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#JDBC

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Java Database Connectivity (JDBC) es una interfaz de programación de aplicaciones (API) para el lenguaje de programación Java, la cual define cómo puede acceder un cliente a la base de datos.

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· 15 jul, 2024 Lectura de 1 min
Truncamiento de datos ODBC / JDBC

Hola, espero que este post ayude:

En resumen: MAXLEN es relevante sobre todo para conexiones odbc/jdbc y necesitas especificar un valor apropiado dentro de tus tablas (clases), de lo contrario los datos podrían truncarse cuando los consultes, o incluso fallar cuando intentes insertar datos.

Una larga historia:

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SSH es un framework relativamente representativo de Java, que fue popular hace muchos años. Están Struts+Spring+hibernate y Spring MVC+Spring+hibernate. Por supuesto, utilicé la segunda en la universidad. Si puedo conectar IRIS a Hibernate como librería, ¿significa también que, en teoría, IRIS puede ser desarrollado utilizando el framework SSH?

Herramientas y entorno

JDK 1.8

Maven

Hibernate 5.X.X

IRISHealth-2022.1.3

intellij idea

Windows 10 64

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· 1 jun, 2023 Lectura de 10 min
Pruebas de rendimiento IRIS - PostgreSQL - MySQL

Como antiguo programador de JAVA siempre ha sido un reto decidir qué base de datos era la más adecuada para el proyecto que íbamos a desarrollar, uno de los principales criterios que usaba era el del rendimiento de las mismas, así como sus capacidades de configuración HA (high availability o alta disponibilidad).

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Estimados miembros de la Comunidad.

Una problemática muy común en muchos usuario es el uso de una base de datos externa como entrada de datos a una producción de IRIS. Como ya sabréis tenemos dos métodos de conexión directas a bases de datos externas desde IRIS, la primera es mediante ODBC y la segunda es recurriendo a una conexión vía JDBC.

En nuestro ejemplo procederemos a realizar una conexión mediante JDBC y para ello montaremos un pequeño proyecto en Docker para que podáis jugar con ello cuanto queráis.

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· 28 jul, 2022 Lectura de 3 min
Consejos y trucos del nuevo comando LOAD DATA

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.

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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")

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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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Palabras clave: Python, JDBC, SQL, IRIS, Jupyter Notebook, Pandas, Numpy y aprendizaje automático

Hoy me he encontrado con este artículo de Zphong Li, que publicó en Enero de 2020 pero que creo que es muy interesante y aún útil a día de hoy. Así que... para los que estéis haciendo vuestros primeros pinitos en Machine Learning con InterSystems IRIS, Python y Jupyter... aquí lo tenéis!!

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¡Hola a tod@s!

El Portal de Administración del Sistema Caché incluye una potente herramienta de consultas en SQL basada en la web, aunque para algunas aplicaciones lo más conveniente es utilizar un cliente dedicado SQL que esté instalado en la PC del usuario.

SQuirreL SQL es un conocido cliente SQL de código abierto construido en Java, que utiliza JDBC para conectarse a un DBMS. Como tal, podemos configurar SQuirreL para que se conecte a Caché usando el controlador JDBC en Caché.

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

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Las herramientas que utilizan los astrónomos

Hace 6 años, el 19 de diciembre del 2013, la Agencia Espacial Europea (ESA) lanzó un telescopio orbital llamado Gaia. Podéis obtener más información sobre la misión Gaia en la página web oficial de la Agencia Espacial Europea o en el artículo de Vitaly Egorov (Billion pixels for a billion stars).

Y sin embargo, pocas personas saben cuál fue la tecnología que utilizó la agencia para almacenar y procesar los datos recopilados por Gaia. En 2011, dos años antes del lanzamiento, los desarrolladores barajaban varias opciones (consultar "Astrostatistics and Data Mining" escrito por Luis Manuel Sarro, Laurent Eyer, William O'Mullane, Joris De Ridder, pp. 111-112):

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· 1 jul, 2019 Lectura de 16 min
Dominando JDBC con SQL Gateway

Como todos sabemos, IRIS Database / Caché es un motor de base de datos que efectúa muchas tareas dentro de sí misma. Sin embargo, ¿qué puede hacer cuando necesita tener acceso a una base de datos externa? Una opción es utilizar el SQL Gateway en Caché mediante un conector JDBC. En este artículo, mi objetivo es responder las siguientes preguntas con el fin de ayudarle a que se familiarice con la tecnología y que resuelva algunos de los más problemas comunes.

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