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· 六月 14, 2022 阅读大约需 5 分钟
第九章 其他参考资料（二）

第九章 其他参考资料（二）

特殊变量 (SQL)

系统提供的变量。

$HOROLOG
$JOB
$NAMESPACE
$TLEVEL
$USERNAME
$ZHOROLOG
$ZJOB
$ZPI
$ZTIMESTAMP
$ZTIMEZONE
$ZVERSION

SQL直接支持许多对象脚本特殊变量。这些变量包含系统提供的值。只要可以在SQL中指定文字值，就可以使用它们。

SQL特殊变量名不区分大小写。大多数可以使用缩写来指定。

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· 六月 13, 2022 阅读大约需 5 分钟
第八章 其他参考资料（一）

第八章 其他参考资料（一）

默认用户名和密码(SQL)

IRIS® 数据平台提供了用于登录数据库和开始使用的默认用户名和密码。默认用户名为“_SYSTEM”(大写)，密码为“sys”。

SQLCODE错误代码(SQL)

执行大多数 SQL操作都会发出SQLCODE值。发出的SQLCODE值为0、100和负整数值。

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· 六月 13, 2022 阅读大约需 2 分钟
Python和ObjectsScript中消息响应时间的对比测试

这是一个在InterSystems IRIS中用python和objectscript建立的对比测试。

测试目的是比较在python和objectscript中从BP到BO来回发送一千条请求/消息的速度。

更多信息，请访问 https://github.com/LucasEnard/benchmark-python-objectscript。

重要提示 : 这里用的是python, graph objectscipt和objectscript从一个BP到一个BO来回发送1000条消息的时间，单位是秒。

字符串信息是由十个字符串变量组成。

对象信息由十个对象变量组成，每个对象都是它自己的int、float、str和List（str）。

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孕产妇风险可以通过一些医学界众所周知的参数来测量。这样，为了帮助医学界和计算机系统，特别是人工智能，科学家Yasir Hussein Shakir发布了一个非常有用的数据集，用于训练检测/预测孕产妇风险的机器学习（ML）算法。这份出版物可以在最大和最知名的ML数据库Kaggle上找到，网址是 https://www.kaggle.com/code/yasserhessein/classification-maternal-health....

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肾脏疾病可以从一些医学界熟知的参数中发现。这样，为了帮助医学界和计算机系统，特别是人工智能，科学家Akshay Singh发表了一个非常有用的数据集，用于训练肾脏疾病检测/预测方面的机器学习（ML)算法。这份出版物可以在最大和最知名的ML数据库Kaggle上找到，网址是https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset。

关于数据集

该肾脏疾病数据集有以下元数据信息（来源：https://www.kaggle.com/datasets/akshayksingh/kidney-disease-dataset):

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SUTA培训是InterSystems专为SUTA有效期客户提供的原厂产品技术服务，具体包括产品的基础管理、编程管理、高级管理和开发培训等。即日起2022 SUTA培训报名启动，本年度为针对InterSystems数据平台产品的线上培训，一共6期12个课程，其中每期两个课程，时间安排在周五下午半天（6月24日—8月5号），6期培训总时长共计三天。点击此处报名，或者扫描下图中的二维码报名，在您的报名信息经过审核后，我们会与您进一步沟通线上培训细节。快来报名吧！

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· 六月 12, 2022 阅读大约需 5 分钟
第七章 日期和时间构造

第七章 日期和时间构造

验证和转换 ODBC 日期、时间或时间戳。

大纲

{d 'yyyy-mm-dd'}
{d nnnnnn}

{t 'hh:mm:ss[.fff]'}
{t nnnnn.nnn}

{ts 'yyyy-mm-dd [hh:mm:ss.fff]'}
{ts 'mm/dd/yyyy [hh:mm:ss.fff]'}
{ts nnnnnn}

描述

这些构造采用 ODBC 日期、时间或时间戳格式的整数或字符串，并将其转换为相应的 IRIS 日期、时间或时间戳格式。他们执行数据输入以及值和范围检查。

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· 六月 11, 2022 阅读大约需 4 分钟
第六章 数据类型（五）

第六章 数据类型（五）

数据类型的整数代码

在查询元数据和其他上下文中，为列定义的数据类型可以作为整数代码返回。 CType（客户端数据类型）整数代码列在 %SQL.StatementColumn clientType 属性中。

ODBC 和 JDBC 使用 xDBC 数据类型代码 (SQLType)。 ODBC 数据类型代码由 %SQL.Statement.%Metadata.columns.GetAt() 方法返回，如上例所示。 SQL Shell 元数据还返回 ODBC 数据类型代码。 JDBC 代码与 ODBC 代码相同，除了时间和日期数据类型的表示。下面列出了这些 ODBC 和 JDBC 值：

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在检查我们的^pButtons（在IRIS中改名为^SystemPerformance）性能监控工具的文档时，一位客户告诉我。"我理解所有内容，但我希望它能更简单......更容易定义配置文件，管理它们等等"。

在这次会议之后，我认为尝试为其提供一些更简单的人机界面是一个不错的试验。

这方面的第一步是在现有的pButtons例程上包裹一个基于类的API。

我还能够添加一些更多的 "功能"，比如显示当前正在运行的配置文件，它们剩余的运行时间，以前运行的进程等等。

下一步是在这个API的基础上添加一个REST API类。

有了这个工件（pButtons REST API），人们就可以在上面建立一个比较时髦的用户界面。

举个🌰： -

Open Exchange app
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· 六月 10, 2022 阅读大约需 8 分钟
第五章 数据类型（四）

第五章 数据类型（四）

Strings

%Library.String 数据类型支持的最大字符串长度为 3,641,144 个字符。通常，极长的字符串应分配为 %Stream.GlobalCharacter 数据类型之一。

因为 IRIS 支持 xDBC 协议 50 和更高版本，所以没有强制执行 ODBC 或 JDBC 字符串长度限制。如果 IRIS 实例和 ODBC 驱动程序支持不同的协议，则使用两个协议中较低的一个。实际使用的协议记录在 ODBC 日志中。

请注意，默认情况下 IRIS 建立系统范围的 ODBC VARCHAR 最大长度为 4096；此 ODBC 最大长度是可配置的。

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· 六月 9, 2022 阅读大约需 6 分钟
第四章 数据类型（三）

第四章 数据类型（三）

日期、时间、PosixTime 和时间戳数据类型

可以定义日期、时间和时间戳数据类型，并通过标准 SQL 日期和时间函数相互转换日期和时间戳。例如，可以使用 CURRENT_DATE 或 CURRENT_TIMESTAMP 作为使用该数据类型定义的字段的输入，或者使用 DATEADD、DATEDIFF、DATENAME 或 DATEPART 来操作使用该数据类型存储的日期值。

数据类型类 %Library.Date、%Library.Time、%Library.PosixTime、%Library.TimeStamp 和 %MV.Date 对于 SqlCategory 的处理方式如下：

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· 六月 9, 2022 阅读大约需 3 分钟
InterSystems 最佳实践系列之 - 在DeepSee中设计有效的层级

当使用DeepSee工具来设计层级的时候，一个子级必须有且仅有一个父级。当出现一个子级对应两个父级的情况时，数据结果就有可能会不可靠。另一种情况是当两个相似的级别存在，它们的主键必须要做相应的变更以确保唯一性。我们接下来将通过两个案例来解释这两种情况是如何发生的以及如何避免。

案例1

在多个州里都会有一个城市叫做Boston。在我的样本数据里，我已经记录的与Boston对应的州有MA和Boston.NY。我的维度定义如下：

城市和州在这里都是简单的字符串格式。当构建到我的Cube中时，我会需要两个州级别成员：“MA”和“NY”，以及两个城市级别成员：“Boston”和“Boston”。为什么我需要两个Boston的城市级别成员而不是一个呢？因为一个级别成员不能有两个父级。所以我们需要创建两个分别的子级成员来对应各自的父级。遗憾的是，我们现在处于“糟糕的层级”场景，因为我们只有一个键值来对应两个不同的级别成员。

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· 六月 8, 2022 阅读大约需 4 分钟
第三章 数据类型（二）

第三章 数据类型（二）

SQL 系统数据类型映射

上表中为 DDL 和 IRIS 数据类型表达式显示的语法是为 SQL.SystemDataTypes 配置的默认映射。对于提供的系统数据类型和用户数据类型，有单独的映射表可用。

要查看和修改当前数据类型映射，请转到管理门户，选择系统管理、配置、SQL 和对象设置、系统 DDL 映射。

了解 DDL 数据类型映射

将数据类型从 DDL 映射到 IRIS 时，常规参数和函数参数遵循以下规则：

  • 常规参数 - 这些在 DDL 数据类型和 IRIS 数据类型中以 %# 格式标识。例如：
     VARCHAR(%1)

映射到：

     %String(MAXLEN=%1)

因此，DDL 数据类型为：

     VARCHAR(10)

映射到：

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· 六月 7, 2022 阅读大约需 9 分钟
第二章 数据类型（一）

第二章 数据类型（一）

指定 SQL 实体（如列）可以包含的数据类型。

描述

此处描述了以下主题：
- 支持的 DDL 数据类型及其类属性映射表
- 数据类型优先级用于从具有不同数据类型的数据值中选择最具包容性的数据类型
- 日期、时间、PosixTime 和时间戳数据类型
- 使用SqlCategory和用户定义的标准
- 对 1840 年 12 月 31 日之前的日期的可配置支持

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· 六月 7, 2022 阅读大约需 3 分钟
InterSystems 最佳实践之--发挥 $Query 的最大作用

我今天遇到了一个有趣的ObjectScript用例，有一个通用的解决方案，我想与大家分享。

用例:

我有一个JSON数组（在本例中具体而言是一个来自Jira的问题数组），我想在几个字段上进行聚合--例如，类别、优先级和问题类型。然后，我想把聚合的数据编平化到一个简单的列表中，其中包含每个组的总数。当然，对于聚合来说，使用一个本地数组的形式是有意义的，即:

agg(category, priority, type) = total

这样，对于输入数组中的每一条记录，我可以只用:

Do $increment(agg(category, priority, type))

但是一旦我做了聚合，我想把它变成一种更容易迭代的形式，比如一个整数下标的数组:

summary = n
summary(1) = $listbuild(total1, category1, priority1, type1)
...
summary(n) = $listbuild(totalN, categoryN, priorityN, typeN)

基础解决方案:

简单的方法是，用$Order嵌套三个For循环--比如说:

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· 六月 7, 2022 阅读大约需 3 分钟
绕过ODBC使用ObjectScript访问远程系统

绕过ODBC使用ObjectScript访问远程系统

这是一个在 IRIS 2020.1 和 Caché 2018.1.3 上工作的代码示例
不会与新版本保持同步
也不会获得 InterSystems 提供的支持服务！

我们经常会遇到这样的情况，由于各种原因ODBC是访问一个远程系统的唯一选择。如果你只需要检查或改变表，这就足够了。但你不能直接执行一些命令或改变一些Global。

特别感谢@Anna.Golitsyna 启发我发表此文。

这个例子提供了3种 SQLprocedure 方法来实现访问远程系统这个目的，如果其他的访问方式被阻止，通常是被一些防火墙阻止。

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· 六月 3, 2022 阅读大约需 2 分钟
第161章 SQL函数 YEAR

第161章 SQL函数 YEAR

返回日期表达式的年份的日期函数。

大纲

YEAR(date-expression)

{fn YEAR(date-expression)}

参数

  • date-expression - 计算结果为 日期整数、ODBC 日期字符串或时间戳的表达式。此表达式可以是列名、另一个标量函数的结果或日期或时间戳字面量。

描述

YEAR 将日期整数（$HOROLOG 日期）、ODBC 格式日期字符串或时间戳作为输入。 YEAR 以整数形式返回相应的年份。

日期表达式时间戳可以是数据类型 %Library.PosixTime（编码的 64 位有符号整数），也可以是数据类型 %Library.TimeStamp (yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fff)。

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IRIS Interoperability互操作性/HealthConnect（前身是Ensemble）有许多内置的适配器。但是没有一个接收邮件的服务或适配器。我洗的了一个电子邮件服务，通过SMTP接收邮件，这些邮件可以被传递到电子邮件操作。

现在我想对一个使用电子邮件操作向外部邮件服务器发送邮件的Production进行负载测试。邮件服务器团队不希望我向他们发送成千上万的信息。

我创建了iris-mail应用程序来替代邮件服务器。我更新了电子邮件操作中的服务器和端口设置。外发的邮件被发送到替代的邮件服务器，我能够计算出iris-mail中收到的邮件数量，并将其与邮件操作发送的邮件数量进行比较。

应用程序的源代码：https://openexchange.intersystems.com/package/iris-mail

Open Exchange app
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糖尿病可以从医学界熟知的一些参数中发现。这样，为了帮助医学界和计算机软件系统，特别是人工智能软件，美国国家糖尿病和消化道及肾脏疾病研究所发布了一个非常有用的数据集，用于训练糖尿病检测/预测的机器学习算法。这份出版物可以在最大和最知名的ML数据库Kaggle上找到，网址是https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set。

该糖尿病数据集有以下元数据信息（来源：https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set）：

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