#SQL

Introducción

Este artículo tiene la intención de ser un sencillo tutorial de cómo crear conexiones ODBC y trabajar con ellas, ya que me pareció que empezar con ellas es un poco confuso. Yo tuve la ayuda de unas personas increíbles, y creo que todos merecemos ese apoyo.

Voy dividir cada pequeña parte en sesiones, así que puedes ir directamente a la que necesites, aunque recomiendo leerlo todo.

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())

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.

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:

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.

¡Hola Comunidad!

Como sabéis, ya está disponible la versión 2022.2 de InterSystems IRIS, IRIS for Health, HealthShare Health Connect e InterSystems IRIS Studio!

Y para comentar las nuevas funcionalidades y mejoras de la nueva versión, queremos invitaros al webinar: What’s New in InterSystems IRIS 2022.2.

Nota.- el webinar será en inglés.

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

# 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")

Tengo una clase %Persistent con propiedades que son de %SerialObject. Quiero añadir un índice a una propiedad de la clase %SerialObject.

¿Es posible?

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.

¡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 :)

¡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

En este artículo, explicaré el uso de las tablas %SQL_Diag.Result y %SQL_Diag.Message junto con la nueva funcionalidad LOAD DATA.

Se recomienda revisar primero la documentación LOAD DATA.

Después del éxito de una operación, LOAD DATA inserta un registro en la tabla %SQL_Diag.Result y los detalles se insertan en la tabla %SQL_Diag.Message

A continuación se muestra el comando básico cuando la tabla ya está creada y el archivo de origen no contiene una fila de encabezado.

LOAD DATA FROM FILE 'C://TEMP/mydata.txt' 
INTO MyTable

El nombre del archivo debe incluir un sufijo .txt o .csv (valores separados por comas) y tanto el origen como el destino tienen la misma secuencia de columnas de datos.

He desarrollado una aplicación para importar de forma dinámica 12 conjuntos de datos junto con 43 tablas usando el comando LOAD DATA, que carga los datos de una fuente a una tabla SQL de IRIS.

Lista de los conjuntos de datos

¡Hola comunidad!

En esta publicación voy a explicar cómo mostrar datos en internet usando Python embebido, Marco web Python Flask y jQuery DataTable.