiente manera: supongamos que quiere utilizar la misma consulta SQL con distintos argumentos en varios lugares diferentes. En este caso, puede evitar la duplicación del código si declara el contenido de la consulta como una clase de consulta y después llama a esta consulta por su nombre. Este método también es conveniente para las consultas personalizadas, donde el desarrollador define con cuál de las tareas obtendrá la siguiente fila. ¿Esto le parece interesante? Entones, ¡siga leyendo!

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· 19 abr, 2022 Lectura de 3 min
Migración de Base de Datos usando SQLgateway

Gracias a @Yuri Marx hemos visto un buen ejemplo de Migración de Bases de datos de Postgres a IRIS.
Mi problema personal es el uso de DBeaver como una herramienta de migración.
En especial, como una de las fortalezas de IRIS (y también Caché) es la disponibilidad de los SQLgateways que permiten el acceso a cualquier base de datos externa, siempre y cuando se puedan acceder usando ODBC/JDBC. Así que he ampliado el paquete para demostrarlo.

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· 11 abr, 2023 Lectura de 3 min
Tutorial rápido para crear bases de datos de ejemplo

Introducción

Este es un sencillo tutorial sobre la manera más rápida que conozco para crear una base de datos de ejemplo para cualquier propósito, como hacer pruebas, hacer ejemplos para tutoriales, etc.

Creando un namespace

  1. Abre el terminal
  2. Escribe "D $SYSTEM.SQL.Shell()"
  3. Escribe "CREATE DATABASE " y el nombre que quieres para tu namespace.

Ahora tienes un nuevo namespace de una manera más rápida que creándolo desde el Portal de Gestión - que por supuesto ofrece más opciones de configuración.

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· 18 mar, 2023 Lectura de 4 min
Procedimientos Almacenados, la navaja suiza de SQL

Una de las razones por las que me encantan Cache e IRIS es que no solo puedes hacer cualquier cosa que puedas imaginar, sino que también puedes hacerlas de un montón de maneras diferentes!!

Imagina que tienes una integración con IRIS (o Cache) funcionando conectada por ODBC. Probablemente solo uses consultas SQL, pero puedes usar también procedimientos almacenados y dentro de su código puedes hacer cualquier cosa que puedas imaginar.

Voy a darte algunos ejemplos, pero el límite está en tu imaginación!

Quizás te estés diciendo... ¡espera!! Yo no sé como crear un procedimiento almacenado en IRIS... Pero eso no es cierto, sabes crearlo! Lo que pasa que todavía no lo sabes...

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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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· 5 mayo, 2022 Lectura de 2 min
Cómo obtener información de FHIR usando SQL

¡Hola desarrolladores!

En mis artículos anteriores, una de las cosas más interesantes de FHIR que mencioné es el amplio rango de posibilidades que tenemos y no solo para crear algo, sino las maneras de conseguir este objetivo.

En mis artículos estoy compartiendo mi experiencia trabajando con FHIR. Solo usaba los Recursos FHIR aportados por la API. Recuperando y actualizando los Recursos FHIR en el servidor FHIR usando javascript con la ayuda de fhir.js

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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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· 12 ago, 2021 Lectura de 3 min
Escaneo y división de globals
Este es un ejemplo de código que funciona en IRIS 2020.1 y en Caché 2018.1.3 
No se mantendrá sincronizado con las nuevas versiones.      
Y NO cuenta con el servicio de soporte de InterSystems.

En la mayoría de los casos, un global que se utiliza como almacenamiento predeterminado tiene solo 1 nivel de subíndice que representa el IDKEY.
Para un índice de globals podemos ver 2 o más niveles de subíndices.
Las matrices, las relaciones de herencia padre hijo o las clases persistentes que extienden una clase base, son ejemplos en los que vemos más niveles. Aunque todos estos globals son bastante uniformes.

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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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· 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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