Nueva publicación

#SQL

2

SQL is un lenguaje estándar para el almacenamiento, manipulación y recuperación de datos en bases de datos relacionales.

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.

0 0
0 86

¡Hola Comunidad!

Os traemos el cuarto episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés. En esta ocasión, charlamos con @Benjamin De Boe, que nos explica algunas de las cosas que podéis hacer para optimizar vuestras consultas SQL en InterSystems IRIS.

Todos hemos oído — tanto de nosotros mismos como de otros — la queja "esto va demasiado lento". Creo que Benjamin ha hecho un gran trabajo revisando todas las cosas en las que os podeis fijar en vuestras consultas en IRIS para descubrir lo que se puede mejorar.

https://5e18edf067eb59-03854285.castos.com/player/153376
[Este es un enlace integrado, pero no puede ver el contenido integrado directamente en el sitio porque rechazó las cookies que se necesitan para acceder a él. Para ver el contenido integrado, debe aceptar todas las cookies desde la Configuración de cookies]

0 0
0 86

En este artículo demostraré lo siguiente:

  • Cómo actualizar ReferencesRange (OBX: 7) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] de la base de datos mediante la función de utilidad personalizada
  • Cómo actualizar Abnormal Flag (OBX: 8) contra ObservationIdentifier (OBX: 3.1) [TestCode] y ObservationValue (OBX: 5) [Resultado] desde la función de utilidad de base de datos
  • Mensaje de ruta basado en un Abnormal Flag (OBX: 8)

Open Exchange app
0 0
0 85

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.

0 0
0 83
Artículo
· 28 nov, 2023 Lectura de 1 min
Cómo crear Objetos y Matrices JSON mediante SQL

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.

Open Exchange app
1 0
0 82
Artículo
· 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())

0 0
0 82

¡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.

Image

0 0
0 77

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 smiley

# 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")

0 0
0 75

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!

0 0
0 74

¡Hola Comunidad!

Os traemos un nuevo vídeo, disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés sobre el módulo IntegratedML:

⏯ IntegratedML: Predicción de readmisiones de pacientes

https://www.youtube.com/embed/aDo7PfmBnu8
[Este es un enlace integrado, pero no puede ver el contenido integrado directamente en el sitio porque rechazó las cookies que se necesitan para acceder a él. Para ver el contenido integrado, debe aceptar todas las cookies desde la Configuración de cookies]

0 0
0 74

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.

1 0
0 64

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

0 0
0 61
Artículo
· 5 sep, 2023 Lectura de 1 min
Cómo reconstruir el índice por ID

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).

1 0
0 54

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】

0 0
0 51

¡Hola Comunidad!

Hemos grabado el webinar que hicimos la semana pasada y lo hemos subido al canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español. Si os perdisteis el webinar o lo queréis volver a ver con más detalle, ya está disponible la grabación!

Eduardo Anglada ha trabajado diez años en la Agencia Espacial Europea y nos descubrió muchas cosas interesantes sobre el espacio profundo. Así que... si queréis descubrir de forma práctica cómo crear modelos de Machine Learning, ¡no os perdáis el vídeo!

⏯ IntegratedML - Cómo crear modelos de Machine Learning en minutos

https://www.youtube.com/embed/EYbim8S0GLM
[Este es un enlace integrado, pero no puede ver el contenido integrado directamente en el sitio porque rechazó las cookies que se necesitan para acceder a él. Para ver el contenido integrado, debe aceptar todas las cookies desde la Configuración de cookies]

0 0
0 51
Contestant

🙂 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... 🙃

4 0
0 45

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.

0 0
0 39

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.

1 0
0 26
Contestant
Artículo
· 29 mayo, 2024 Lectura de 7 min
Optimización de consultas SQL en IRIS

¡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.

2 0
0 20
Contestant