前面介绍了通过mirroring或shadow,使用journal日志过滤器的方式,在不改动数据模型的情况下实现InterSystems IRIS/Caché上的CDC能力。
但如果你可以修改InterSystems IRIS/Caché上的数据模型,也可以考虑使用DSTIME特性实现变更数据捕获。

DSTIME特性

DSTIME特性是InterSystems IRIS/Caché的嵌入式实时BI工具DeepSee用于跟踪数据变更的。
InterSystems IRIS和2011版之后的Caché,都支持DSTIME特性。它会自动记录数据库中SQL表记录或持久化对象的变更,并将变更记录写入持久化的多维数组^OBJ.DSTIME中。

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· 五月 17, 2023 阅读大约需 12 分钟
IRIS, Caché监控指导 - 指标监控(1)

Caché, IRIS在系统产生了最严重的问题时会产生错误信息并通知客户,但这并不足够。一是客户需要更多更灵活的通知消息,二是客户通常会有第3方的监控系统,因此得到Cache, IRIS的监控指标是必须的。

在所有的指标中,用户最关心的是以下几类:

  • 硬件资源的使用,CPU, 内存, IO性能
  • 数据库使用的硬盘的占用
  • Cache, IRIS Journal的硬盘占有
  • Mirror的状态
  • License的使用情况
  • Caché的性能指标

除此之外,第3方监控系统还需要获得Caché的一些系统信息,比如版本,instance名字等等。

指标的获得

有以下几个获得指标的方法

1. 系统仪表板及其Web服务

Caché的系统仪表板显示的数据包括:系统性能;系统运行状态 (运行时间,上一次备份,数据库,Journal状况等; 事务和进程情况;软件许可使用情况;任务,ECP等,还有就是错误和警告的数量。

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· 三月 2, 2022 阅读大约需 12 分钟
如何以自动化方式/编程方式创建一个镜像环境

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

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· 二月 22, 2023 阅读大约需 12 分钟
InterSystems IRIS的面向对象数据库特性

面向对象编程的优势

在应用程序开发时,我们使用的大多数开发语言都是面向对象编程 object-oriented programming (OOP)语言,例如大家熟悉的Java、.NET。而TIOBE的2023年2月的最新开发语言流行排行榜上,前5大语言都是面向对象编程语言,连排名第六的Visual Basic都有了越来越多的OO特性:

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什么是互联互通?我们所说的互联互通其实就是国际上的互操作性,HIMSS对于互操作性定义的是:不同的信息系统、设备、应用系统之间、程序之间,在机构区域和国家边界之内,以及跨机构、区域和国家边界,以协调的方式来访问交换集成和协作使用数据的能力。

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· 十月 7, 2022 阅读大约需 4 分钟
第三方HA软件结合MIRROR使用方法探讨

在Cache 2018之前的版本中,数据库的高可用是通过第三方HA软件保障的,Cache数据库在2018以后及IRIS支持MIRROR技术,通过MIRROR可以保障数据库的高可用及数据的冗余,那么在新版本中,第三方HA软件与MIRROR是否可以同时使用以实现更高的数据库可用性?使用起来有哪些需要注意的?本文重点介绍探讨上述两个问题。

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· 一月 25, 2022 阅读大约需 4 分钟
翻译文章-数据迁移工具 - 第一部分: 从 Postgres 到 IRIS

有时需要将数据和数据模型Schema从Postgres转移或迁移到IRIS。目前有几个选择可以做到这一点,但最流行的两个选项是使用DBeaver(https://openexchange.intersystems.com/package/DBeaver)或SQLGateway。第一种方法将在本文中演示,第二种方法在Robert Cemper的一篇优秀文章中介绍,使用 SQLgateway 迁移数据库(https://community.intersystems.com/post/db-migration-using-sqlgateway),请看本文中如何使用DBeaver执行这种迁移。

为迁移过程获取样本数据

在Github上可以下载一个docker compose项目来构建和运行两个数据库。:

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· 三月 26, 2021 阅读大约需 4 分钟
使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

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使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

本文将展示如何把 InterSystems IRIS 数据库与 Python 集成,以服务于自然语言处理 (NLP) 的机器学习模型。

为什么选择 Python?

随着在世界范围内的广泛采用和使用,Python 拥有了出色的社区,以及许多加速器 | 库用于部署任何类型的应用。 如果您感兴趣,请访问 https://www.python.org/about/apps/

Iris Globals

我接触到 ^globals 后很快就熟悉了,它们可以用作快速获取现成数据模型中数据的方法。 因此,首先,我将使用 ^globals 存储训练数据和对话以记录聊天机器人的行为。

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· 三月 13, 2021 阅读大约需 9 分钟
第九章 SQL查询数据库(二)

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:

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· 四月 24, 2022 阅读大约需 10 分钟
在ObjectScript中调用Java程序 —— 一个国密算法的案例

尽管IRIS和HealthConnect拥有全面的互操作特性,但在实际工作中,还是有可能遇到需要使用遗留类库,dll SDK等方式与外部应用通信的情况。例如IRIS中并没有内嵌国密算法SM2、SM3和SM4,而开源社区中不乏通过Java、Python和C++等语言完成的具体实现。本文就将以调用SM4的Java实现为例展示ObjectScript程序与第三方语言通信的过程。

Github地址:https://github.com/LinZhuISC/javademo.SM4

跨编程环境调用设计要点

在开始实际操作之前,希望读者先针对整个调用过程中的主调方和被调方思考两个现象:

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· 九月 21, 2022 阅读大约需 6 分钟
医疗行业数字化转型 —谈谈微服务架构

在数字化转型成为国家战略和国内外科技大厂的成功经验、强大的宣传攻势和推广能力联合左右下,微服务架构(Microservices Architecture,MSA)毫无疑问已经成为当今基础架构的主流话题,短短几年间席卷全行业,仿佛成了每个行业数字化转型的必由之路。

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· 四月 27, 2021 阅读大约需 6 分钟
在IRIS中联合运用OCR与NLP技术

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。

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· 八月 19, 2022 阅读大约需 2 分钟
IRIS 医疗版docker 容器初体验

我很高兴与大家分享我第一次使用docker容器版本的IRIS for Health的经验,以探索你对使用或试用的兴趣,利用docker容器的优势,它是轻量级的,易于部署。本文将通过使用Renan Lourenco编写的名为ENSDEMO的GitHub仓库的实施步骤。

设置IRIS for Health社区版docker容器环境的步骤:

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· 六月 1, 2021 阅读大约需 4 分钟
使用 InterSystems IRIS 实现 Data Fabric 架构

什么是 Data Fabric?

“这是一套用于在公司中实施、管控、管理和执行数据操作的硬件基础架构、软件、工具和资源,功能包括跨所有数据存储平台的数据采集、转换、存储、分发、整合、复制、可用性、安全性、保护、灾难恢复、演示、分析、保存、保留、备份、恢复、归档、召回、删除、监视和容量规划,并可使应用程序的使用满足公司的数据需求”。 
(Alan McSweeney)
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· 三月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
将 Python ODBC 连接到 IRIS 数据库 - 第 2 条快速笔记

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?

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· 十一月 23, 2023 阅读大约需 2 分钟
使用支持SSL的ODBC连接IRIS数据库
  • 前言

随着网络安全日益被重视,特别是等级保护制度的大环境下,SSL加密传输越来越被重视,本文介绍如何使用支持SSL的ODBC连接IRIS数据库。

数据库版本:IRISHealth-2023.1

  • 1. 服务器端配置

1)新建SSL服务器配置。

2)开启超级端口的SSL支持,这里我们选择启用即可,如所有超级端口的连接都支持SSL可选要求。

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· 十月 7, 2023 阅读大约需 19 分钟
国际卫生信息互操作标准发展简史

卫生信息和其它信息化一样,经历了数码化、数字化到当今的数字化转型,卫生信息互操作一直伴随左右。

数码化(digitization):国内90年代开始,HIS全面铺开,卫生信息进入数码化时代。数码化初期业务集中在HIS上,互操作需求不高,点对点接口可以满足绝大多数需求。

数字化(digitalization):在2000年之后,各种专科系统、尤其是电子病历的诞生,医保和新农合的实施,要求卫生信息共享交换,以提高流程自动化水平。互操作需求爆发,2007年集成平台开始进入市场,卫生信息化进入数字化时代。

数字化转型(digital transformation):2014年,国内正式进入移动互联网时代;次年《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015—2020年)》发布,卫生信息化的服务对象(服务于医护技到服务于患者)和业务形态(临床管理到患者服务)都发生了翻天覆地的变化,开始步入数字化转型的时代。它对互操作提出了更高的要求 - 利用互操作,增强全员参与,为卫生服务创造新价值、发展新业务,推动医疗机构持续数字化转型。

可以说,卫生信息互操作在整个的卫生信息产业中愈发重要。

国际卫生信息互操作发展了30年,国内也发展了20年,但卫生信息互操作依然是一个挑战。

知史而明鉴,识古而知今。我们看看国际卫生信息互操作发展的历程,对未来的卫生信息互操作有什么借鉴。

卫生信息互操作标准的要素

HIMSS把信息互操作/集成定为4个不同的级别:

基础级别,仅仅打通了系统间进行数据通讯的通道;

结构级别,在基础级别上,定义了数据交换的格式和语法;

语义级别,建立在行业通用的基础模型和数据编码上,使用标准化的行业语义来定义数据元素,使用标准的值集。因此语义级别的互操作是全行业可以理解并有确定行业意义的互操作级别。或者说语义级别的互操做才是基于标准的互操作。

组织级别,通常都是由国家、行业协和和行业标准开发组织开发的。它加入了政策、社区、法律等方面的考虑,分析了通用的业务流程和工作流,在此基础上设定了参与互操作各方的角色、权限,服务和知情同意策略等。我们的互联互通,就是组织级别的互操作。

目前的卫生信息互操作项目多数停留在结构级别。只有达到语义级别的信息互操作/集成,才是标准化的信息互操作/集成,才能降低实施成本和提高实施效率。

做到语义级别的互操作标准并不容易,首先是消除语义歧义、其次行业普遍认可、再次是要覆盖行业用例并具有适应行业不断变化需求的弹性。

图片来源:EuroVulcan Conference 2023

先说消除语义歧义。要在信息交换时消除语义歧义,需要在语言、语法、词义、句法等多方面努力,而且涉及到数据的颗粒度。尤其在医疗行业,完整、消除歧义才能保障卫生信息准确和医疗行为安全!

HIMSS认为要消除语义歧义、达到语义级互操作性,需要基于五位一体的语义标准,包含:

  • 词汇/术语标准:依靠结构化的词汇、术语、代码集和分类系统来表示健康概念。例如ICD-10SNOMED-CTLOINC RxNorm行业里典型的词汇和术语标准。
  • 内容标准:描述信息交换中,数据内容的结构和组织。而HL7 CDAHL7 V2C-CDA都是行业内容标准。
  • 传输标准:定义了计算机系统、文档架构、临床模板、用户界面和患者数据链接之间交换的消息格式和传输方式。传输方式确定了卫生信息交换的“推”和“拉”方式。DICOMIHE等都是传输标准。
  • 隐私和安全标准:是确定谁、何时、出于何种目的、使用哪种个人健康信息的权利,以及如何护健康信息的机密性、可用性和完整性的标准。美国的HIPAA和欧洲的GDPR都是关于隐私和安全的标准。
  • 标识符标准: 是用来唯一标识患者、机构、医护技、设备等实体的方法。例如咱们互联互通里用到的OID和美国的护士标识NCSBN ID …

并非消除了语义歧义的标准就能被广泛接受和认可,需要行业标准化组织的推动,实现厂商中立,毕竟互相竞争的厂商很难接受对方的企业标准。回顾一下行业里流行的标准,无论是术语标准、还是消息和文档标准,都是行业里标准化组织发布的,其中最有名的就是HL7。

从这个行业标准发展史可以看到,毫无例外的,标准先从术语标准开始,例如ICD、SNOMED,历史都非常久远。而我们常用的HL7 V2有30多年历史了,CDA和V3也20年左右了。从2014年,HL7推出了FHIR。这些标准是为何以及如何演进的?

互操作标准发展要满足不断变化的行业需求和用例

先看看90年代初的互操作的业务环境,就像下图那么简单:医疗机构还处在数码化向数字化转换的时代 - HIS等业务系统开始大规模部署以实现流程和数据的数码化,同时产生了非常有限的跨业务系统的流程自动化 – 信息集成需求。实时卫生信息交换的需求基本都在医疗机构内部(局域网,那时候WWW刚诞生),而院内的业务系统数量非常有限、且系统边界清晰,使用的用户基本就是医护技和管理人员,需要的互操作流量规模可以准确预测。而且系统互操作的技术手段非常有限,基本就是文件传输、串并口、socket,而SOAP(2000年)、RESTful(2000年)、甚至HTTP(1996年)等协议都还没有产生。

HL7 V2

这就是HL7 V2消息交换标准产生的时代,和所面临的互操作业务需求:它将业务事件和业务事件的上下文封装在消息结构中,在系统边界中传递这些消息。

业务系统边界清晰,一般用消息引擎来路由和转发这些消息,从而不打破系统边界。各个业务系统只要能接收/发送并处理这些标准化的消息即可。

近距离看一个HL7 V2消息示例,它是一个由多种分隔符分割的字符串,由区段和字段构成:区段是一组分类的数据,例如PID是患者信息区段;而字段是每个数据项,例如患者标识(在PID区段里)是“1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1”,它本身也是一个结构,用于放标识符(1182594)和标识分配机构(系联医院)等信息。

而事件就是消息头区段里的ORM^O01,其中ORM代表业务域”通用医嘱消息”,O01代表事件“医嘱请求”。

消息头区段 MSH|^~\&|HIS|系联医院|系联实验室|系联医院|202302160002||ORM^O01|demo22903||2.5|382|||||UTF8

患者区段 PID||1182594^^^系联医院&1^^系联医院&1|||李小明||19570320|M|||北京市朝阳区建国门外大街乙12号2702

就诊区段 PV1|22903|O|心内科||||35030099^唐^南|||MED|||||||35019964^郑^顾樽||22903|||||||||||||||||||||||||202302160002^M

保险区段 IN1|1|65110116^城镇职工医保|

医嘱区段 ORC|NW|MS:1182594:1|||SC||||202302160002^M||||||||||||||||||||LAB

医嘱明细区段 OBR|1|MS:1182594:1||4548-4^糖化血红蛋白^loinc

为什么HL7 V2会是这种难读的格式?因为它是窄带时代的产物,当时通讯带宽有限,数据格式需要紧凑,通常仅用分隔符分割,以减少传输的数据量(相较与XML,通常能减少80%以上的数据),如今在一些检验检查设备的通讯协议中还能看到类似的设计。同时,从早期直到现在,多数HL7 V2消息是通过socket交换的。这些特征都是90年代互操作的历史印记。

HL7 V2是按模式复用的角度设计的颗粒度,也就是说它的颗粒度是信息区段。但并不是所有的信息区段都有独立的含义和复用的价值,例如区段TQ1、TQ2定义服药时间和用药途径,没有单独存在的可能和直接复用的价值。

另外,V2消息的字段随意性很大,相同内容可以放在不同的字段甚至区段里面;用户还被鼓励创建自定义的Z区段进行消息体扩展。也就是说它标准化程度不高,需要实施的双方事先约定好数据具体怎么放才能实现信息交换。同时V2术语约束机制很弱。

HL7 V3 和 CDA

世纪之交,卫生信息化发展提速,电子病历和各种专科系统崛起,更极大推动了卫生信息的交换和流程自动化的需求,同时对交换的语义标准化程度有了更高的要求。这需要更严谨的互操作业务抽象和术语约束。卫生信息正式进入数字化时代,也正是在这一时期,诞生了包括IHE、CDA、HL7 V3在内的众多互操作标准。

从模型抽象的角度看,应该全面包含用例模型、信息模型和交互模型,但V2的关注点基本在交互层面,对其它层面的抽象很弱。

由此,携着其著名的参考信息模型(RIM)方法论,V3在2005年横空出世,对业务场景进行分析,抽象交互逻辑,从参考信息模型到领域信息模型,再到精细化消息信息模型,最终产生需要的消息模型。模型以XML进行序列化,相较于V2,进步了许多。

这套方法论产生的V3消息标准化程度很高。但为了覆盖所有业务需求,RIM是高度抽象的(难于理解的);同时V3方法论是“按约束设计”(design by constraint),试图涵盖所有应用场景,避免自定义扩展,这使其越来越复杂、越来越庞大,而且用户没有RIM基础很难自己对其扩展,从一个极端走向另一个极端。

V3的高复杂性和高使用门槛,造成了它事实上的失败,没有成为V2的替代者,就像一些专家评论的 – “RIM创建了语义互操作性,但没有创建临床互操作性“。

注意,国内有一些实践中,甚至没有严格遵循V3发布的XML schema,直接用代码拼出XML字符串,也不做消息校验,这不算标准的V3。

同样在世纪之交,很多业务需要即时性不那么强、但数据更完整的交换 - 小结性质的临床文档交换。在这个领域,最主流的是CDA临床文档架构标准。CDA源于 1996 年就开始的临床文档中结构化标记工作,并在1997年并入HL7,随后使用V3参考信息模型来完善和发展。大家可能注意到前面的图上CDA早于V3发布,就是这个原因。

CDA临床文档架构,用于描述结构化文档,同时允许插入供人类解读的非结构化部分。它产生的文档具有上下文完整、可持久保存、可管理、可认证等特性。CDA文档和衍生的CCD文档广泛用于医疗机构边界间和医疗系统边界间的文档交换,或作为具有法律效力的临床文档依据保存在文档仓库。

CDA是成功的,可能是V3基础上唯一成功的部分,但它不能解决细数据颗粒度访问的需求。

IHE

虽然RIM基于业务场景、角色、触发事件等分析,但它的交付物 – 消息模型并无法执行流程与角色的约束。

服务用于业务场景里流程、角色的表达,功能内聚,可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活,更适合实现业务流程的自动化。通常服务是比较大尺度的业务表达,服务标准广泛采纳的难度在于它实际上是规范业务流程和业务方法,而实际上多数机构的业务并不那么一致。

IHE(Integrating the Healthcare Enterprise)是国际上比较流行而成功的卫生信息交换服务规范。它是1998年,由HIMSS 和RSNA(北美放射学协会)发起,由一帮放射学和IT技术专家创建的。它最初为放射影像信息共享提供技术框架,以解决即便有了DICOM后在不同厂商系统间放射影像信息交换的标准和流程上的困难,后面逐步涵盖了越来越多的业务场景。IHE使用已经发布的卫生信息内容标准和术语标准,例如DICOM、HL7、LOINC等,来构建自己的服务框架,利用企业服务总线来协同这些服务,可以实现比消息交互更功能内聚的互操作架构:

• 服务本身封装了事件、上下文

• 服务针对于场景定义了流程和角色

• 适合跨清晰的业务系统边界间信息交换

• 服务有多种互操作模式:

• Web 服务本身是可互操作的,这意味着任何客户端都可以直接调用 Web 服务

• 服务可以通过企业服务总线(ESB)来协同,比消息路由规则更直观、更灵活

IHE分析每个业务场景(Profile),将业务场景中参与方定义为角色(Actors),场景中角色的交互定义为事务(Transactions)。例如跨机构的文档共享业务场景中,有4个不同的角色:文档源、文档注册器、文档使用者和文档仓库。而交互事务有注册、查询、获取等

IHE能在服务标准上取得成功,在于它先在参与的用户基础上规范业务,然后再基于规范的业务发布相应的服务,也就是说,使用IHE需要先认同它的规范出的业务。

IHE一直随着业务、技术和互操作标准的发展而不断演进,从最初使用DICOM + HL7 V2,到最新基于FHIR;从最初的影像信息交换到最近的患者穿戴设备的数据交换。例如在2007年,IHE创建了基于HL7 V3的跨机构档案共享的Profile – XDS.b,之后又推出了基于FHIR的诸多移动端服务。

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作为一个12岁的书呆子,我最喜欢的书是斯蒂芬-皮尔写的《英雄失败之书》,这是一本关于人类不足之处的纪事。对我来说,这本书的亮点是佩德罗-卡罗莱纳的故事,一个努力开发葡语-英语短语手册的人。这是一项崇高的事业,但由于他缺乏说英语的能力,也没有一本葡英字典,因此受到阻碍。

然而,他确实拥有一本法英词典,一本葡法词典和一种真正能干的态度。他的劳动成果对葡萄牙度假者毫无益处,却让12岁的我笑得歇斯底里。我经常愉快地回忆起这个故事,但直到我开始工作时,我才开始把自己和卡洛琳娜先生进行比较。

我的工作是一名信息建模师。信息建模师的工作可以轻描淡写地概括为把现实变成可以存储在数据库中的东西。这是通过设计信息模型来完成的。在传统的软件设计中,有三种类型的信息模型。概念性、逻辑性和物理性。你从概念模型开始,它是对我们想要数字化的东西以及它们之间的关系的一个高级描述。然后你转到逻辑模型,描述这些对象如何在数据库中理想地创建。最后,你在物理模型中实现这一点,物理模型是由用户维护数据的数据库的实际实现。

"这是信息建模的传统智慧。但这种方法是否能实现目的有待商榷"。

这是信息建模的传统智慧。但这种方法是否能实现目的有待商榷。佩德罗的短语书的故事之所以有趣,是因为其方法明显不合适,而且客观上结果很差。这在语言学上相当于用叉子喝汤。但是,当主题比较模糊时,就很难推断方法是如何以及何时有缺陷的。

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· 八月 9, 2022 阅读大约需 2 分钟
ObjectScript 错误处理片段

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。

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· 五月 15, 2022 阅读大约需 7 分钟
InterSystems 最佳实践之 掌握 %SYSTEM.Encryption 加密类

InterSystems IRIS对加密、解密和哈希操作有很好的支持。在%SYSTEM.Encryption(https://docs.intersystems.com/iris20212/csp/documatic/%25CSP.Documatic.c...)类中,有市场上主要算法的类方法。


IRIS算法和加密/解密类型

正如你所看到的,这些操作是基于密钥的,包括3个类:

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技术概要:ODBC 和 InterSystems 数据库

如果您希望在 InterSystems IRIS®数据平台上使用 ODBC,本文将介绍如何设置它。
要浏览所有的技术概要(First Look),包括可以在 InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些,请参见 InterSystems 技术概要(InterSystems First Looks)。

1 ODBC: 如何在 InterSystems IRIS 中使用它
InterSystems 提供了一个完全兼容的(ODBC 3.5)ODBC 驱动程序,您可以使用它通过 ODBC 访问 InterSystems IRIS 数据库。当您安装 InterSystems IRIS 时,默认安装该驱动程序。
为了开始在 InterSystems IRIS 中使用 ODBC,您只需要在 InterSystems IRIS 实例上配置驱动程序。本技术概要(First Look)文档对这一过程进行了概述。
如果您还不熟悉 ODBC,请参见本文档末尾的 "了解更多信息" 一节中的链接,以获得更多信息。

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· 八月 10, 2022 阅读大约需 4 分钟
关于如何管理和减少Ensemble系占用空间的一些策略

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。

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· 一月 8, 2021 阅读大约需 9 分钟
InterSystems IRIS 和 Caché 中的多模型数据并行处理

众所周知,InterSystems IRIS 提供了很多的工具来提升应用系统可伸缩性。尤其在提升数据并行处理能力方面,InterSystems 做了很多努力,例如在 SQL 查询中使用并行处理,以及在 IRIS中引入最具吸引力的特征:分片(sharding)。然而,许多成熟的开发成果最初是在 Caché中完成的,而且已经迁移到 IRIS 中。这些成熟的开发成果大都使用 DBMS(数据库管理系统)的多模型功能,实现在单独的数据库中共存不同的数据模型。例如, HIS qMS 数据库同时包含语义关系(电子病历)、传统关系(与 PACS 的交互)和层次数据模型(实验室数据以及与其他系统的集成)。这些数据模型大多是通过 SP.ARM 的 qWORD 工具(一种直接访问 Global的小型数据库管理系统)实现的。遗憾的是,由于查询未使用 IRIS SQL,无法利用并行查询处理的新功能进行扩展。

而且,随着数据库规模的不断增长,大型关系型数据库所固有的大多数问题开始出现在非关系型数据库中。这就是我们关注可用于扩展的并行数据处理技术的一个主要原因。

在本文中,我将围绕多年来在解决任务时用到的并行数据处理展开多方位讨论,而这些是我在大数据问题探讨中很少提到的。我将重点讨论数据库的技术改造,或者更确切地说,是数据库转换技术。

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