#SQL

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.

¡Gracias, @Dmitry Maslennikov!
 

Instalación

Para instalarlo, simplemente abre tu terminal con acceso de administrador y escribe

pip install sqlalchemy-iris

y eso también instalará los pre-requisitos para ti, si fuera necesario.
 

Uso

¡Hola Comunidad!

Como sabéis, InterSystems IRIS, además de globals, objetos, documentos y modelos de datos XML, también es compatible con tratamiento relacional de datos utilizando SQL como lenguaje.

Y como otros sistemas de gestión de bases de datos relacionales (DBMS), InterSystems IRIS tiene su propio dialecto.

Empezamos esta publicación como una Guía Rápida de SQL y os invitamos a compartir vuestros trucos favoritos.

¡Vamos allá!

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.

Voy a usar los datos de ejemplo creados en un artículo previo, Tutorial rápido para crear bases de datos de ejemplo: Samples.PersistentData, con las propiedades Name y Age.
 

Creando la conexión

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.

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())

¡Hola desarrolladores!

Nos gustaría invitaros a un nuevo concurso de programación, dedicado a crear soluciones de Inteligencia Artificial (IA)/Machine Learning (ML) que utilicen Cloud SQL para trabajar con los datos: 

🏆 Concurso de Programación: InterSystems IRIS Cloud SQL con IntegratedML🏆

Duración: del 3 al 23 de abril, 2023

Total en premios: $13,500

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.

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...

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:

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.

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. Por ello, es posible que mis observaciones no apliquen a las nuevas versiones de IRIS. Pero quizás sean útiles para otros.

1) La ruta del archivo está en el lado del servidor

¡Hola Comunidad!

En este artículo voy a explicar cómo acceder a la información y a las tablas del dashboard (cuadro de mando) del sistema del Portal de Administración mediante el uso de Python Embebido.

¡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.

¡Hola Desarroladores!

IRIS External Table es un proyecto de código abierto de la comunidad de InterSystems, que permite utilizar archivos almacenados en el sistema de archivos local y almacenar objetos en la nube como AWS S3 y tablas SQL.

Se puede encontrar en GitHub https://github.com/intersystems-community/IRIS-ExternalTable Open Exchange https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-External-Table y está incluido en el administrador de paquetes InterSystems Package Manager (ZPM).

Para instalar External Table desde GitHub, utilice:

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")

hi, my apologises for my english and my level . //al final en castellano

first i am having problem executing in terminal with $SYSTEM.SQL.Shell() when i work with the << entering multiline statement mode >>

i ve tried this ...

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

¿Es posible?

Recientemente surgió un patrón interesante en torno a los índices únicos (en una discusión interna re: isc.rest) y me gustaría destacarlo para la Comunidad.

Como caso de uso motivador: supón que tienes una clase que representa un árbol, donde cada nodo también tiene un nombre, y queremos que los nodos sean únicos por nombre y nodo principal. Queremos que cada nodo raíz también tenga un nombre único. Una implementación natural sería:

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.

Digamos que tengo una clase persistente en IRIS con una propiedad opcional EmailOptIn:

Class Person Extends %Persistent
{
Property Name As %String;
Property EmailOptIn As %Boolean;
}

Más tarde me doy cuenta de que estoy haciendo muchas comprobaciones nulas en esta propiedad donde no debería ser necesario. La solución es hacer de esto una propiedad requerida:

Class Person Extends %Persistent
{
Property Name As %String;
Property EmailOptIn As %Boolean [ Required ];
}

¡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 :)

Como es habitual, si preferís la versión TL;DR (Demasiado largo, no lo he leído), podéis ir directamente al final del artículo, pero preferiríamos que leyeseis el artículo entero para evitar herir sentimientos.

¡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!

¡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

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.

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.

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.

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

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.

¡Hola comunidad!

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

Mostraré los procesos desde la tabla %SYS.ProcessQuery.

Paso 1: Añade la tabla a la página HTML y escribe debajo el código javascript para mostrar los datos pasados desde app.py :

HTML

  <table id="myTable" class="table table-bordered table-striped">                 
   </table>

Javascript

¡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: