InterSystems 常见问题解答标题

^%GCMP 实用工具可用于比较两个全局变量的内容。

例如，要比较 USER 和 SAMPLES 命名空间中的 ^test 和 ^test，过程将与下面类似：
*以下示例在这两个命名空间中创建了 700 个相同的全局变量，并更改了其中一个的内容，使其成为检测目标。

动机

直到开始新工作，我才了解到ObjectScript。实际上，Objectscript并不是一种年轻的编程语言。与 C++、Java 和 Python 相比，它的社区并不活跃，但我们很想让这里更有活力，不是吗？

我注意到，有些同事在理解大型项目中的类关系时感到棘手。目前还没有易于使用的现代化类图工具适用于ObjectScript。

相关工作

我尝试过相关的工作：

——InterSystems 类视图：
1. https://github.com/intersystems-community/ClassExplorer
这个工具很棒，类图显示清晰美观。但存在Docker构建问题：“#0 0.512 exec ./irissession.sh: no such file or directory”。我猜这是为Studio设计的支持功能，而非VSCode。它似乎需要手动导入项目，且需要一定配置才能使用。

InterSystems IRIS中的窗口函数（Window Functions）可让您直接在SQL中执行强大的分析操作，例如累计总和、排名和移动平均值等。
这些函数针对与当前行相关的一组行（即“窗口”）进行操作，且不会像 GROUP BY那样合并结果。
这意味着您可以编写更简洁、更快速且更易于维护的查询——无需循环、无需连接、无需临时表。
在本文中，我们将通过处理一些常见的数据分析任务来了解窗口函数的作用机制。

InterSystems IRIS中的SQL窗口函数入门

SQL窗口函数（SQL window functions）是数据分析的强大工具。
它们允许你在保留各行列可见性的同时，跨行计算聚合值和排名。
无论你是在构建仪表盘、报表还是进行复杂分析，窗口函数都能简化你的逻辑并提升性能。

注：我并非窗口函数领域的专家，但我愿意分享助我理解窗口函数的心得体会和相关资源。非常欢迎大家提出建议或进行指正！

🚀 为什么窗口函数这么重要

你是否曾为了计算累计总和、排名或行间差值，而编写过多条SQL查询语句，甚至使用过程化循环？

在使用标准 SQL 或 InterSystems IRIS 中的对象层时，元数据的一致性通常通过内置验证和类型执行来保持。但是，绕过这些层直接访问global的传统系统会带来微妙而严重的不一致性。

了解驱动程序在这些边缘情况下的行为，对于诊断遗留数据问题和确保应用可靠性至关重要。

DATATYPE_SAMPLE数据库旨在帮助分析列值不符合元数据中定义的数据类型或约束的错误情形。我们的目标是评估 InterSystems IRIS 及其驱动程序（JDBC、ODBC、.NET）和不同工具在发生此类不一致时的表现。 在本篇文章中，我将重点介绍JDBC 驱动程序。

问题出在哪里？

一些传统应用程序会直接写入globals。如果使用关系模型（通过 CREATE TABLE 创建或使用全局映射手动定义）来公开这些数据，那么映射定义 的底层值就会与每列的声明元数据一致。

技术文档 — Quarkus IRIS Monitor System

1. 目的与范围

此模块支持在基于 Quarkus 的 Java 应用程序与 InterSystems IRIS 的原生性能监控功能之间进行集成。
它使开发者可以通过 @PerfmonReport 对方法添加注释，这样可以在执行方法时自动触发 IRIS 的 ^PERFMON 例程，以生成性能报告，而无需人工干预。

2. 系统组件

2.1 注释：@PerfmonReport

• 定义为 CDI InterceptorBinding。
• 可应用于方法或类。
• 指示使用 IRIS 监控逻辑包装方法执行的框架。

2.2 拦截器：PerfmonReportInterceptor

• 拦截对带注释的方法的调用。

• 执行流程：

大家好、

我们很高兴邀请大家参加即将举行的 InterSystems 2025开发者创意大赛：让梦想落地 线上启动会！

在这次线上启动会中，我们的演讲者将探讨InterSystems 创意门户网站上的Community Opportunity（社区共建机遇），这些创意正是本次编程竞赛的主题。他们将展示如何使用 InterSystems IRIS 数据平台开发、构建和部署应用程序。

日期和时间：美国东部时间 11 月 17 日星期一上午 10:30 | 欧洲中部时间下午 4:30 |北京时间2025年11月17日星期一晚上23:30

概述

该版本引入了FHIR Server 2025.10.0，该版本遵循最新标准并实现了性能提升。它还增强了Health Connect Cloud（HCC）升级流程，提高了其可靠性，并通过在 VPN 配置中支持前缀列表为Network Connect增加了新的灵活性。

新功能和增强功能

现代数据架构利用实时数据捕获、转换、移动和加载解决方案来构建数据湖、分析仓库和大数据存储库。它能够分析来自不同来源的数据，而不会影响使用这些数据的操作。要实现这一目标，必须建立连续、可扩展、弹性和稳健的数据流。最常用的方法是 CDC（变更数据捕获）技术。CDC 监控小型数据集的生产，自动捕获这些数据，并将其传送到一个或多个接收方，包括分析数据存储库。这样做的主要好处是消除了分析中的 D+1 延迟，因为数据一产生就会在源端被检测到，随后被复制到目的地。

本文将展示 CDC 场景中最常见的两种数据源，既可以是源数据源，也可以是目的地数据源。对于数据源（origin），我们将探讨 SQL 数据库和 CSV 文件中的 CDC。对于数据目的地，我们将使用列式数据库（典型的高性能分析数据库场景）和 Kafka 主题（将数据流传输到云和/或多个实时数据消费者的标准方法）。

概述

本文将为以下互操作场景提供一个示例：

回顾上一季度，报告中着重强调了几项对本季度报告仍具现实意义的重要进展。