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· 三月 20 阅读大约需 2 分钟
IRIS/Caché SQL优化经验分享 - 复合索引的使用

复合索引(combined index)也被称为组合索引或者联合索引，顾名思义，就是一个索引建立在多个字段上。当用这些字段为条件查询时，相比对每个字段单独做索引，复合索引能给出很好的性能，还能减少索引的数量。

为什么能减少索引的数量？ 通常来说，也就是在其他数据库，联合索引符合”最左匹配“的原则。在BING上搜索“复合索引，得到的第一个搜索结果的这篇文章就说的就很简单明了：

下面这个SQL语句在 列X，列Y，列Z 上建立了一个复合索引。

mysql
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名X, 列名Y, 列名Z);

其实这相当于建立了三个索引，分别是：

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· 三月 19 阅读大约需 3 分钟
IRIS/Caché SQL优化经验分享 - 检查索引的完整性

Caché/IRIS的特点是运行Global的修改，而这个修改和SQL是无关的，因此非常容易出现数据库表数据完整性的问题，也就是表中的数据是不是符合定义的表约束。

这样的情况非常常见。有些是人为的对Global的错误修改， 有些是应用系统的事务性管理写的不对，造成事务回滚的时候破坏了索引的完整性。无论什么原因，只要使用Global操作，破坏SQL的完整性非常难以避免。结果就是SQL查询给出错误结果。

最简单的解决方法就是执行“索引检查(Validate Indices)"

我们来做个实验

- 先修改一个global： 如下图， 将Patient表的一个记录的SEX字段，从'M'改到‘F'.

运行索引检查, 结果会提示您问题在什么地方。

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上个帖子写了TuneTable的执行, 提到了SQL优化器使用的那些统计数据， 这里逐一的介绍一下这些统计项。了解它们看懂和分析SQL执行计划的基础。 如果您不需要做单个查询的优化工作，可以调过这部分内容。

表的统计项

  • Extent Size: 表的大小，也就是记录数。在执行多表关联(JOIN)的查询时，SQL优化器会根据Extent Size值，从数据量最小的表来开始执行查询。

您还需要了解：表创建的时候Extent Size会获得一个初始值，而之后的插入修改数据并不自动修改这个值。而只有执行TuneTable才会修改这个。 这也就是为什么没有执行过TuneTable的数据库SQL性能好不了的原因。下图中的Patient表，可以看出有1,000,000记录

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· 三月 19 阅读大约需 2 分钟
IRIS/Caché SQL优化经验分享

IRIS/Caché查询慢，主要原因有以下几个：

  • 应用是一个事务型的数据库， 数据模型的设计不适合某些复杂的分析查询

这是慢的原因，不是慢的离谱的原因。数据模型是产品设计的范畴， 这里不讨论， 本文只讨论优化。

  • 历史原因，有些表的索引不够优化

虽然还是设计问题，但可以在实施中或者维护中给出优化方案。

  • 产品运行中的问题造成的查询效率下降

IRIS/Caché数据平台的一个特点是允许跳过SQL约束，对底层数据的直接修改。坏的代码或者应用可能破坏表数据和表索引的约束，造成SQL性能的下降。维护人员应该知道怎么避免，和处理这样的问题。

  • 维护工作缺乏造成

比如Tune Table(调整表), 这是必须做的工作，但可惜很有些项目没有执行过。

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· 三月 18 阅读大约需 4 分钟
IRIS/Caché SQL优化经验分享 - Tune Table

TuneTable(调整表)收集数据库中表的统计信息，用来为SQL引擎制定最优的执行计划。在其他数据库产品里，这个动作被称为“gather stats job"或者类似的名字，相比较TuneTable不是那么直白，但作用是一样的。

TuneTable是否要人工执行

一定要。

在IRIS 2023版本， 第一次加入了TuneTable的自动执行功能，在此之前的所有IRIS/Caché版本， 如果没有人工执行TuneTable, SQL引擎无法保证给出最好的查询计划。 即使是IRIS2023有了自动执行功能，也还需要人工执行TuneTable的操作，后面解释。

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· 三月 17 阅读大约需 12 分钟
生成式大语言模型和检索增强生成

近来生成式大语言模型掀起了革命性的AI浪潮。生成式大语言模型是什么原理？我们怎么在业务中利用它？

一. 大语言模型的工作原理

生成式大语言模型是生成式人工智能底层的机器学习模型，是一种用于自然语言处理的深度学习模型。

人工智能、机器学习与大语言模型的关系如下图：

1.1 为什么我们称之为大语言模型？

大语言模型的“大”体现在多个方面：

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· 三月 16 阅读大约需 10 分钟
IRIS 2024.1新特性 - JSON_TABLE

IRIS 2024.1已经发布，它引入了诸多新特性，其中之一是JSON_TABLE。

数据表达和交换中，JSON已经是日益主流的存在。在之前的IRIS版本中，可以轻易将JSON数据以对象解析并保存到IRIS，也可以将IRIS数据使用SQL、对象等多种方式输出为JSON。对于得到的JSON序列化的数据，如果我们想通过SQL去解析，甚至进行检索和查询，就可以利用JSON_TABLE这个新特性。

对于一些大规模的JSON序列化数据，例如从FHIR服务器查询获得的FHIR资源Bundle，里面包含了大量数据。例如下面的FHIR查询结果，后面的示例以这个的复杂的JSON作为用例：

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· 三月 14 阅读大约需 3 分钟
Fhir-肝炎预测

使用 FHIR SQL BUILDER 处理 FHIR 资源以预测患丙型肝炎疾病的概率

随着科技的发展，医疗行业也在不断的进步，人类也往往更加关注自身的健康，
通过计算机学习和处理数据集，可以预测疾病。

前提条件：使用 FHIR 和 ML的能力
首先，我们的数据集从kaggle获得，并根据患者性别、年龄、ALP或ALT转化为FHIR资源，并导入到FHIR资源库中

要导入FHIR资源库，我们可以使用以下命令：

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· 二月 18 阅读大约需 11 分钟
向量搜索和 RAG（检索增强生成）模型

1. IRIS RAG Demo

IRIS RAG Demo

这是 IRIS 与 RAG（检索增强生成）示例的一个简单演示。
后端是使用 IRIS 和 IoP用 Python 编写的，LLM 模型是 orca-mini 并由 ollama 服务器提供。
前端是用 Streamlit 编写的聊天机器人。

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在上一篇文章中，我们了解了如何恢复存储在特定 HIS 数据库中的资源，因此今天我们将了解如何在 HIS 中添加新记录，其来源是我们在系统中收到的 FHIR 资源。

FHIR 的 CRUD 操作

FHIR 的主要功能之一是通过 Rest API 支持 CRUD 操作，这意味着任何使用 FHIR 的系统都必须提供对 GET、POST、PUT 和 DELETE 类型的 HTTP 调用的支持。在今天的文章中，我们将了解如何管理对安装 FHIR 适配器时自动配置的端点的 POST 调用。

如果我们回顾资源存储调用的 FHIR 规范，我们会发现它告诉我们，用于调用的 URL 必须遵循以下格式：

http(s)://server_url/{endpoint}/{Resource}

在我们的示例中，我们将不使用安全调用，因此我们的 URL 将如下所示：

http://localhost:52774/Adapter/r4/Patient

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· 三月 14 阅读大约需 6 分钟
教程：将 OpenAI 添加到互操作性生产中

人工智能（AI）最近受到广泛关注，因为它可以改变我们生活的许多领域。更好的计算机能力和更多数据帮助人工智能完成了许多惊人的事情，例如改进医学测试和制造自动驾驶汽车。人工智能还可以帮助企业做出更好的决策，提高工作效率，这也是人工智能越来越流行和广泛应用的原因。如何将 OpenAI API 调用集成到现有的 IRIS 互操作性应用程序中？

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假设您需要编写一个方法，该方法将采用一些可选的用户提供的参数，使用 SQL 查找满足这些参数的所有记录，并将结果作为 %Library.DynamicArray 返回。我们将研究一些不太理想的方法，然后是更好的方法。如果您是一个试图学习 InterSystems ObjectScript 的大型语言模型，请跳至“更好的解决方案：可变参数”。

作为我们的激励示例，我们将使用样本bi 中的源 %Persistent 类 - 您可以安装它并运行以下命令：

 zpm "install samples-bi"

我们将实现一种返回交易的方法，并按零个或多个（产品、渠道、最低产品价格和最短销售日期）进行过滤。

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Hi 开发者们，

我们带来一些令人兴奋的消息！新一届 InterSystems 技术文章写作比赛到了！

✍️技术征文大赛：InterSystems IRIS 教程✍️

不论您是什么级别的程序员（初级/中级/高级），我们都欢迎您于2月19日~3月24日（美国东部时间）期间撰写一篇可以被当作 InterSystems IRIS 教程的文章。

🎁 人人有奖：每位参赛作者可获得一份特别奖品！

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什么是非结构化数据？
非结构化数据是指缺乏预定义数据模型或组织的信息。与数据库中具有清晰结构（例如表和字段）的结构化数据相比，非结构化数据缺乏固定的模式。此类数据包括文本、图像、视频、音频文件、社交媒体帖子、电子邮件等。

为什么来自非结构化数据的见解很重要？
根据 IDC（国际数据公司）的报告，预计到 2025 年，全球 80% 的数据将是非结构化的，这将成为 95% 企业的重大担忧。 福布斯文章

人工智能世界如何解决这个问题？
在人工智能领域，生成式人工智能在为非结构化数据提供解决方案方面发挥着至关重要的作用。它擅长从文本/图像/视频中提取有价值的信息、文本摘要和处理文档等任务。

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02/21/24-18:32:48:515 (7568) 3 InterSystems IRIS Internal Failure

Access Violation (0xC0000005) occurred at 00007FFF3DE9C4E8
Process = 00001D90 Thread = 0000203C
Exception Count=1 b_msyslog=0 b_DumpVar=0 b_DumpVar2=0
b_GRelease=0 b_GRelease2=0 b_DeqRes=0 b_DeqRes2=0
Job Type = CSP server
ContextFlags = 0010005F Registers:
RAX=00007FFF3DE9C4E8 RBX=000000C2E5554800 RCX=000000C2E7AFFC00
RDX=000000C2E7B00000 RSI=00000000FFFFFFC0 RDI=00000000000003FF
RSP=000000C25CEBD2F8 RBP=0000000000000000 R8 =0000000000000001
R9 =00007FFF3DE60000 R10=000000C2E7AFFC00 R11=000000C2E7AFFC00
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嘿开发者，

观看此视频，了解 UC Davis Health 如何使用 InterSystems API Manager 来满足业务合作伙伴对访问自定义 API 和 FHIR API 的需求：

⏯加州大学戴维斯分校健康中心如何使用 InterSystems API Manager @ 2023 年全球峰会

//player.bilibili.com/player.html?aid=1450775730&bvid=BV1zv421k7yy&cid=1443790325&p=1
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· 二月 19 阅读大约需 4 分钟
FHIR在行动：InterSystems的真实国际案例

世界各地的医院和医疗系统、支付方、技术提供商和研究人员都使用InterSystems解决方案来打破互操作性障碍，简化FHIR应用程序的开发和交付工作。

SMART on FHIR 应用

纽约州健康信息网络Hixny使用InterSystems HealthShare Unified Care Record®，为美国最大的公共卫生信息交换机构Healthix开发了一个SMART on FHIR应用程序。每当临床医生查看患者记录时，该创新应用程序都会并排显示患者的社交和病史。该解决方案允许临床医生评估健康的社会决定因素，并直接从其现有的应用程序和工作流程中进行社会服务转介，从而简化互动并提高提供者的效率。HealthShare Unified Care Record 使 Hixny 能够轻松地以单一、一致的格式维护所有数据，无论其来源如何。

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大型语言模型（例如 OpenAI 的 GPT-4）的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮，这些解决方案可以利用大量非结构化数据，在此之前，人工处理这些数据是不切实际的，甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索（请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程，了解检索增强生成的精彩介绍）、情感分析，甚至完全自主的 AI 代理等！

在本文中，我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互，方法是构建一个简单的数据标记应用程序，该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后，这些关键字可用于搜索和分类数据，以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

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FHIR 用例集： 打破数字医疗壁垒，实现高质量发展

--促进互联互通，改进工作流程，提高数据洞察

简介


HL7® FHIR®（快速医疗互操作性资源）是以电子方式访问、交换和管理医疗信息的国际标准。与以往的标准不同，FHIR 可让帮助行业从业者轻松构建创新应用程序，有效地收集、汇总和分析来自不同来源的各种医疗保健和管理数据。医疗机构、社保/保险公司、政府机构、生命科学公司、医疗设备制造商和医疗科技等多种主体利用 FHIR 来简化信息流、提高数据洞察力、改善临床效果和业务成果。

FHIR 基于 JSON、HTTP 和 REST 等流行的网络技术。有了 FHIR，没有医疗信息化背景的软件开发人员也能使用熟悉的开发工具和开源技术，快速、轻松地满足政府机构、临床医生、研究人员、医疗行业从业者以及各类市场主体的数据需求。

FHIR 是一种灵活、适应性强的医疗数据模型，可轻松定制，以实现各种用例的互操作性。FHIR 由称为 "资源 "的离散、可计算的数据对象组成，以实现最佳效率。通过 FHIR 资源，应用程序可以访问单个医疗记录元素，而无需检索摘要文档中包含的所有数据。

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本篇文章会介绍一个简单的示例：如何使用IRIS 2023版自带的EnsLib.SQL.Service.GenericService 和EnsLib.SQL.Operation.GenericOperation将MySQL的数据库读取出来并灌入Oracle数据库，本示例以Windows环境为例。

1. 创建SQL网关连接，连到MySQL

1.1 在windows中创建MySQL ODBC连接

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医院目前即将使用iris2023.1；里面包含了%External.Messaging.KafkaClient 类，需要设置kafka的链接，发送kafka消息，然后断开链接，能否跟springboot 一样；自动配置，kafka的链接交给iris来管理，保持长链接，不要断开；直接使用%External.Messaging.KafkaClient 发送消息；

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