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· 三月 30, 2021 阅读大约需 9 分钟
第十四章 使用SQL Shell界面（一）

第十四章 使用SQL Shell界面（一）

执行SQL的其他方式

可以使用$SYSTEM.SQL.Execute() 方法从Terminal命令行执行一行SQL代码，而无需调用SQL Shell。以下示例显示如何在终端提示下使用此方法：

DHC-APP>SET result=$SYSTEM.SQL.Execute("SELECT TOP 5 name,dob,ssn FROM Sample.Person")

DHC-APP>DO result.%Display()
Name    DOB     SSN
yaoxin  54536   111-11-1117
xiaoli          111-11-1111
姚鑫    63189   111-11-1112
姚鑫    63189   111-11-1113
姚鑫    50066   111-11-1114

5 Rows(s) Affected

如果SQL语句包含错误，则Execute（）方法成功完成；否则，该方法无效。 ％Display（）方法返回错误信息，例如：

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· 三月 29, 2021 阅读大约需 16 分钟
第十三章 使用动态SQL（七）

第十三章 使用动态SQL（七）

SQL元数据

动态SQL提供以下类型的元数据：
- 在“准备”之后，描述查询类型的元数据。
- 在“准备”之后，描述查询中选择项的元数据（“列”和“扩展列信息”）。
- 在准备之后，描述查询参数的元数据：参数，：var参数和常量。 （语句参数，形式参数和对象）
- 执行之后，描述查询结果集的元数据。在执行Prepare操作（％Prepare（），％PrepareClassQuery（）或％ExecDirect（））之后，可以使用％SQL.StatementMetadata属性值。
- 可以直接为最新的％Prepare（）返回％SQL.Statement元数据属性。
- 可以返回包含％SQL.StatementMetadata属性的oref的％SQL.Statement％Metadata属性。这使可以返回多个准备操作的元数据。

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亲爱的社区开发者们，大家好！

我们很高兴地宣布，新一轮InterSystems开发者竞赛开启了！

🏆 InterSystems 编程大赛：开发者工具 🏆

请提交具有如下特性的应用程序——能够加速开发、贡献更多高质量代码、帮助用户测试、部署、支持或监控基于InterSystems IRIS的解决方案。

时间: 2021年3月29日- 4月25日

Total prize: $8,500

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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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一些熟悉SQL的用户希望用SQL表的方式获取InterSystems IRIS/Caché的变更数据。知道了Global和SQL表的对应关系，就可以知道是哪一张SQL表数据变化了，甚至通过SQL查询获取变更的数据。
下面介绍如何实现这种方式，和注意事项。

获取Global和SQL表的对应关系

通常InterSystems IRIS/Caché的持久化的对象模型（类）和SQL表之间有一一对应的关系；而持久化的对象模型和Global之间也有一一对应关系。建立Global和SQL表的对应关系，通常可以使用以下的SQL查询特定SQL schema下所有表对应的Global：

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Caché Shadow

上次介绍了使用InterSystems IRIS/Caché的Reporting类型的异步镜像成员获取数据变更。但早期的Caché并不支持镜像，例如Caché 2008，它只支持Shadow。

在这些早期版本上是否也可以实利用Journal实现类似CDC的功能呢？答案是肯定的，就是利用Shadow服务器的Dejournaling filter routine (Dejournaling过滤器routine)。

Dejournaling filter routine

InterSystems Caché的 Dejournaling过滤器routine是一个用户自定义的routine，用于在Shadow服务器上过滤Journal记录。当配置了Dejournaling 过滤器后，Shadow服务器在redo journal前会自动调用Dejournaling过滤器routine。该routine传入参数以下：

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· 三月 28, 2021 阅读大约需 7 分钟
第十三章 使用动态SQL（六）

第十三章 使用动态SQL（六）

用％ObjectSelectMode = 1 Swizzling字段名称属性

下面的示例使用％ObjectSelectMode = 1进行准备，当使用字段名称属性返回值时，其类型类别为可Swizzle类型的字段（持久性类，序列类或流类）将自动发生Swizzle。转换字段值的结果是相应的对象参考（oref）。使用％Get（）或％GetData（）方法访问字段时，InterSystems IRIS不会执行此筛选操作。在此示例中，rset.Home处于Swizzle状态，而引用同一字段的rset.％GetData（2）处于not swizzled状态：

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· 三月 28, 2021 阅读大约需 9 分钟
InterSystems IRIS医疗行业版创建FHIR服务器

如果您正打算学习FHIR、或者正在基于FHIR开发，最佳的学习和开发环境需要一个完备的FHIR 服务器，帮助您理解FHIR标准和调试FHIR应用。使用InterSystems IRIS医疗行业版可以快速配置出FHIR服务器和FHIR资源仓库。这篇文章介绍如何在5分钟内在InterSystems IRIS医疗行业版上配置FHIR服务器和FHIR资源仓库；同时对初学者介绍FHIR测试数据生成与加载的方法，和基本的FHIR REST API操作。

软件准备

1. InterSystems IRIS医疗行业版

您可以使用已有的2020.1及以上的InterSystems IRIS医疗行业版。如果您还没有，那么就在社区里下载一个最新的、免费的社区版吧。

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· 三月 26, 2021 阅读大约需 6 分钟
第十三章 使用动态SQL（四）

第十三章 使用动态SQL（四）

返回完整结果集

使用％Execute（）或％ExecDirect（）执行语句将返回一个实现％SQL.StatementResult接口的对象。该对象可以是单一值，结果集或从CALL语句返回的上下文对象。

％Display（）方法

可以通过调用％SQL.StatementResult类的％Display（）实例方法来显示整个结果集（结果对象的内容），如以下示例所示：

  DO rset.%Display()

请注意，％Display（）方法不会返回％Status值。

显示查询结果集时，％Display（）通过显示行数来结束：“受影响的5行”。 （这是％Display（）遍历结果集之后的％ROWCOUNT值。）请注意，％Display（）不会在此行计数语句之后发出行返回。

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· 三月 26, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用 IntegratedML 和 Sapphire 进行机器学习

目前，机器学习的使用过程仍然有些困难，需要消耗大量的数据科学家服务。 AutoML 技术的诞生便是为了帮助组织降低这种复杂性和对专业 ML 人员的依赖。

AutoML 允许用户指向一个数据集，选择感兴趣的主题（特征）并设置影响主题的变量（标签）。 接着，用户告知模型名称，然后基于机器学习创建预测或数据分类模型。

这不需要了解认知算法，因为 AutoML 会在内部执行市面上的主要算法，并指出预测或分类数据的最佳算法。

用户现在可以从经过训练的模型中指向新数据，轻松进行预测和分类。

新的 InterSystems IRIS Advanced Analytics 除了与非常著名的 H2O 或 DataRobot（作为附加选项）搭配使用之外，还具有 AutoML 引擎 IntegratedML。

AutoML 运算通过 SQL 命令执行，详见：https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GIML

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关键字：IRIS，IntegratedML，Flask，FastAPI，TensorFlow Serving，HAProxy，Docker，Covid-19

目的：

过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的 Covid-19 X 射线图像分类器和一个用于可能的 ICU 入院的 Covid-19 实验室结果分类器。 我们还介绍了 ICU 分类器的 IntegratedML 演示实现。 虽然“数据科学”远足仍在继续，但从“数据工程”的角度来看，或许也是尝试一些 AI 服务部署的好时机 - 我们能否将目前所接触到的一切都封装成一套服务 API？ 我们可以利用哪些常用的工具、组件和基础架构，以最简单的方式实现这样的服务堆栈？

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· 三月 26, 2021 阅读大约需 1 分钟
使用 InterSystems IRIS 创建认知数字服务

Intersystems IRIS 是开发、运行和消耗数据科学服务的绝佳平台。 IRIS 可以使用适配器从任何类型、格式、协议和时间提取数据。 这些数据集可以通过 BPL、DTL 和 Object Script 准备，并存储为 SQL 或 NoSQL 数据。 最后，它可以被 IRIS 内部的开放 ML 算法所消耗，并在 IRIS 仪表板中可视化。 了解详情：https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=PAGE_data_science。

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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 25, 2021 阅读大约需 11 分钟
第十三章 使用动态SQL（三）

第十三章 使用动态SQL（三）

执行SQL语句

有两种使用％SQL.Statement类执行SQL语句的方法：
- ％Execute（），它执行以前使用％Prepare（）或％PrepareClassQuery（）准备的SQL语句。
- ％ExecDirect（），它同时准备和执行一条SQL语句。

也可以通过使用$SYSTEM.SQL.Execute（）方法执行SQL语句而无需创建对象实例。此方法既准备又执行SQL语句。它创建一个缓存的查询。下面的终端示例显示Execute（）方法：

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 7 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险？ (Part II)

继上一部分，现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板或 IRIS 文档提供的示例，我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例，目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 4 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险？(Part I)

几个月前，我在 MIT Technology Review 读到一篇很有意思的文章，作者解释了新冠疫情如何给全球 IT 团队带来关乎机器学习 (ML) 系统的难题。

这篇文章引起我对 ML 模型部署后如何处理性能问题的思考。

我在一个 Open Exchange 技术示例应用 (iris-integratedml-monitor-example) 中模拟了一个简单的性能问题场景，并提交到 InterSystems IRIS AI Contest。 读完这篇文章后您可以去看看，如果喜欢，就请投我一票吧！ :)

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Covid-19 肺部 X 射线分类和 CT 检测演示 关键字：COVID-19，医学影像，深度学习，PACS Viewer 和 HealthShare。

目的

在这场史无前例的新冠疫情笼罩之下， 我们竭尽所能为客户提供支援，同时利用先进的 AI 技术观察着不同的疫情战线。

去年，我简单提及了一个深度学习演示环境。 在这个漫长的复活节周末，我们就来看一看现实世界的图像，在 Covid-19 肺部 X 射线数据集上测试运行一些深度学习模型以进行快速分类，并见证这类用于 X 射线甚至 CT 的工具如何通过 docker 等方式快速部署到云端，实现及时的“AI 分诊”并协助放射科医生。

这只是一个 10 分钟的快速笔记，希望通过简单的方法帮助各位上手实践。

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去年，AWS推出了基于ARM架构的AWS Graviton处理器第一代Amazon EC2 A1实例。在2019年AWS re:Invent 大会上，亚马逊宣布了第二代AWS Graviton2处理器和相关的Amazon EC2 M6g实例。相比前一代基于Intel Xeon的M5实例，Amazon EC2 M6g实例的性价比提升幅度高达40%。

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· 三月 23, 2021 阅读大约需 1 分钟
为什么要进行自动化机器学习？

AI届的没有免费午餐（No Free Lunch）理论：如果平均到所有问题的话，所有算法是等价的。换句话说，没有单一的“最优”算法。（详细概念请自行搜索）

所以需要对任何特定数据集/问题测试很多不同算法，没有办法能够提前知道哪种算法是最优的。

因此，自动化机器学习帮助用户用多种自动化的用多种主流算法来进行测试，用户能从中选出最优的结果。

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· 三月 23, 2021 阅读大约需 12 分钟
第十三章 使用动态SQL（一）

第十三章 使用动态SQL（一）

动态SQL简介

动态SQL是指在运行时准备并执行的SQL语句。在动态SQL中，准备和执行SQL命令是单独的操作。通过动态SQL，可以以类似于ODBC或JDBC应用程序的方式在InterSystems IRIS中进行编程（除了要在与数据库引擎相同的进程上下文中执行SQL语句）。动态SQL是从ObjectScript程序调用的。

动态SQL查询是在程序执行时准备的，而不是在编译时准备的。这意味着编译器无法在编译时检查错误，并且不能在Dynamic SQL中使用预处理器宏。这也意味着执行程序可以响应用户或其他输入而创建专门的Dynamic SQL查询。

动态SQL可用于执行SQL查询。它也可以用于发出其他SQL语句。本章中的示例执行SELECT查询。

动态SQL用于执行InterSystems IRIS SQL Shell，InterSystems IRIS管理门户网站“执行查询”界面，SQL代码导入方法以及“数据导入和导出实用程序”。

在Dynamic SQL（和使用它的应用程序）中，行的最大大小为3,641,144个字符。

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· 三月 23, 2021 阅读大约需 1 分钟
【视频】InterSystems全球响应中心服务介绍

2021年3月19日，在InterSystems极客俱乐部首次进行的直播课中，InterSystems中国技术支持专家杨乐乐（ @Lele Yang ）介绍了“InterSystems全球响应中心服务”，InterSystems全球响应中心（Worldwide Response Center）提供的全面服务以及独特之处，更重要的是，作为InterSystems用户，您将如何获取快速响应、并高效得到您想要的技术支持服务。

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2021年3月19日，在InterSystems极客俱乐部首次进行的直播课中，InterSystems中国售前支持专家刘皆良（ @Jieliang.Liu ）分享了一个有趣的主题：告诉你从Caché数据库升级到InterSystems IRIS数据平台的N个理由。直播视频贴上，欢迎大家围观。

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