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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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· 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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Una de nuestras apps utiliza una consulta de clase para un informe ZEN y funciona perfectamente en ese informe, produciendo los resultados esperados. Hemos migrado a InterSystems Reports y nos hemos dado cuenta de que, para un informe que utiliza la misma consulta de clase, aparecen en la parte de abajo más de 100 filas extra con los mismos valores en las columnas.

Descartamos InterSystems Reports como fuente del problema reproduciendo el problema de "filas extra" con una hoja de cálculo de Excel que llama a la misma consulta de clase utilizando un procedimiento almacenado.

¿Cuál era el problema? Cuando llamábamos al procedimiento almacenado desde el antiguo ZEN Report o desde la función SQL Query en el Portal de Administración, no veíamos estas filas adicionales.

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· 19 jun, 2019 Lectura de 8 min
El arte de mapear Globals para Clases (2 de 3)

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

En este ejemplo se estudiarán 4 o 5 cosas diferentes más allá de lo que se cubrió en la Parte 1

Todo lo que falta por hacer después de esto, es el ejemplo del mapeo de padres e hijos, entonces irá por buen camino.

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¡Hola desarrolladores!

Como probablemente sabéis, en IRIS 2021 los nombres de los globals son aleatorios.

Y si creas clases de IRIS con DDL y quieres estar seguro de qué global se creó, seguramente te gustaría darle un nombre.

De hecho, se puede hacer.

Usa WITH %CLASSPARAMETER DEFAULTGLOBAL='^GLobalName' en la Tabla CREATE para que funcione. Documentación. Mirad este ejemplo:

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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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· 7 sep, 2021 Lectura de 3 min
ObjectScript sobre ODBC
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.
De vez en cuando, puedes encontrarte una situación en la que, por diferentes razones, ODBC es la única opción para acceder a un sistema remoto. Lo cual es suficiente mientras necesites examinar o cambiar tablas. Pero no puedes ejecutar directamente algunos comandos o cambiar algunos globals.
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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

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· 11 abr, 2023 Lectura de 3 min
Creando una conexión ODBC - Paso a paso

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.

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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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Artículo
· 27 mayo, 2021 Lectura de 8 min
IRIS en Astronomía

En este artículo voy a mostrar los resultados de una comparación entre IRIS y Postgress manejando datos Astronómicos.

Introducción

Desde siempre el cielo nocturno nos ha fascinado. Todos hemos soñado con las estrellas y la posibilidad de que haya vida en otros planetas.

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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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· 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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· 10 jun, 2021 Lectura de 2 min
Cálculo del tamaño detallado de la clase/tabla

En los buenos tiempos, calcular el tamaño de los datos, flujos e índices para una clase/tabla era fácil - solo había que ejecutar %GSIZE y revisar los globals D, S, e I, respectivamente.

Sin embargo, hoy en día el sharding, los nombres de los globals optimizados y los índices en globals separados producen una salida %GSIZE parecida a esta:

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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.

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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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· 9 jun, 2021 Lectura de 3 min
Cómo mostrar globals por SQL SELECT
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      
¡NO está soportado por el servicio de soporte de InterSystems!   

Los globals en Caché, Ensemble e IRIS normalmente son invisibles a través de SQL.
En este ejemplo se muestra cómo verlos desde SQL.

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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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· 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 desarrolladores!

A veces necesitamos insertar o referir los datos de clases directamente en globals.

Y quizá muchos de vosotros esperáis que la estructura de datos de una global con registros sea:

^Sample.Person(Id)=$listbuild("",col1,col2,...,coln).

Este artículo es un aviso de que esto no siempre es verdad, así que no se debe dar por supuesto!

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Introducción

En algunos de mis artículos he hablado de tipos entre IRIS y Python, y está claro que no es tan fácil acceder a objetos de un lado a otro.

Afortunadamente, el trabajo ya se ha hecho, con la creación de SQLAlchemy-iris, que hace mucho más fácil para Python acceder a los objetos de IRIS, y voy a mostraros cómo funciona.

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· 14 ene, 2020 Lectura de 5 min
Escalabilidad horizontal con InterSystems IRIS

Nuestra plataforma de datos InterSystems IRIS es una plataforma perfecta para todo lo que necesite realizar con sus datos, ya sean transacciones, análisis o ambos. Incluye muchas de las funciones de Caché y Ensemble que nuestros clientes ya conocen, y en este artículo descubriremos un poco más acerca de una de sus nuevas funcionalidades: SQL Sharding.

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· 29 jul, 2021 Lectura de 2 min
Condiciones WHERE estáticas

En SQL, la condición más frecuente WHERE se relaciona principalmente con el contenido de las filas en las que trabajas.
Por lo tanto, debe calcularse y verificarse para cada fila a la que accedas.
Distinto es el caso (y por eso la llamé ESTÁTICA) de una condición WHERE independiente de las filas a las que accedes.

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