InterSystems许可证是指InterSystems

第九章 SQL查询数据库（二）

调用用户定义函数的查询

InterSystems SQL允许您在SQL查询中调用类方法。这为扩展SQL语法提供了强大的机制。

若要创建用户定义的函数，请在持久性InterSystems IRIS类中定义一个类方法。该方法必须具有文字（非对象）返回值。这必须是一个类方法，因为在SQL查询中将没有对象实例可以在其上调用实例方法。还必须将其定义为SQL存储过程。

例如，我们可以在MyApp.Person类中定义一个Cube（）方法：

ObjectScriptt至少有三种处理错误的方法（状态代码status codes、异常 exceptions, SQLCODE等）。大多数系统代码使用状态码，但由于一些原因，异常更容易处理。在处理遗留代码时，你要花一些时间在不同的技术之间进行转换。我经常使用这些片段作为参考。希望它们对其他人也是有用的。

回过头来，业务场景都是千人千面的， FHIR怎么能够用一个标准涵盖尽可能多的用例？HL7吸收了V3的教训，在V3里面不成功的、或者说采纳度比较低的一个原因就V3试图穷举所有用例，由HL7组织自己来规范这些用例。这个是蛮沉重的教训，这也是V3的方法论虽然好，但是这套实施的路线在国际上有很大障碍的原因。

8. 应用安全

我们中的许多人在几年前安装了Ensemble，估计空间是足够的，但现在却遇到了意外--硬盘已经满了！我们可以看看我们可以采取哪些措施来调查发生了什么，然后如何减少所占用的空间。 让我们来看看我们可以采取哪些措施来调查发生了什么，然后如何减少占用的空间。

是什么占用了Ensemble的空间？
让我们来看看在Ensemble中占用空间的东西的清单。

1. Ensemble安装。
2. 备份文件
3. 日志文件
4. Ensemble数据库。
5. 流文件。
6. 自定义应用程序文件

让我们逐一来看看这些文件。

Ensemble安装占用的空间

这是一个相对较小的空间，取决于版本，大约为1GB。如果你想减少它，你有可能删除一些开发包或第三方连接驱动ODBC/JDBC。你可以通过改变安装选项来做到这一点，见Ensemble安装手册。

本帖概述了通过为 InterSystems 数据平台（InterSystems IRIS、Caché 和 Ensemble）上的数据库磁盘创建 LVM 物理盘区 (PE) 条带来实现低延迟存储 IO 的最佳实践配置，并提供了有用链接。

一致的低延迟存储是获得最佳数据库应用程序性能的关键。 例如，对于在 Linux 上运行的应用程序，经常在数据库磁盘中使用逻辑卷管理器 (LVM) ，因为它能够扩展卷和文件系统，或者为在线备份创建快照。 对于数据库应用程序，在使用 LVM PE 条带化逻辑卷的情况下，并行写入还可提高数据 I/O 的效率，从而有助于提高大规模连续读取和写入的性能。

关键字：PyODBC，unixODBC，IRIS，IntegratedML，Jupyter Notebook，Python 3

目的

几个月前，我简单谈到了关于“将 Python JDBC 连接到 IRIS”的话题。我后来频繁提起它， 因此决定再写一篇 5 分钟的笔记，说明如何“将 Python ODBC 连接到 IRIS”。

在 Windows 客户端中通常很容易设置 ODBC 和 PyODBC，不过我每次在 Linux/Unix 风格的服务器中设置 unixODBC 和 PyODBC 客户端时，都会遇到一些麻烦。

有没有一种简单连贯的方法，可以不安装任何 IRIS，在原版 Linux 客户端中让 PyODBC/unixODBC 针对远程 IRIS 服务器运行？

一篇文章了解IRIS/Caché编码方案

一直以来，编码问题像幽灵一般，不少开发人员都受过它的困扰。

试想你请求一个数据，却得到一堆乱码，丈二和尚摸不着头脑。有同事质疑你的数据是乱码，虽然你很确定传了UTF-8 ，却也无法自证清白，更别说帮同事 debug 了。

有时，靠着百度和一手瞎调的手艺，乱码也能解决。尽管如此，还是很羡慕那些骨灰级程序员。为什么他们每次都能犀利地指出问题，并快速修复呢？原因在于，他们早就把编码问题背后的各种来龙去脉搞清楚了。

ASCII

标准ASCII 码，使用7 位二进制数（最高位为0）来表示所有的大写和小写字母，数字0 到9、半角标点符号，以及在英语中使用的特殊控制符号。

各位好，

你曾建立过一个镜像环境吗？它是否有一个私有网络、虚拟IP地址和SSL配置？
在做了几次之后，我意识到这是一个漫长的过程，而且需要很多手动操作来生成证书和配置每个IRIS实例。
对于经常要做这件事的人来说，这是一个痛苦的过程。

例如，质量保证团队可能需要为每个新的应用程序版本创建一个新的镜像环境来测试。支持团队可能需要创建一个镜像环境来重现一个复杂的问题。

我们肯定需要工具来快速创建这些镜像环境。

在这篇文章中，我们将用如下环境创建一个镜像样例：

• 仲裁机
• 主服务器
• 故障切换备份成员
• 读写报告异步成员
• 节点间日志转移的SSL配置
• 镜像环境中的私有网络
• 虚拟IP地址
• 镜像数据库

根据IDC的报道，超过80%的信息是基于NoSQL的，尤其是文本文件。当数字服务或应用程序不能处理所有这些信息时，企业就会遭受损失。为了面对这一挑战，可以使用OCR技术。OCR使用机器学习和/或训练的图像模式将图像像素转化为文本。这一点很重要，因为许多文件被扫描成PDF格式的图像，或者许多文件中包含有文本的图像。因此，OCR是一个重要的步骤，可以从文件中获得所有可能的数据。

为了实现OCR，可以使用开源解决方案Google Tesseract，这是Python和Java社区中最流行的解决方案。Tesseract支持100多个习语，并且可以用新的模型进行训练以识别车牌、验证码等等。Tesseract是在C++中创建的，可以通过Java套用Tess4J构成一个中介层来使用它。下面的代码展示了调用过程。

0. 算法概述

SM3密码杂凑算法是中国国家密码管理局2010年公布的中国商用密码杂凑算法标准。该算法于2012年发布为密码行业标准(GM/T 0004-2012)，2016年发布为国家密码杂凑算法标准(GB/T 32905-2016)。

SM3适用于商用密码应用中的数字签名和验证，是在[SHA-256]基础上改进实现的一种算法，其安全性和SHA-256相当。SM3和MD5的迭代过程类似，也采用Merkle-Damgard结构。消息分组长度为512位，摘要值长度为256位。

整个算法的执行过程可以概括成四个步骤：消息填充、消息扩展、迭代压缩、输出结果。

1. 消息填充

SM3的消息扩展步骤是以512位的数据分组作为输入的。因此，我们需要在一开始就把数据长度填充至512位的倍数。具体步骤如下：

1、先填充一个“1”，后面加上k个“0”。其中k是满足(n+1+k) mod 512 = 448的最小正整数。

2、追加64位的数据长度。

当系统发生严重危机，一般错误，以及其他需要管理员关注的其他事件发生时， 管理员必须及时的收到系统发出的警告信息。

上篇文章中介绍了控制台日志。这是个文本文件，包含几乎所有的系统级别的错误信息，并且有严重级别的标识，那么使用工具来监控控制台日志文件，并给管理员发送通知是可行的方案吗？

当然。实际上，有些用户正是这样来管理Caceh'/IRIS的。他们有自己熟悉的监控工具，实时读取控制台日志，分析内容，并完成警告通知的发送。

这篇文章我来介绍的是Cache'/IRIS内置的处理警告的机制和配置方法。 通过把严重的错误和事件写入另一个文本文件alert.log，并配置邮件，SNMP, API接口发送通知，可以基本的实现caceh'/IRIS系统的警告通知工作。

Alerts.log

控制台日志中最严重的两个级别(级别2和3)， 的记录会被写入另一个文本文件，名字是Alert.log。 默认存储于\installDir\mgr\路径。

• 在操作门户中“系统>系统日志>控制台日志” ，你会发现 Alerts.log的内容会以红色的字体显示在最上方。比如下图中有2个严重级别的Alert。

关键字：Python，JDBC，SQL，IRIS，Jupyter Notebook，Pandas，Numpy ，机器学习

1. 目的

这是一个用于演示的 5 分钟快速笔记，通过 Jupyter Notebook 中的 Python 3 调用 IRIS JDBC 驱动程序，以经由 SQL 语法从 IRIS 数据库实例读取数据和向 IRIS 数据库实例写入数据。

去年，我发表了关于将 Python 绑定到 Cache 数据库的简要笔记（第 4.7 节）。 如何使用 Python 挂入 IRIS 数据库以将其数据读入 Pandas 数据框和 NumPy 数组进行常规分析，然后再将一些经过预处理或标准化的数据写回 IRIS 中，准备进一步用于 ML/DL 管道，现在可能是时候回顾一些选项和讨论了。

一些立即浮现的快速选项：