您好！ 本文介绍另一种为基于 InterSystems Caché 的解决方案创建安装程序的简单方法。 主题将涵盖只需一项操作即可安装或从 Caché 中完全删除的应用程序。 如果您仍在编写需要执行多个步骤才能安装应用程序的安装说明，是时候将这个过程自动化了。

本文提供了一个参考架构，作为示例说明基于 InterSystems Technologies（适用于 Caché、Ensemble、HealthShare、TrakCare 以及相关的嵌入式技术，例如 DeepSee、iKnow、Zen 和 Zen Mojo）提供的强大性能和高可用性应用。
Azure 有两种用于创建和管理资源的不同部署模型：Azure Classic 和 Azure Resource Manager。 本文中的详细信息基于 Azure Resource Manager (ARM) 模型。

本报告介绍了ESG 集团对多个数据库管理软件产品进行的并发数据摄取和实时查询性能验证测试。测试结果表明，InterSystems IRIS 数据平台可在摄取上亿条记录的同时执行数百万条查询，响应时间达到微秒级，其性能优于其他传统产品和内存产品。

简介

许多应用程序都需要记录数据库中的数据变化，包括：哪些数据被更改、更改人和更改时间（审计日志记录） (维基百科audit logging)。 关于这个问题已经有了很多文章，而关于如何在Caché中实现也有很多不同的方法。

本文将介绍一个机制，帮助您实现用一个框架来跟踪和记录数据更改。一旦您的持久类继承自“审计抽象类”（Sample.AuditBase），此机制将通过“objectgenarator”方法创建一个触发器。由于这个持久类继承了Sample.AuditBase，所以当您编译持久类时，将自动生成用于审计更改的触发器。

Audit Class

这是将记录更改的类。

当我向技术人员介绍InterSystems IRIS时，我一般会先讲其核心是一个多模型DBMS。

我认为这是其主要优势（在DBMS方面）。数据仅存储一次。您只需访问您想用的API。
- 您想要数据的概要？用SQL！
- 您想用一份记录做更多事情？用对象！
- 想要访问或设置一个值，并且您知道键？用Globals！

乍一看挺好的，简明扼要，又传达了信息，但当人们真正开始使用InterSystems IRIS时，问题就来了。类、表和Globals是如何关联的？它们之间有什么关系？数据是如何存储的？

本文我将尝试回答这些问题，并解释这些到底是怎么回事。

第一部分 模型偏见

处理数据的人往往对他们使用的模型有偏见。

开发者们把数据视为对象。对他们而言，数据库和表都是通过CRUD（增查改删，最好是基于ORM）交互的盒子，但底层的概念模型都是对象（当然这对于我们大多数使用面向对象编程语言的开发者来说没错）。

而DBA大部分时间都在搞关系型DBMS，他们把数据视为表。对象只是行的封装器。

对于InterSystems IRIS，持久类也是一个表，将数据存储在Global中，因此需要进行一些澄清。

自 Caché 2017 以后，SQL 引擎包含了一些新的统计信息。 这些统计信息记录了执行查询的次数以及运行查询所花费的时间。

对于想要对包含许多 SQL 语句的应用程序的性能进行监控和尝试优化的人来说，这是一座宝库，但访问数据并不像一些人希望的那么容易。

本文讨论 Windows 写入缓存设置，该设置会使系统在断电或操作系统崩溃的情况下容易发生数据丢失或损坏。 该设置在某些 Windows 配置中默认开启。

RESTful 应用程序编程接口 (API) 设计和文档编制初学者指南。 通过示例，您将学习一些常见的 RESTful API 模式。

在阅读之前

您需要知道

• 如何在 Ensemble 中创建 RESTful Web 服务
• 如何在 Ensemble 中使用 RESTful Web 服务
• 如何传递服务参数
• 如何返回服务结果

什么是服务 API？

什么是应用程序编程接口？ 是具体化的东西吗？ 是单一编程单元吗？ API 的作用是什么？ 在我看来，API 是由程序代码以间接方式决定的。 但完全定义的 API 是由运行可执行程序的容器（由部署设置控制）提供的。 因此，我宁愿将 API 定义为服务的公共描述。 该描述可以是人类可读的，也可以仅机器可读， 或者两者均可。 API 用于与将要使用服务的人员共享有关服务的基本信息。 API 说明了服务的作用、使用环境、功能以及管理的数据结构等。

Swift-FHIR-Iris

iOS应用程序支持将HealthKit数据导入InterSystems IRIS医疗版（或任何FHIR资源仓库库）

关注开发者社区全栈竞赛的朋友会知道，我提交了一个名为qewd-conduit的参赛作品。我想总结一下，为什么我认为您应该花点时间来看看这个作品。

我最近看到有人称 ECP 为魔术。 它似乎确实如此，并且它在许多工程中发挥了相当有趣的作用。 下列各图表简单显示了分布式架构中检索和使用数据的方式。

有关 ECP（包括容量计划）的更多信息，请单击以下链接：数据平台及性能 - 第 7 部分 性能、可伸缩性和可用性 ECP

我打算基于实例中的数据实现业务智能。 怎样才是设置数据库和环境来使用 DeepSee 的最佳方法呢？

索引

下文按顺序列出了数据平台上容量计划和性能系列中的所有帖子。 也列出了我的其他帖子。 我将随着该系列中新帖子的增加进行更新。

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。