InterSystems 团队本周末将前往麻省理工学院最大的黑客马拉松，届时我们将为黑客们带来一项技术挑战。
我们为黑客们提供在他们的项目中使用 IntegratedML 或 InterSystems Supply Chain Orchestrator 的机会，以便争夺一些非常酷的奖品！

如果您在波士顿并且有兴趣成为活动中的 InterSystems 导师，请给我们写信。

SQL查询优化器一般情况下能给出最好的查询计划，但不是所有情况都这样，所以InterSystems SQL还提供了一个方式， 也就是在查询语句里加入optimize-option keyword（优化关键字）, 用来人工的修改查询计划。

比如下面的查询：

SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region

其中的%PARALLEL, 就是最常用的优化关键字， 它强制SQL优化器使用多进程并行处理这个SQL。

您可以这样理解： 如果查询优化器足够聪明，那么绝大多数情况下，根本就不需要优化关键字来人工干预。因此，您也一定不奇怪在不同的IRIS/Caché版本中， 关键字的表现可能不一样。越新的版本，应该是越少用到。比如上面的%PARALLEL， 在Caché的大多数版本中， 在查询中加上它一般都能提高查询速度，而在IRIS中，尤其是2023版本以后， 同样的SQL查询语句，很大的可能查询优化器已经自动使用多进程并行查询了，不再需要用户人工干预了。

因此，先总结有关优化关键字的要点：

InterSystems 已纠正了两个缺陷。

第一个缺陷可能导致 ECP 应用程序服务器挂起。此缺陷仅与 ARM 和 IBM Power 处理器相关；存在于 InterSystems IRIS®、InterSystems IRIS for Health™ 和 HealthShare® Health Connect 版本2022.1.2和2022.1.3中。该修复被标识为 DP-423661。该缺陷将在所有未来版本中得到解决。

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

第十六章 定义 HL7 的 DTL 数据转换 - 转换长段字段

转换长段字段

DTL 转换使用的 ObjectScript 方法 GetValueAt 将 HL7 段字段截断为 3.6MB。因此，当转换长度超过 3.6MB 的字段时，无法在 DTL 编辑器中使用从左到右的拖动操作。例如，如果 OBX:5 字段超过 3.6MB，则无法使用 DTL 编辑器将源字段拖动到目标，因为它将被截断。同样，如果要转换的字段长度超过 3.6MB，则自定义代码不应调用 GetValueAt。

这个帖子内容有点深。如果您读的有困难，请直接跳过这篇，对绝大多数IRIS/Caché使用者，它一点都不重要。

数据库表的Collation(排序规则)本来是一个非常简单的概念。说到它是因为曾经发现过由Collation引起的性能问题。

我试图用一句话来解释数据库的排序规则：

• 绝大多数数据库因为业务查询需要，保存的字符型数据是不分大小写的。当你执行一个 order by, group by, distinct，like等等条件查询时，因为这个不分大小写的collation，你得到的结果也不分大小写。例如，对名字做group by， James, james一定是在一组。
• 如果非要区分大小写，会在查询的时候使用一个函数
• 因为要操作非英语的字符集，以及可以被当作字符看待的数字类型，适应不同的排序规则，一个数据库可能有很多种Collation类型。

很简单，在表一级定义Collation的SQL语句是：

第一步

您需要在Open Exchange中提交并发布您的应用。

第二步

通过您的个人主页/Open Exchange页面进入您个人的开发者页面

在这里您可以找到自己提交成功的全部应用

有时，InterSystems 必须重新发布版本以纠正 1-2 个问题。此过程会生成称为“小数点版本”的新套件。

InterSystems 很高兴地宣布InterSystems Supply Chain Orchestrator™的核心组件，即 InterSystems IRIS for Supply Chain 2023.1 版，现已正式发布 (GA)。

这是在 IRIS 中完全运行向量搜索演示的尝试。
没有外部工具，您需要的只是终端/控制台和管理门户。
特别感谢Alvin Ryanputra作为他的软件包iris-vector-search的基础
灵感和测试数据的来源。
我的软件包基于 IRIS 2024.1 版本，需要注意您的处理器功能。

我尝试用纯 ObjectScript 编写演示。
仅描述向量的计算是在嵌入式Python中完成的

计算 2247 个记录的 384 维向量需要时间。
在我的 Docker 容器中，它正在运行 01:53:14 来完全生成它们。

大家好！

我们的第二届 InterSystems Idea-A-Thon创意马拉松顺利结束，产生了29 个与竞赛主题相关的精彩创意：

💡使用 InterSystems IRIS 快速、安全、绿色地运行解决方案💡

感谢大家的想法、评论和投票！

现在是时候宣布获奖者了！

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。

终止对 CentOS 的支持

自 InterSystems IRIS 2023.3 发布起，CentOS 将不再是受支持的开发平台。

生成人工智能是能够使用生成模型生成文本、图像或其他数据的人工智能，通常是响应提示。生成式人工智能模型学习输入训练数据的模式和结构，然后生成具有相似特征的新数据。

生成式人工智能是能够生成文本、图像和其他类型内容的人工智能。它之所以成为一项出色的技术，是因为它使人工智能民主化，任何人都可以使用它，只需文本提示，即用自然语言编写的句子。

大型语言模型如何工作