#SQL

Hola a todos,

Hace unos días vi a un youtuber hablando de cómo crear una red neuronal (en español)

En resumen, utiliza la red neuronal para aprender a convertir grados Celsius a grados Fahrenheit.
Grados Fahrenheit= (Grados  Celsius × 9/5) +32

En este vídeo utiliza Python para crear la red neuronal, donde crea una tabla con los valores de grados Celsius y grados Fahrenheit.
Luego hace 1000 entrenamientos al modelo que ha creado, cuando consulta la predicción a un valor que no está en la tabla que ha utilizado para entrenar, le da un valor correcto (o bastante cercano).

¿Estáis inscritos para probar la versión beta del nuevo examen de certificación de Especialista en SQL de InterSystems IRIS? ¡Preparaos con estos recursos de aprendizaje presenciales y a vuestro propio ritmo!

Estamos emocionados de seguir lanzando nuevas funciones para InterSystems IRIS Cloud SQL, como la nueva capacidad de Búsqueda Vectorial que se estrenó por primera vez con InterSystems IRIS 2024.1. Cloud SQL es un servicio en la nube que ofrece precisamente eso: acceso SQL en la nube. Esto significa que estaréis usando tecnologías de controladores estándar de la industria como JDBC, ODBC y DB-API para conectaros a este servicio y acceder a vuestros datos. La documentación describe en detalle cómo configurar los ajustes importantes a nivel de controlador, pero no cubre herramientas específicas de terceros, ya que, como podéis imaginar, hay un número infinito de ellas.

En este artículo, complementaremos esa documentación de referencia con pasos más detallados para una popular herramienta de visualización de datos de terceros que varios de nuestros clientes usan para acceder a datos basados en IRIS: Microsoft Power BI.

¡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. 

¡Hola a todos los estimados miembros de la comunidad de desarrolladores de InterSystems en español!

Aunque suelo consultar la comunidad de desarrolladores y alguna vez he dejado alguna pregunta por aquí, este será mi primer artículo y qué mejor ocasión para hacerlo que participando en el 3er concurso de artículos técnicos.

El tema que trataré en este artículo será el de las diferentes herramientas que nos proporciona InterSystems IRIS para optimizar tanto las bases de datos como las consultas que ejecutamos así como los nuevos tipos de almacenamiento y de datos.

Hola comunidad,

En esta serie de artículos, exploraremos las siguientes opciones de uso de InterSystems SQL:

1. SQL embebido

2. SQL dinámico

3. Class Queries

Descripción general SQL

🙂 Buenos días comunidad.

Me gustaría compartir con ustedes, en este artículo, una manera muy práctica, de obtener información relevante de todos los Namespaces de un Entorno. ¿Para qué?. Pues por ejemplo para uno de los casos de uso que más nos encontramos los desarrolladores con respecto a Healtshare: el desafío de necesitar crear 1 servicio, y la odisea de ir entorno a entorno, namespace a namespace, buscando si el puerto XYZAB está libre o no... 🙃

Configuración de producción

Esta demostración tiene una producción de interoperabilidad con 16 elementos.

Configuración de producción HL7 + Kafka Producer

La primera parte de esta demostración consiste en enviar un archivo HL7 SIU que será transmitido a los otros 2 flujos HL7 (HTTP y TCP), y transformado y transmitido al servidor Kafka. Los flujos HTTP y TCP transformarán los mensajes HL7 del mismo modo antes de enviarlos también a Kafka.

• 3 Servicios HL7
• 1 Enrutador HL7
• 2 Operaciones HL7
• 1 Operación de Negocio que envía los mensajes transformados a Kafka

Reglas de negocio

Estoy intentando realizar una conexión a una base de datos de SQLServer, pero recibo este error:

En este tutorial, me gustaría hablar sobre las Consultas de Clase (Class Queries). Para ser más precisos, sobre las Consultas basadas en código escrito por el usuario:

Estoy utilizando RestForms2 para disponer de una API Rest sobre unas tablas de forma rápida.

El caso es que he añadido un trigger a las tablas para que, cada vez que se inserte/actualice/borre un registro, registre en una tabla de históricos los cambios, pudiendo ver el valor original y el nuevo de cada propiedad.

Pero el trigger solamente salta si la inserción se realiza mediante SQL. No salta creando un nuevo objeto.

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.

Hola Comunidad:

En este artículo, enumero 5 funciones bastánte útiles de SQL, con sus explicaciones y algunos ejemplos de consultas👇🏻
Las 5 funciones son:

• COALESCE
• RANK
• DENSE_RANK
• ROW_NUMBER
• Función para obtener totales acumulados

¡Empezamos!

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.

¿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.

La función JSON_ARRAY toma una lista de expresiones separadas por comas y devuelve una matriz JSON conteniendo esos valores.

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

Surgen diferentes casos, dependiendo de la configuración utilizada en este Business Service.

Primer caso:

Si el Business Service solo usa un KeyFieldName

En este caso, para reprocesar los IDs 123,456 y 789, bastará con eliminarlos de la variable global ^Ens.AppData del Business Service correspondiente en la referencia "adaptor.sqlrow":

InterSystems se complace en anunciar la disponibilidadgeneral de InterSystems IRIS Cloud SQL e InterSystems IRIS Cloud IntegratedML, dos servicios fundamentales para el desarrollo de soluciones nativas en la nube, con la fiabilidad y el rendimiento probado y de primer nivel de la tecnología de InterSystems IRIS. 

InterSystems IRIS Cloud SQL es un servicio en la nube completamente administrado que acerca, a un amplio público de desarrolladores de aplicaciones y profesionales de datos, la potencia de las capacidades de InterSystems IRIS como base de datos relacional, usada por miles de organizaciones. InterSystems IRIS Cloud IntegratedML es una opción de "base de datos como servicio" (DBaaS), que ofrece un acceso sencillo a potentes funcionalidades de Machine Learning de forma nativa SQL, mediante un conjunto de sencillos comandos SQL que se pueden integrar fácilmente en el código de las aplicaciones para enriquecerlas con modelos de ML que se ejecutan cerca de los datos.

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】

%SYSTEM.SQL class

① Comando para borrar todas las consultas SQL cacheadas en el sistema

Do $SYSTEM.SQL.PurgeAllNamespaces()

② Comando para borrar las consultas SQL cacheadas en el namespace actual

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.

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.

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.

Preguntas frecuentes de InterSystems

Se pueden recuperar estos datos utilizando el esquema INFORMATION_SCHEMA.

INFORMATION_SCHEMA es un esquema de sistema y no se muestra por defecto en el menú SQL del Portal de Gestión.

El método para mostrarlo es el siguiente:

1. Abrir el Portal de Gestión → Explorador → SQL.
2. Marcar "Sistema" a la izquierda del desplegable de esquemas.
3. Seleccionar INFORMATION_SCHEMA en el desplegable. 

El SQL para obtener el ID, el nombre del campo (COLUMN_NAME), el tipo de datos (DATA_TYPE) y la descripción (DESCRIPCIÓN) de la tabla especificada (Sample.Human) es el siguiente.

Si estáis pensando en empezar con SQL en InterSystems IRIS o queréis hacer vuestras consultas más eficientes, podéis completar uno de estos breves ejercicios de formación online! (en inglés)

• Cómo ejecutar consultas rápidas en InterSystems IRIS (10m)
• Cómo optimizar las consultas SQL en InterSystems IRIS (15m)

Ambos ejercicios ponen a vuestra disposición una instancia de IRIS en la nube (o learning lab) por lo que no necesitaréis realizar ninguna instalación previa en vuestros equipos. 

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).

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.

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

pipinstallirissqlcli

O se puede ejecutar con docker

dockerrun-itcaretdev/irissqlcliirissqlcliiris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

InterSystems IRIS Cloud SQL es un servicio en la nube completamente administrado, que acerca, a un amplio público de desarrolladores de aplicaciones y profesionales de datos, la potencia de las capacidades de InterSystems IRIS como base de datos relacional, utilizada por miles de empresas. InterSystems IRIS Cloud IntegratedML es una opción de database-as-a-service que ofrece un sencillo acceso a potentes funcionalidades de Machine Learning de forma nativa SQL, a través de un conjunto de sencillos comandos SQL que se pueden embeber fácilmente en el código de la aplicación para mejorarlos con modelos de Machine Learning que se ejecutan cerca de los datos.

Hoy anunciamos el Programa de Acceso a Desarrolladores para estas dos propuestas. Los desarrolladores de aplicaciones ahora pueden registrarse por sí mismos en el servicio, crear implementaciones y empezar a crear aplicaciones compuestas y servicios de datos inteligentes, con todas las tareas de aprovisionamiento, configuración y administración gestionadas por el servicio.

¡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

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!

Apache Superset es una moderna plataforma para la visualización y exploración de datos. Superset puede reemplazar o aumentar las herramientas patentadas de business intelligence para muchos equipos. Y se puede integrar con una gran variedad de fuentes de datos.

¡Y ahora es posible utilizarla con InterSystems IRIS!

Hay disponible una demo online que usa IRIS Cloud SQL como fuente de datos.