SQL is un lenguaje estándar para el almacenamiento, manipulación y recuperación de datos en bases de datos relacionales.
Hola Comunidad,
En este artículo, os presentaré mi aplicación iris-DataViz.
iris-DataViz es una aplicación de análisis y visualización de datos exploratorios basada en Streamlit que aprovecha la funcionalidad de IRIS embebido en Python y SQLAlchemy para interactuar con IRIS, así como la biblioteca de Python PyGWalker para el análisis de datos y la visualización de datos.
InterSystems IRIS 2024 ha introducido recientemente los tipos de vectores. Esta adición os permite trabajar con búsquedas por vectores, habilitando búsquedas eficientes de similitud, agrupación y una amplia gama de otras aplicaciones. En este artículo, profundizaremos en las complejidades de los tipos de vectores, exploraremos sus aplicaciones y os proporcionaremos ejemplos prácticos para guiar vuestra implementación.
En su esencia, un tipo de vector es una colección estructurada de valores numéricos dispuestos en un orden predefinido.
¡Hola a todos de nuevo!
En el artículo anterior hablamos de iris-datapipe, un framework diseñado para ayudarte a definir "pipes" de datos con un patrón de ingesta y procesamiento. Hoy veremos cómo puedes instalarlo y configurarlo paso a paso.
iris-datapipe incluye un QuickStart, que te permite probarlo rápidamente utilizando un contenedor Docker preconfigurado.
Pero, ¿qué debes hacer si quieres usarlo en tu propia instancia?
Hola Comunidad,
El equipo de certificación de InterSystems Learning Services se complace en anunciar el lanzamiento de nuestro nuevo examen InterSystems IRIS SQL Specialist. Ahora está disponible para su compra y programación en el catálogo de exámenes de InterSystems. Los candidatos potenciales pueden revisar los temas del examen y las preguntas de práctica para orientarse sobre los enfoques y el contenido de las preguntas del examen. Los candidatos que aprueben con éxito el examen recibirán una insignia de certificación digital que puede compartirse en redes sociales como LinkedIn.
¡Hola estimados miembros de la comunidad!
En esta ocasión no vengo con ningún artículo sino con un problema que me he encontrado al definir una conexión a una tabla ubicada en una base de datos externa en MySQL.
Hola Comunidad,
En este artículo, voy a presentar mi aplicación iris-RAG-Gen .
Iris-RAG-Gen es una aplicación generativa AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) que aprovecha la funcionalidad de IRIS Vector Search para personalizar ChatGPT con la ayuda del framework web Streamlit, LangChain, y OpenAI. La aplicación utiliza IRIS como almacén de vectores.
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.
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Hola comunidad,
En esta serie de artículos, exploraremos las siguientes opciones de uso de InterSystems SQL:
InterSystems SQL proporciona un conjunto completo de funciones relacionales estándar, incluida la capacidad de definir esquemas de tablas, ejecutar consultas y definir y ejecutar procedimientos almacenados. Podéis ejecutar InterSystems SQL de forma interactiva desde el portal de gestión o mediante programación utilizando una interfaz de shell 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,
Esta demostración tiene una producción de interoperabilidad con 16 elementos.
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.
Estoy intentando realizar una conexión a una base de datos de SQLServer, pero recibo este error:
ERROR <Ens>ErrOutConnectFailed: JDBC Connect failed for 'SQLEmails' (jdbc:sqlserver://;serverName=nombredelservidor.es;databaseName=DKVMAIL_PRE) / 'SQLSeverDKVMAIL_PRE' with error ERROR #5023: Remote Gateway Error: JDBC Gateway connection failed for jdbc:sqlserver://;serverName=nombredelservidor.es;databaseName=DKVMAIL_PRE error: Remote JDBC error: com.microsoft.sqlserver.jdbc.
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:
Mucha gente descarta este tipo de consulta simplemente porque no se sienten muy cómodos escribiendo mucho código ObjectScript para los métodos o no ven cómo pueden utilizarlo en sus aplicaciones relacionales. Pero para ser honesto, para mí - ¡es uno de los inventos más geniales para el modelo relacional en IRIS!
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.
Quería cambiar la definición del trigger, pero no se me ocurre cómo.
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:
¡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
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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.
InterSystems se complace en anunciar la disponibilidad general 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.
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:
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
// borra todas las consultas SQL cacheadas en el namespace actual
Do $SYSTEM.SQL.Esta app evita añadir %JSONAdaptor a cada clase. En su lugar usa las funciones SQLJSON_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 Konnov 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.
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:
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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.
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)
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.