这里是2021年度开发社区问题摘要。 让我们来看看InterSystems开发人员提出的最受欢迎的问题。
✓ 社区总共提出了5,699 问题
一个字符串函数,返回字符串表达式的第一个(最左边)字符的整型ASCII码值。
ASCII(string-expression)
{fn ASCII(string-expression)}
string-expression - 字符串表达式,它可以是列的名称、字符串字面值或另一个标量函数的结果,其中基础数据类型可以表示为任何字符类型(如CHAR或VARCHAR)。
或类型的字符串表达式。如果传入一个NULL或空字符串值,将返回NULL。
空字符串返回与一致。
SELECT ASCII('Z') AS AsciiCode
90
SELECT {fn ASCII('ZEBRA')} AS AsciiCode
90
在执行转换之前,SQL将数字转换为规范形式。 下面的例子返回55,它是数字7的值:
如果数字以字符串的形式表示,则不执行此数字解析。 下面的例子返回43,它是加()字符的ASCII值:
一个标量数值函数,返回给定余弦的弧余弦(以弧度为单位)。
{fn ACOS(numeric-expression)}
numeric-expression - 数值在-1到1之间的数值表达式。
这是这个角的余弦值。ACOS返回NUMERIC或数据类型。
如果数值表达式是数据类型, 返回;
否则,返回。
接受一个数值并以浮点数的形式返回余弦的反(弧)值。
的值必须是有符号的十进制数,取值范围为1 ~ -1(含1)。
超出此范围的数字将导致运行时错误,生成(发生致命错误)。
如果传入值,将返回。
将非数字字符串(包括空字符串())视为数字值0。
返回一个精度为、刻度为18的值。
只能用作标量函数(使用花括号语法)。
可以使用函数将弧度转换为角度。 可以使用函数来转换角度到弧度。
下面的例子展示了ACOS对两个余弦的影响:
SELECT {fn ACOS(0.52)} AS ArcCosine
1.02394537609895251
SELECT {fn ACOS(-1)} AS ArcCosine
3.141592653589793238
医疗数据集应用(这个应用主要目的是获得医疗数据样本来进行自动化机器学习和其他应用)现在有了6个真实世界的医疗数据集(更多数据集在路上,敬请期待!)
赶快来下载吧: https://openexchange.intersystems.com/package/Health-Dataset
返回数值表达式的绝对值的数值函数。
ABS(numeric-expression)
{fn ABS(numeric-expression)}
numeric-expression - 要返回其绝对值的数字。ABS返回与数字表达式相同的数据类型。
ABS返回绝对值,它总是或正数。
如果数值表达式不是一个数字(例如,字符串'abc',或空字符串),返回。
当传递值时,返回。
请注意,可以用作标量函数(带有花括号语法),也可以用作通用函数。
这个函数也可以通过调用方法从ObjectScript中调用:
WRITE $SYSTEM.SQL.Functions.ABS(-0099)
下面的例子展示了的两种形式:
SELECT ABS(-99) AS AbsGen,{fn ABS(-99)} AS AbsODBC
下面的例子展示了如何处理其他一些数字。 在调用之前, SQL将数字表达式转换为规范形式,删除前导和末尾的零,并计算指数。
SELECT ABS(007) AS AbsoluteValue
7
ROW子句可以与FIRST_VALUE(字段)和SUM(字段)窗口函数一起使用。
可以为其他函数指定它,但不执行任何操作(有或没有子句的结果相同)。
子句有两种语法形式:
ROWS framestart
ROWS BETWEEN framestart AND frameend
Framestart和有五个可能的值:
UNBOUNDED PRECEDING /* 从当前分区的开头开始 */
offset PRECEDING /* 开始偏移当前行之前的行数 */
CURRENT ROW /* 从当前行开始 */
offset FOLLOWING /* 继续偏移当前行后面的行数 */
UNBOUNDED FOLLOWING /* 继续到当前分区的末尾 */
子句语法可以在两个方向上指定一个范围。 例如,在无界前面和1后面之间的行以及在1后面和无界前面之间的行是完全相等的。
框架的开始语法默认为作为范围的第二个未指定的边界。 因此,以下是等价的:
本文译自 https://community.intersystems.com/post/using-sql-apache-hive-hadoop-bi…
大家好,
在使用Spark做Hadoop时,InterSystems IRIS有一个很好的连接器。但市场上也提供了大数据Hadoop访问的其他优秀替代方案-Aparche Hive。请看区别:
|
HIVE |
SPARK |
|
Hive是一个数据库,用类似于RDBMS数据库的表格形式存储数据。 |
Spark不是一个数据库,它是一个数据分析框架,可以在内存中对大至PB字节的大容量数据进行复杂的数据分析。 |
|
使用称作HiveQL的自己的SQL引擎,数据可以从Hive中抽取出来。只能使用SQLs来抽取数据。 |
Spark既能使用复杂SQLs(Complex SQLs)也能使用MapReduce机制进行数据分析。它支持Java, Scala 和Python写的分析框架。 |
|
Hive在Hadoop之上运行。 |
Spark没有自己专用的存储。实际上,它是从外部的分布式数据存储如运行在Hadoop和MongoDB上的Hive、HBase中抽取数据。 |
指定用于计算聚合和排名的每行“窗口框架”的函数。
在应用WHERE、GROUP by和HAVING子句之后,窗口函数对查询选择的行进行操作。
窗口函数将一组行中的一个(或多个)字段的值组合在一起,并在结果集中为生成的列中的每一行返回一个值。
虽然窗口函数与聚合函数类似,因为它们将多行结果组合在一起,但它们与聚合函数的不同之处在于,它们本身并不组合行。
窗口函数被指定为查询中的选择项。 窗口函数也可以在查询的子句中指定。
窗口函数执行与由子句、子句和ROWS子句指定的逐行窗口相关的任务,并为每一行返回一个值。
这三个子句都是可选的,但是如果指定了,必须按照以下语法中的顺序指定:
window-function() OVER (
[ PARTITION BY partfield ]
[ ORDER BY orderfield ]
[ ROWS framestart ] | [ ROWS BETWEEN framestart AND frameend ]
)
亲爱的社区开发者们,大家好!
欢迎积极参与新一轮InterSystems开发者竞赛!
随着 InterSystems IRIS 2021.2 预览版 的发布和全新的 LOAD DATA 功能,我们希望将其与最新的竞赛(数据集)结合起来!
竞赛时间: 2021年12月27日-2022年1月16日
奖金总额: $9,450
一个聚合函数,它创建一个串接的值字符串。
XMLAGG([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] string-expr [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定XMLAGG返回string-expr的所有值的连接字符串。
如果没有指定关键字,这是默认值。XMLAGG返回一个只包含唯一值的连接字符串。
可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是用逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。聚合函数返回由中的所有值组成的串接字符串。 返回值的数据类型为,默认长度为。
以下两个示例都返回相同的单个值,即表的Home_State列中列出的所有值的串联字符串。
SELECT XMLAGG(ALL Home_State) AS ALL_State_Values
FROM Sample.Person
请注意,此连接字符串包含重复值。
返回数据集统计方差的聚合函数。
VARIANCE([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
VAR_SAMP([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
VAR_POP([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定统计方差函数返回表达式中所有值的方差。
如果没有指定关键字,这是默认值。DISTINCT - 可选- DISTINCT子句,指定统计方差函数返回不同(唯一)表达式值的方差。
DISTINCT可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是用逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。这些函数返回
返回指定列值之和的聚合函数。
SUM([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定SUM返回表达式中所有值的和。
如果没有指定关键字,这是默认值。DISTINCT - 可选-一子句,指定SUM返回表达式中不同(唯一)值的和。
可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是用逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。返回与相同的数据类型,但有如下异常:、和返回的数据类型都是。
注意:可以指定为聚合函数,也可以指定为窗口函数。
本参考页面描述了作为聚合函数的使用。
SUM作为一个窗口函数在窗口函数概述中描述。
聚合函数返回表达式值的和。 通常,表达式是查询返回的多行中字段的名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。
可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。
可以在列表或子句中与普通字段值一起出现。
不能在子句中使用。 不能在的子句中使用,除非是子查询。
和所有聚合函数一样,可以接受一个可选的子句。
SUM(DISTINCT col1)
对于那些在某种程度上需要测试ECP的水平可扩展性(计算能力和/或用户和进程的并发性),但又懒得建立环境、配置服务器节点等的人来说,我刚刚在Open Exchange上发布了OPNEx-ECP部署的应用/示例。
返回数据集的统计标准差的聚合函数。
STDDEV([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
STDDEV_SAMP([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
STDDEV_POP([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定标准偏差函数返回表达式的所有值的标准偏差。如果未指定关键字,则这是默认值。DISTINCT - 可选-指定标准偏差函数返回不同(唯一)表达式值的标准偏差的DISTINCT子句。DISTINCT可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选-应用HAVING子句中的条件。除非表达式的数据类型为
可以使用内嵌REST API用描述文件生成REST服务
请求消息如下:
POST: http://[YourServer]/api/mgmnt/v2/INTEROP/cmAPI
Body: API 描述文件,例如下面的Json文件
Basic Authorization Username: 用户名
Basic Authorization Password: 密码
Content-Type Header: application/json
** 注意**:调用接口前,需要创建相应命名空间,本示例为INTEROP
API 描述文件:
{
"swagger": "2.0",
"info": {
"description": "An API for coffee sales using InterSystems IRIS",
"version": "1.0.0",
"title": "Coffee Maker API",
"license": {
"name": "Apache 2.0",
"url": "http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html"
}
},
"schemes": [
"https"
],
"paths": {
"/coffeemakers": {
"post": {
"description": "Returns all coffeemakers\n",
"operationId": "QueryAll",
"produces": [
"application/json"
],
"parameters": [],
"responses": {
"200": {
"description": "Success"
},
"500": {
"description": "Server error"
}
}
}
},
"/newcoffeemaker": {
"post": {
"description": "Add a new coffeemaker to the store. ID is autogenerated. Other info must be provided in the request body. Name and brand are required fields. Returns new coffeemaker\n",
"operationId": "NewMaker",
"produces": [
"application/json"
],
"parameters": [
{
"in": "body",
"name": "body",
"required": true,
"schema": {
"$ref": "#/definitions/CoffeeMaker"
}
}
],
"responses": {
"200": {
"description": "Success"
},
"400": {
"description": "Invalid message body"
},
"500": {
"description": "Server error"
}
}
}
},
"/coffeemaker": {
"post": {
"description": "Retrieve existing coffeemaker given ID and data. Returns coffeemaker\n",
"operationId": "QueryMaker",
"produces": [
"application/json"
],
"parameters": [
{
"name": "id",
"in": "query",
"description": "CoffeemakerID",
"required": true,
"type": "integer"
},
{
"name": "prod",
"in": "query",
"required": false,
"type": "boolean"
}
],
"responses": {
"200": {
"description": "Success"
},
"404": {
"description": "Coffeemaker not found"
},
"500": {
"description": "Server error"
}
}
},
"put": {
"description": "Update existing coffeemaker given ID and data. Returns updated coffeemaker\n",
"operationId": "EditMaker",
"produces": [
"application/json"
],
"parameters": [
{
"name": "id",
"in": "query",
"description": "CoffeemakerID",
"required": true,
"type": "integer"
},
{
"in": "body",
"name": "body",
"description": "coffeemaker info",
"required": true,
"schema": {
"$ref": "#/definitions/CoffeeMaker"
}
},
{
"name": "prod",
"in": "query",
"required": false,
"type": "boolean"
}
],
"responses": {
"200": {
"description": "Success"
},
"400": {
"description": "Invalid message body"
},
"404": {
"description": "Coffeemaker not found"
},
"500": {
"description": "Server error"
}
}
},
"delete": {
"description": "Delete existing cofffeemaker given ID. Returns deleted coffeemaker\n",
"operationId": "RemoveMaker",
"produces": [
"application/json"
],
"parameters": [
{
"name": "id",
"in": "query",
"description": "CoffeemakerID",
"required": true,
"type": "integer"
},
{
"name": "prod",
"in": "query",
"required": false,
"type": "boolean"
}
],
"responses": {
"200": {
"description": "Success"
},
"404": {
"description": "Coffeemaker not found"
}
}
}
}
},
"definitions": {
"CoffeeMaker": {
"type": "object",
"properties": {
"Name": {
"type": "string"
},
"Brand": {
"type": "string"
},
"Price": {
"type": "number"
},
"NumCups": {
"type": "integer"
},
"Color": {
"type": "string"
},
"Img": {
"type": "string"
}
}
}
}
}[toc]
返回指定列中的最小数据值的聚合函数。
MIN([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-将聚合函数应用于所有值。ALL对MIN返回的值没有影响。提供它是为了与兼容。MIN返回的值没有影响。它是为兼容性提供的。%AFTERHAVING - 可选-应用HAVING子句中的条件。返回与表达式相同的数据类型。
聚合函数返回表达式的最小值(最小值)。通常,表达式是查询返回的多行中的字段名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。
可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。MIN可以出现在选择列表或子句中,与普通字段值一起出现。
不能在子句中使用。除非是子查询,否则不能在联接的子句中使用。
与大多数其他聚合函数一样,不能应用于流字段。尝试这样做会生成错误。
与大多数其他聚合函数不同,ALL和关键字(包括在MIN中不执行任何操作。它们是为了与SQL-92兼容而提供的。
使用的指定字段可以是数字或非数字。对于数字数据类型字段,最小值定义为数值中的最低值;因此
表示当前的本地日期和时间,是由两个整数值组成的字符串,这些整数是计数器,是InterSystems IRIS存储格式,不是用户可读的日期和时间。
ddddd,sssss代码示例:
w $H,!
北京时间2021年12月29日15:15:30时,输出结果为:
66107,54930第一个整数,ddddd,是当前日期,表示为自1840年12月31日以来的天数,其中第1天是1841年1月1日。这个日期到达的最大年年限是9999年12月31日,所以这个整数的最大值是2980013。$HOROLOG不能直接用于表示1840年到9999年范围之外的日期
第二个整数,sssss,是当前的时间,表示为从当天午夜开始的秒数计数。系统将时间字段从0递增到86399秒。当午夜时分达到86399时,系统将时间字段重置为0,并将日期字段增加1。
你可以通过调用Horolog()方法获得相同的当前日期和时间信息,如下所示。
WRITE $SYSTEM.SYS.Horolog()$NOW()返回当前进程的本地日期和时间,是InterSystems IRIS存储格式,不是用户可读的日期和时间。
ddddd,sssss.ffffff代码示例:
| 值 | 描述 |
|---|---|
| 1 | MM/DD/[YY]YY : 07/01/97 或 02/22/2018 |
| 2 | DD Mmm [YY]YY : 01 Jul 97 |
| 3 | YYYY-MM-DD :2018-02-22 (ODBC时间格式:默认值在下面的tformat部分有描述) 默认情况下,这种格式与当前的地区设置无关 如果要使用你当前的日期和时间的地区设置与这种格式,请将localeopt设置为0。 |
| 4 | DD/MM/[YY]YY :01/07/97 或 22/02/2018 |
| 5 | Mmm [D]D, YYYY :Jul 1, 1997 |
| 6 | Mmm [D]D YYYY :Jul 1 1997 |
| 7 | Mmm DD [YY]YY :Jul 01 1997 |
| 8 | YYYYMMDD :19970701 |
| 9 | Mmmmm [D]D, YYYY :July 1, 1997 |
| 10 | W (2) :一个星期的日数,从0(星期日)到6(星期六)编号。 |
返回指定列中最大数据值的聚合函数。
MAX([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-将聚合函数应用于所有值。
ALL对MAX返回的值没有影响。
它提供了兼容性。DISTINCT对返回的值没有影响。
它提供了兼容性。%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。返回与表达式相同的数据类型。
聚合函数返回表达式的最大值。 通常,表达式是查询返回的多行中字段的名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。
可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。
MAX可以在列表或子句中与普通字段值一起出现。
不能在子句中使用。 不能在的子句中使用,除非是子查询。
与大多数其他聚合函数一样,不能应用于流字段。 尝试这样做会产生一个错误。
与大多数其他聚合函数不同,ALL和关键字,包括,在中不执行任何操作。
它们是为了的兼容性而提供的。
使用的指定字段可以是数字或非数字。 对于数字数据类型字段,
创建逗号分隔值列表的聚合函数。
LIST([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] string-expr [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定LIST返回string-expr的所有值的列表。
如果没有指定关键字,这是默认值。LIST返回一个仅包含唯一的值的列表。
可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是用逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。聚合函数返回指定列中以逗号分隔的值列表。
一个简单的(或)返回一个字符串,其中包含一个逗号分隔的列表,该列表由所选行中string-expr的所有值组成。
其中为空字符串()的行由逗号分隔列表中的占位符逗号表示。
为的行不包含在逗号分隔的列表中。
如果只有一个值,并且是空字符串(),返回空字符串。
返回一个字符串,该字符串包含一个逗号分隔的列表,该列表由所选行中的所有不同(唯一)值组成:LIST(DISTINCT col1)。
不包含在逗号分隔的列表中。
返回一个逗号分隔的列表,其中只包含那些
首先,什么是数据匿名化?
根据维基百科 Wikipedia:
换句话讲, 数据匿名化是保留数据但同时要确保数据源的匿名. 基于所采用的匿名技术,数据被编辑、屏蔽或替换。 这就是IRIS-Disguise的目的,提供一套匿名化工具。 您可以使用两种不同的方式,通过方法执行或在持久类定义本身内部指定匿名化策略。
当前版本的IRIS-Disguise提供了6种匿名化数据的策略
让我解释每种策略,我将用一个例子展示一个方法执行,正如前面提到的,我还将展示如何在持久类定义中应用。
要以这种方式使用IRIS-Disguise,您需要“戴上伪装眼镜”。
在持久类中,可以扩展dc.Disguise.Glasses 类,并根据您选择的策略更改数据类型的任何属性。
之后,在任何时候,只需调用类上的congoverProcess方法。将使用数据类型的策略替换所有值。
让我们开始吧。
###销毁 Destruction
此策略将用一个单词(默认为“机密”)替换整个列。
Do ##class(dc.Disguise.Strategy).Destruction("classname", "propertyname", "Word to replace")
创建JSON格式值数组的聚合函数。
注:IRIS可用,IRIS之前版本不可用。
JSON_ARRAYAGG([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] string-expr [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定JSON_ARRAYAGG返回一个JSON数组,其中包含的所有值。
如果没有指定关键字,这是默认值。JSON_ARRAYAGG返回一个仅包含唯一字符串值的数组。
可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是用逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。聚合函数返回指定列中值的JSON格式数组。
一个简单的(或)返回一个数组,其中包含所选行中的所有值。 字符串为空字符串的行由数组中的()表示。 字符串为NULL的行不包含在数组中。 如果只有一个字符串值,并且是空字符串(),将返回数组。 如果所有的值为, 返回一个空的数组。
返回一个数组,由所选行中string-expr的所有不同(唯一)值组成:。
字符串不包含在数组中。
返回一个数组,该数组只包含记录中
创建值列表的聚合函数。
%DLIST([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] string-expr [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定%DLIST返回string-expr的所有值的列表。如果未指定关键字,则这是默认值。%DLIST返回一个结构化的,其中只包含唯一的值。
可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是用逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选-应用在HAVING子句中的条件。聚合函数返回一个ObjectScript 结构,其中包含指定列中的值作为列表元素。
一个简单的(或)返回列表,该列表由所选行中string-expr的所有非值组成。
为的行不会作为元素包含在列表结构中。
返回一个列表,由所选行中的所有不同(唯一)非null值组成:。
不作为元素包含在结构中。
返回一个元素的,其中只包含那些字段值在值不同(唯一)的记录中。
但是请注意,不同的值可能包含一个单独的NULL值。
可以使用属性来指定
要使用COUNT(*),必须对指定的表具有表级别的SELECT权限。
要使用COUNT(column-name),必须对指定的列具有列级的权限,或者对指定的表具有表级的权限。
可以通过调用命令来确定当前用户是否具有权限。
可以通过调用方法来确定指定的用户是否具有表级权限。
为了获得最优的性能,你应该按照以下方式定义索引:
COUNT(*),如果需要,定义位图扩展索引。
这个索引可能是在创建表时自动定义的。COUNT(fieldname),为指定字段定义一个位片索引。
查询计划优化自动应用默认的排序规则到fieldname。与所有聚合函数一样,COUNT总是返回数据的当前状态,包括未提交的更改,而不管当前事务的隔离级别如何,如下所示:
下面的示例返回中的总行数:
SELECT COUNT(*) AS TotalPersons
FROM Sample.Person
下面的示例返回中的姓名、配偶和最喜欢的颜色的计数。这些计数不同,因为有些配偶和字段为;不计算:
SELECT COUNT(Name) AS People,
COUNT(Spouse) AS PeopleWithSpouses,
COUNT(FavoriteColors) AS PeopleWithColorPref
FROM Sample.Person
返回表或指定列中的行数的聚合函数。
COUNT(*)
COUNT([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
* - 指定应计算所有行以返回指定表中的总行数。
COUNT(*)不接受其他参数,不能与ALL或关键字一起使用。
不接受表达式参数,也不使用任何特定列的信息。
返回指定表或视图中的行数,但不消除重复项。
它分别计数每一行,包括包含值的行。DISTINCT - 可选-一个子句,指定COUNT返回表达式的不同(唯一)值的计数。
不能与流字段一起使用。
可以指定子句,其中可以是单个列名,也可以是用逗号分隔的列名列表。%AFTERHAVING - 可选-应用在子句中的条件。返回数据类型。
聚合函数有两种形式:
正如你在我的简介中看到的,我在一所大学教书,我想分享我对IRIS(或之前的Caché)教学的看法。
已经有一段时间了,但我还记得在今年早些时候看到YURI MARX GOMES关于 "用InterSystems对象和SQL开发 "一系列课程。他对第1天、第2天和第3天的课程内容进行了简要的描述,并附有讲师Joel Solon的评论。我心想,分享我自己的经验可能会有趣。
在我真正写下我教给学生的东西之前,先简单介绍一下我的经历。
在我毕业拿到硕士学位回到大学工作后,我们系决定更新我们的课程,在普通课程中增加几门新课程。其中一门是 "后关系型数据库"。它是为研究生第一年的学生讲授的。开始时,它包括72小时的讲座和72小时的实践。现在变为秋季学期72小时的讲座和36小时的实践。
由于我是一名新员工,而且是一名年轻有为的员工,我被赋予了讲授这门新学科的职责。我感到惊讶和惊恐是不言而喻的。首先,我根本没有任何教学方面的实践经验。其次,我只有夏天的三个月时间来学习一项对我来说完全陌生的技术并准备课程的讲授。幸运的是,我已经知道了应该教授哪个数据库。这个数据库就是InterSystems Caché。
总之,我或多或少地准备好了,然后我亲爱的学生们的问题开始了。例如,为什么他们必须学习这个数据库,他们在哪里以及如何使用这个数据库,等等。
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12月25日-26日,首届全国医疗健康信息互联互通与智慧医院建设大会即将拉开帷幕!本次会议以“互联互通——通向智慧医院的桥梁”为主题,将采用线上形式召开。
会议分为两大部分(点击“阅读原文”查看全部日程及报名方式)
返回指定列值的平均值的聚合函数。
AVG([ALL | DISTINCT [BY(col-list)]] expression [%FOREACH(col-list)] [%AFTERHAVING])
ALL - 可选-指定AVG返回表达式所有值的平均值。
如果没有指定关键字,则为默认值。DISTINCT - 可选 - 子句,指定AVG只计算一个值的唯一实例的平均值。
可以指定子句,其中可以是单个字段,也可以是逗号分隔的字段列表。%AFTERHAVING - 可选 - 应用在HAVING子句中找到的条件。返回或数据类型。 如果是类型,返回; 否则,它返回。
聚合函数返回表达式值的平均值。 通常,表达式是查询返回的多行中字段的名称(或包含一个或多个字段名称的表达式)。
可以用于引用表或视图的SELECT查询或子查询。
AVG可以出现在列表或子句中,与普通字段值一起出现。
不能在子句中使用。 不能在的子句中使用,除非是子查询。
像所有聚合函数一样,可以带有一个可选的子句。
AVG(DISTINCT col1)仅对不同(唯一)的字段值进行平均。
仅对值不同(唯一)的记录中的字段值进行平均值。
但是请注意,不同的
IRIS 2019.4 预览版中发布了/api/monitor服务,以Prometheus格式展示IRIS指标,但没有正式公布。对于任何想要使用IRIS指标作为其监控和警报解决方案的一部分的人来说,这是一个大新闻。该API是新的IRIS 系统警报和监控(SAM)解决方案的一个组成部分,将在IRIS的一个即将到来的版本中发布。
然而,你不必等待SAM开始规划和试用这个API来监控你的IRIS实例。在未来的文章中,我将深入挖掘可用的指标和它们的含义,并提供交互式仪表盘的例子。但首先,让我从一些背景和一些问题和答案开始。
IRIS(和Caché)总是在收集关于它自己和它所运行的平台的几十个指标。一直以来都有多种收集这些指标的方法来监控Caché和IRIS。我发现,很少有安装使用IRIS和Caché内置的解决方案。例如,History Monitor仪表盘作为性能和系统使用指标的历史数据库已经存在很长时间了。然而,没有明显的方法来展现这些指标,并实时监测系统。
IRIS平台的解决方案正在从运行在几个企业内部的实例上的单体应用程序,转向分布式解决方案部署在 "任何地方"。对于许多用例,现有的IRIS监控选项并不适合这些新的模式。InterSystems没有使用陈旧的方法,而是寻找当前流行的、经过验证的开源解决方案进行监控和警报。
技术概要(First Look)是为用户提供InterSystems IRIS的关键技术和选项的实践经验的简短文档,其中涉及到的许多技术都可以在免费的评估实例上体验。所有这些技术都可以在已授权的InterSystems IRIS实例上完成。
技术概要:InterSystems 云管理器(First Look: InterSystems Cloud Manager)
介绍InterSystems 云管理器,为您展示如何利用它在公有云上部署InterSystems产品。
技术概要: 容器中的InterSystems 产品(First Look: InterSystems Products in Containers)
介绍Docker容器和在容器中运行InterSystems产品。
指导用户完成InterSystems IRIS的单实例安装,以便与其它技术概要(First Looks)一起使用。
介绍了使用由ECP支持的分布式缓存来扩展用户容量。
介绍分片(sharding),以及如何使用分片扩展基于InterSystems的应用程序的数据量。
介绍InterSystems产品的故障恢复、高可用性和灾备功能。