对于构建外部应用程序的开发人员，尤其是使用C# 等熟悉技术的开发人员来说，ODBC（开放数据库连接）是连接任何关系数据库（包括 InterSystems IRIS）的重要标准化桥梁。虽然 InterSystems 提供了自己的本地 ADO.NET 提供商，但 ODBC 驱动程序通常是与通用数据库工具和框架集成的最直接途径。
以下是使用 ODBC 驱动程序将 C# 应用程序连接到 IRIS 实例的分步指南，重点是无 DSN 连接字符串。
第 1 步：安装 InterSystems IRIS ODBC 驱动程序
在 Windows 机器上安装 InterSystems IRIS 时，默认会安装 InterSystems ODBC 驱动程序。
- 如果 IRIS 位于同一台计算机上：驱动程序已经存在。
- 如果 IRIS 位于远程服务器上：如果您是客户机，则必须从 WRC 网站下载并安装适用于客户机操作系统（Windows、Linux 或 macOS）和位元（32 位或 64 位）的独立 ODBC 客户机驱动程序包，或者安装客户机组件并复制 ODBC 驱动程序。
安装完成后，可在 Windows 的ODBC 数据源管理员（ODBC Data Source Administrator）工具中验证其是否存在（查找 InterSystems IRIS ODBC35 驱动程序）。
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Hi开发者们！
我们很高兴地宣布今年首次举办 InterSystems 在线编程竞赛：
比赛时间：2026年2月2日至3月1日（美国东部时间）
奖金：12,000 美元
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不可避免的是，您最终需要将您的代码从一个版本的 IRIS 或 Cache 升级到最新版本的 IRIS。在这一过程中，您可以采取一些好的步骤来为自己的成功做好准备。
仔细阅读文档
在迁移任何代码之前，你应该先查看IRIS 文档页面，其中包含许多关于IRIS不同版本变更的有用资源。如果你需要跨多个版本升级，请查阅所有相关版本的文档，而不仅仅是目标升级版本。对于每个版本，点击“维护版本变更”（Maintenance Release Changes）链接，你将看到一份开发人员升级清单，对指导你需要进行的修改非常有帮助。你还应查看“发布说明”（Release Notes），其中列出了可能对你有用的新功能，以及已被弃用的功能。此外，建议访问“产品新闻与警报”（Product News and Alerts）页面，以获取最新的紧急事项。事实上，即使不进行升级，定期查看该页面或订阅警报通知也是个好主意，以便及时了解变更。
了解你的替代方案
互操作性用户界面项目从 2025.1 版继续 进行，并纳入了许多我们的客户和合作伙伴建议和观察到的项目。 我们将继续投资于反馈和更新这一重要的用户体验。在最新发布的 2025.3 版（适用于 IRIS、 IRIS for Health、 HealthConnect 和 Health Connect Cloud） 中 ， DTL 编辑器 和 生产配置 应用程序可选择
NOTE：
- 您可以在现代化和标准体验之间切换。
- 所有其他互操作性屏幕仍保留在标准用户界面中。
- 由于新的用户界面将提供新的工作流程，我们希望在这项工作继续进行的同时提供两种体验。
生产配置——配置任务介绍
大家好，社区成员们：
对于刚接触InterSystems IRIS的开发者而言，这有个好消息！我们现已在Instruqt平台上推出了实操互动教程！这些教程非常适合希望快速上手、在真实环境中演练，并建立对基于IRIS的开发信心的开发者。（译者注：国内需要🪜）
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以下是可用教程列表：
- Full Stack Tutorial - 体验 IRIS 如何支持全栈系统架构。
- InterSystems Interoperability - 探索用于连接和集成系统的 IRIS 互操作性工具。
- IRIS for Health Interoperability学习如何使用 IRIS for Health 功能与 EHR（电子病历）数据进行应用程序集成。
- REST + Angular Application- 练习使用 IRIS REST 服务构建应用程序。
- RAG using IRIS Vector Search- 探索 IRIS 向量搜索在人工智能驱动的应用程序中的功能。
大家好！
以下是在 InterSystems 开发者社区的帖子中使用 GIF 的一些基本规则：
cache是否支持部署多活架构，就像是Oracle那样通过共享存储实现RAC
概述
25.24.1 版对 DNS 功能、平台可靠性、升级工作流和开发人员体验进行了重大增强。该版本还包括关键修复和平台限制的增加，以更好地支持现代工作负载。
新功能和增强功能
概述
25.23.2 版对高级安全用户界面进行了有针对性的改进，并进一步简化了 InterSystems 云产品的升级和更新工作流程。这些更改重点关注清晰度、效率和卓越运营。
新功能和增强功能
| 类别 | 功能/改进 | 详细信息 |
|---|---|---|
| 高级安全性 | 增强应用程序可见性的用户界面 | 更新后的界面提供了更清晰、更直观的应用程序映射，提高了对安全边界、相关策略和受保护资源的理解。 |
| 升级和更新 | 优化的升级/更新流程 | 增强的升级/更新管道缩短了执行时间，最大限度地减少了维护窗口，提高了计划运行期间的整体系统可用性。 |
建议采取的行动
- 查看更新后的高级安全用户界面，让您的团队熟悉改进后的应用程序表示方法。
支持
有关此版本的更多信息或帮助，请通过 iService 或云服务门户联系 InterSystems 云服务支持。
概述
本版本对存储的可扩展性和性能进行了重大改进，对所有产品的操作系统进行了重大升级，并推出了新的 FHIR 服务器默认版本。这些更新共同增强了系统的可靠性、灵活性和安全性，同时确保了平台的长期可支持性。
新功能和增强功能
|
类别 |
功能/改进 |
详细信息 |
| 存储 | 增强的 LVM 支持（条带或线性） | 增加了对 LVM 配置的支持，允许使用条带式或线性卷布局进行部署，以提高性能和灵活性。 |
| 选择使用 LVM 配置 | 客户现在可以在配置过程中选择使用基于 LVM 的存储，从而更好地控制卷管理和数据布局。 | |
| 扩大最大存储限制 | 每个部署支持的最大存储容量增至8 PB，可支持大规模数据工作负载和长期增长。 | |
| 操作系统 | Red Hat Enterprise Linux 9.6 升级 | 所有 InterSystems 云产品都从 RHEL 9.0 升级到了RHEL 9.6，提供了更好的内核性能、更强的安全性和更长的生命周期支持。 |
| FHIR 服务器 | 默认版本 2025.11.0 |
FHIR Server2025.11.0 现在是所有新部署的默认版本，在可扩展性、互操作性和数据管理方面都有改进。 有关详细信息，请参阅 FHIR Server 2025.11.0 发行说明。 |
建议采取的行动
- 无
支持
概述
25.20.2 版扩展了全球可用性，提高了高级安全灵活性，并扩大了网络连接集成。该版本引入了对更多地区的支持、新的应用程序感知安全规则，以及针对关键 InterSystems 服务的更多连接选项。
新功能和增强功能
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类别 |
功能/改进 |
详细信息 |
| 高级安全性 | 支持消息库规则 | 高级安全功能现在可以应用专门针对消息库的策略和规则，从而为消息存档和分析管道提供更精细的保护。 |
| 多应用规则支持 | 现在可以对规则进行配置，使其同时适用于多个应用，从而减少重复配置，简化策略管理。 | |
| 网络连接 | 支持 TGW 对等互联 | 现在支持中转网关 (TGW) 对等互联，实现了可扩展的多区域和多 VPC 连接，降低了复杂性并改进了流量控制。 |
| 支持 FHIR 服务器 | 针对 FHIR Server 的本机 Network Connect 集成，改进了路由管理、网络可见性和集成工作流。 | |
| 支持数据工作室（供应链模块） | 供应链模块增加了对 InterSystems Data Fabric Studio 的支持，实现了与客户网络拓扑的无缝集成。 | |
| 全球扩展 | 新地区： ap-northeast-1 （东京） | InterSystems 云服务现在可在东京地区使用，从而减少了延迟，并扩大了在日本和更广泛的亚太地区的可用性。 |
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InterSystems Ideas 门户网站上得票最多的想法-——获得 74 票——要求提供一个轻量级版本的 IRIS。虽然该平台已发展成为一个强大的数据引擎，但许多项目只需要其 SQL 数据库功能。本文演示了如何构建一个非官方的、紧凑的 IRIS 社区版镜像，该镜像只关注核心数据库功能，将镜像大小缩小了 80% 以上。
⚠️ 免责声明
本项目生成的是 InterSystems IRIS Community Edition 的非官方实验镜像。
- 不受InterSystems支持或认可。
- 使用风险自负。这些修改删除了核心平台功能，可能会破坏与工具、API 和预期行为的兼容性。
- 不提供任何担保或保证，包括对生产使用的适用性。
- 仅供高级用户用于教育和实验目的。
为什么选择轻量级 IRIS？
虽然 IRIS 目前包含丰富的互操作性、分析、机器学习、系统管理等功能，但许多项目只需要其核心 SQL 功能。官方社区版 Docker 镜像约为
- 磁盘使用量3.5-3.8 GB
- 压缩后大小：~1.1 GB
IRIS Light 可将其减少到
- 磁盘使用量~575-583 MB
- 压缩后大小：~144-148 MB
因此适用于
- 微服务或容器化 SQL 使用
- 具有更快启动和拉动速度的 CI 管道
- 无需完整功能的横向扩展
InterSystems 常见问题
使用 %Library.Global 类的 Export() 方法导出时，如果导出格式（第四个参数：OutputFormat）设置为 7，即 "块格式（Block format）/Caché 块格式 (%GOF)"，则无法导出映射的Global项（只能导出命名空间默认Global数据库中的Global项）。要导出 "块格式/Caché 块格式 (%GOF) "的映射Global项，请在 %Library.Global.Export() 的第一个参数中指定要映射Global项的数据库目录。
执行示例如下。
set DB = "^^c:\InterSystems\Cache\Mgr\Test\" ; "^^\<path to database folder>\"
set sc = ##class(%Library.Global).Export(DB, "TESTGBL.gbl",FULLPATH,7,,")
set sc = ##class(%Library.Global).Export(DB, "TESTGBL.gbl",FULLPATH,7,,")
如果将导出格式指定为 5（默认），即 "ISM/ObjectScript 格式（ISM/缓存格式）(*)"，则也可以导出映射Global，但输出文件会比将导出格式（第四个参数：OutputFormat）设置为 7（即 "块格式/Caché 块格式（%GOF）"）时大。
此外，如果在Global中记录了二进制数据，也无法正确输出。
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大家好！
在本文中，我们将在 InterSystems IRIS 的背景下探讨动态 SQL（Dynamic SQL）和嵌入式 SQL（Embedded SQL ） 的概念，提供实际示例， 并 研究 它们的区别 ，以帮助您了解如何在应用程序中利用它们。
InterSystems SQL 提供全套标准关系功能，包括定义表模式、执行查询、定义和执行存储过程。您可以通过管理门户交互式地执行 InterSystems SQL，也可以使用 SQL shell 界面以编程方式执行 InterSystems SQL。嵌入式 SQL 使您可以在 ObjectScript 代码中嵌入 SQL 语句，而动态 SQL 使您可以在运行时从 ObjectScript 执行动态 SQL 语句。 静态 SQL 查询提供可预测的性能，而动态和嵌入式 SQL 则分别提供灵活性和集成性。
当我开始使用 InterSystems IRIS，尤其是在互操作性方面时，我最初遇到的一个常见问题是：如何在间隔时间或计划内运行某项功能？在本专题中，我想分享两个简单的类来解决这个问题。我很惊讶在 EnsLib 的某个地方没有找到类似的类。也许是我搜索得不好？总之，这个主题并不意味着是复杂的工作，只是为初学者提供了几个片段。
什么是 JWT？
JWT （JSON Web Token，JSON 网络令牌）是一种开放标准（RFC 7519），它提供了一种轻量级、紧凑、自足的方法，用于在双方之间安全地传输信息。它常用于网络应用程序中的身份验证、授权和信息交换。
JWT 通常由三部分组成：
1.JOSE（JSON Object Signing and Encryption，JSON 对象签名和加密）标头
2.有效载荷
3.签名
这些部分以 Base64Url 格式编码，并用点（.）分隔。
JWT 的结构
标题
{ "alg": "HS256", "typ": "JWT"}
有效载荷
{"sub": "1234567890", "name": "John Doe", "iat": 1516239022}签名：
签名用于验证 JWT 的发件人是否为其本人，并确保信息未被篡改。
创建签名
1. base64 编码报头和有效载荷。
2.使用秘钥（对于对称算法，如 HMAC）或私钥（对于非对称算法，如 RSA）应用签名算法（如 HMAC SHA256 或 RSA）。
3.对结果进行 Base64Url 编码，以获得签名。
JWT 样本。查看JWT 内容
大家好！
作为十周年生日庆典的一部分，我们特别制作了一个时间轴视频，展示开发者社区及其生态系统在过去十年中的重要里程碑、发展和成就 🎆。
看看我们走了多远，我们一起成就了多少：
作为十年庆典的一部分，我们很高兴表彰一些长期以来为 InterSystems 开发人员社区做出重大贡献的成员。
在过去的十年中，这些人分享知识、支持同行，并帮助加强了我们社区的协作精神。
为了表彰他们的贡献，我们特别推出了一套10 周年纪念版奖项和Global Master徽章：
亲爱的开发者们，值此十周年庆典之际，我们诚邀请您参与一场讨论，回顾您在 InterSystems 开发者社区的体验与经历。
过去十年间，成千上万的成员通过知识共享、协作，以及有意义的联系，共同塑造了这个空间，您的声音是这段历史不可或缺的一部分。
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我们鼓励您加入对话，分享您的故事。请在评论中告诉我们：
大家好！
2025 年 12 月 7 日， InterSystems 开发者社区正式庆祝成立十周年！🥳🎉 现在，让我们向这十年的学习、合作、解决问题和 InterSystems 技术的发展致以崇高的敬意。
无论您是从一开始就在这里，还是最近才加入，感谢您的贡献、问题、想法和支持。这个里程碑属于大家的💖，是大家的共同努力，让这个社区成长为今天的样子，由衷地感谢大家！
作为庆祝活动的一部分，我们邀请大家参与周年纪念特别视频的录制，感谢大家抽出时间分享他们的问候、回忆和赞美之词。
在当今的医疗数据领域，FHIR 已成为结构化临床数据交换的标准。然而，虽然 FHIR 擅长互操作性，但其 JSON 格式却给分析带来了挑战——包括FHIR QuestionnaireResponse数据。
本项目演示了如何将 FHIR QuestionnaireResponse 数据从嵌套 JSON 转换为关系 SQL 表和向量嵌入。通过集成 InterSystemsIRIS FHIR SQL 生成器和向量搜索，我们揭开了患者回答背后的语义。
构建的三个步骤
1.设计和收集问卷
首先使用 美国国家医学图书馆（NLM）表格生成器。该工具有助于设计符合 FHIR 标准的结构化临床表格。在本项目中，收集了 100 份合成患者回复，并将其保存为 FHIR QuestionnaireResponse JSON 文件，准备导入 FHIR 服务器。
2.通过 SQL 转换和查询问卷数据
将 FHIR QuestionnaireResponse 资源加载到服务器后，使用InterSystems IRIS FHIR SQL 生成器自动创建关系 SQL 表。这将使嵌套的 JSON 结构扁平化，从而能够使用标准 SQL 轻松分析问卷数据——所有配置只需点击几下即可完成。
- 有关 FHIR SQL 生成器的完整配置，请参阅README。
- 从 QuestionnaireResponse 数据生成的 SQL 表可用于查询和分析
我们在开发者社区的目标是培养由开发者创建并为开发者服务的高质量、值得信赖的原创技术内容。虽然 ChatGPT 等人工智能工具在写作过程中会有所帮助，但我们希望所有发布的内容都能反映真实的专业知识和个人理解。如果您有任何疑问或希望与人工智能讨论编码问题，请考虑使用我们的Developer Community AI Chat。
可接受的人工智能使用
我们认识到人工智能工具可以帮助编辑和提高清晰度。您可以在以下场景中应用人工智能：
- 修正语法、拼写和标点符号。
- 改善句子结构和可读性。
- 更清晰地重新表述您自己的内容。
- 将其作为写作助手，而不是技术观点或解释的来源。
例如 自己撰写一篇 关于如何使用 %JSON.Adaptor 类的文章 ，并使用 ChatGPT 改善句子的流畅性和清晰度。
不允许的行为
为保护我们平台的完整性，不允许使用以下由人工智能生成的内容：
- 使用 ChatGPT、Copilot、Gemini 或其他大型语言模型撰写完整文章（或大部分内容）。
- 将人工智能生成的解释、教程或代码说明作为您自己的见解发布。
- 提交主要由人工智能生成的内容，仅进行少量编辑或审核。
例如提示 ChatGPT "撰写一篇强调 FHIR 标准优点的长文"，然后将其作为自己的作品发布。
透明度
为了保持高质量的内容并维护社区的信任度，您应努力使生成式人工智能的使用透明化。具体来说：
InterSystems 在《ISG/Ventana 买家指南》（ISG/Ventana Buyers Guide）中综合排名第二——领先于微软、亚马逊云服务（AWS）、谷歌和IBM。
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什么是 XML？
XML（可扩展标记语言）是一种灵活的、基于文本的、独立于平台的格式，用于以结构合理 、人机可读的方式存储和传输数据 。XML 允许用户定义自定义标签来描述数据的含义和组织结构。例如：<book><title>The Hitchhiker's Guide</title></book>.
XML 文档具有自描述性，其结构是一棵分层的元素树。每个文档都有一个封装所有其他内容的根元素。元素可以包含文本、子元素和属性（提供补充信息的名-值对）。这些文档通常用 .xml 文件存储
这种结构的完整性可以通过以下方式实现：
- DTD（文档类型定义）：提供基本的验证规则。
- XSD（XML 模式定义）：提供高级规则，包括数据类型和约束。
转换 XML 文档
这部分内容介绍如下：
- 解析一般 XML 并将其转换为 HL7 标准。
- 解析 CCDA（综合临床文档架构）文档（XML）并将其转换为 HL7 格式。
在这些实施过程中，两种格式都会首先转换为 InterSystems IRIS SDA（标准化数据架构）格式。这被认为是一种标准、高效、不易出错的方法，因为它有效地利用了平台的 预置类。数据采用 SDA 格式后，可无缝转换为任何目标标准，如 HL7 v2、 FHIR 或 CCDA。
解析通用 XML 文档
您好，欢迎了解InterSystems 开发者社区中文版2025年11月摘要信息。
统计信息
✓ 十一月共发布了 17 篇新帖子：
– 10篇新文章
– 7个新公告
– 7个新公告
✓ 十一月有 14 位新成员加入
✓ 截至目前共发布了 2,441 篇帖子
✓ 截至目前共有 2,305 位成员加入
当我们在 IRIS 中创建 FHIR 资源库时，我们有一个端点来访问信息、创建新资源等。但 FHIR 中有些资源可能不会出现在我们的资源库中，例如二进制资源（该资源返回文档，如 PDF）。
我创建了一个例子，当请求二进制资源时，FHIR 端点会返回一个响应，就像它存在于资源库中一样。
首先，我们需要一个命名空间和一个 FHIR 端点。然后，我们需要配置一个将连接到 FHIR 端点的互操作生产环境。该生产环境必须包含以下项目：
- 业务操作：
- HS.Util.Trace.Operations（事实上这是可选项，但非常有用）
- HS.FHIRServer.Interop.Operation，TraceOperations属性设置为 *FULL*
- 业务服务：
- HS.FHIRServer.Interop.Service，TraceOperations属性设置为 *FULL*，目标配置名称设置为 HS.FHIRServer.Interop.Operation名称
生产环境如下所示：
创建此生产环境后，我们需要将其与FHIR端点连接。因此，编辑FHIR端点并将Service Config Name参数设置为业务服务（Business Process）的名称：
现在，如果我们开始向 FHIR 资源库发送请求，就会在消息查看器（Message Viewer）中看到所有跟踪信息：
大家好！
我很高兴地宣布，自今年年初以来，我们已将 InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Health 和 Health Connect 的许多客户端 SDK 发布到相应的外部存储库（Maven、NuGet、npm 和 PyPI）中。这将为您带来许多好处，例如：
- 您可以在客户端 SDK 发布后立即访问其最新版本，而不受 InterSystems IRIS 发布周期的影响。
- 您可以将 SDK 作为依赖项与生态系统中的本地软件包管理器工具集成，并以行业标准的方式管理依赖项
- 终端用户可直接访问 SDK，例如，当他们希望通过 DBeaver 等 SQL 工具直接访问数据库层时。
- 您可以发布依赖于 InterSystems 客户端 SDK 的项目，而无需将其直接包含在您的项目中。
以下是我们目前已发布的客户端 SDK 的列表，以及最新版本的相应版本号和查找位置：
Java
| JDBC | 3.10.5 | https://mvnrepository.com/artifact/com.intersystems/intersystems-jdbc |
| Document API | 1.0.3 | https://mvnrepository.com/artifact/com.intersystems/intersystems-document |
.NET
我们非常高兴地宣布， IntegratedML Custom Models（集成式机器学习自定义模型）抢先体验计划即将开启，这是 IRIS 2026.1 版本中即将推出的一项强大新功能！
这是什么？
IntegratedML Custom Model扩展了现有的IntegratedML/AutoML（集成式机器学习/自动化机器学习）功能，支持您直接在 SQL 查询中部署自己的自定义 Python 机器学习模型。IntegratedML AutoML功能提供自动化机器学习服务，而Custom Model（自定义模型）则赋予您完全的控制权——自定义预处理、任意与 scikit-learn 兼容的模型，以及 Prophet 或 LightGBM 等第三方库——所有操作均在数据库内执行，无需数据移动。
为什么这很重要
- 完全掌控：编写自定义预处理、特征工程和模型训练逻辑。
- 熟悉的 SQL 界面：使用熟悉的 CREATE MODEL、TRAIN MODEL 和 PREDICT() 命令。
- 数据库内执行：无需数据导出/导入循环，对实时数据进行实时预测。
- 与AutoML协同工作：针对每个用例使用合适的工具——自动化机器学习用于快速建模，自定义模型用于高级场景。
