这是Java 编程比赛的相关文章。

我决定推出一个基于 IRIS Native API for Java 的 CRUD++ Global编辑器。
++因为它不仅仅是C reate、 R ead、 U pdate、 D elete
Global可视化对于立即查看结果始终很重要。

• 为此，我使用模仿 ZWrite 的树查看器扩展了 API，并且还允许检查子树。
• $Query Style Navigator 正向和反向操作可轻松找到感兴趣的全局节点。
• 最后，ZKill 添加了一个选项，可以删除全局节点的内容而不删除下面的子树。

这需要在服务器端有一个小的帮助器类作为默认 API 的扩展

我的策略是拥有一个可从命令行使用的相当适度的界面
就像在 Docker 控制台或终端上一样，并使其尽可能简单。
花哨的图形界面只会分散示例的基本内容。

第五章 使用$ZF(-100)运行程序或系统命令 - 增加权限

增加%System_Callout:USE权限

$ZF(-100)需要%System_Callout:USE权限。如果安全设置高于最小值，则可能会禁用此特权。下面的过程描述了如何在%Developer角色中启用它:

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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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：

这是个实验项目，使用OpenAI API与FHIR资源和Python相结合来回答医疗行业的用户提问。

项目想法

生成式人工智能，如OpenAI上提供的LLM模型, 已被证明在理解和回答高层次问题方面具有显著能力。他们使用大量的数据来训练他们的模型，因此他们可以回答复杂的问题。

他们甚至可以使用编程语言，根据提示创建代码 --我不得不承认，让我的工作自动化的想法让我感到有些焦虑。但到目前为止，似乎这是人们必须要习惯的事情，不管你喜不喜欢。所以我决定做一些尝试。

从哪里可以下载到cache-2016的安装包？包括windows、macOS以及Linux

案例描述

假设您是一名 Python 开发人员或拥有一支训练有素的 Python 专业团队，但您分析 IRIS 中某些数据的期限很紧迫。当然，InterSystems 提供了许多用于各种分析和处理的工具。然而，在给定的场景中，最好使用旧的 Pandas 来完成工作，然后将 IRIS 留到下次使用。
对于上述情况和许多其他情况，您可能需要从 IRIS 获取表来管理 InterSystems 产品之外的数据。但是，当您有任何格式（即 CSV、TXT 或 Pickle）的外部表时，您可能还需要以相反的方式执行操作，您需要在其上导入并使用 IRIS 工具。
无论您是否必须处理上述问题，Innovatium让我明白，了解更多解决编码问题的方法总是能派上用场。好消息是，从 IRIS 引入表时，您不需要经历创建新表、传输所有行以及调整每种类型的繁琐过程。
本文将向您展示如何通过几行代码快速将 IRIS 表转换为 Pandas 数据框架并向后转换。您可以在我的GitHub上查看代码，您可以在其中找到包含本教程每个步骤的 Jupiter Notebook。

第三十章 Classes - 方法生成器

方法生成器

方法生成器是类编译器在类编译期间调用的程序。它的输出是该方法的实际运行时实现。方法生成器提供了一种继承方法的方法，可以生成根据继承类或属性的需要定制的高性能、专用代码。在 IRIS 库中，方法生成器广泛用于数据类型和存储类。

Class Queries

类可以包含类查询。类查询定义可由该类使用的 SQL 查询，并指定用作查询容器的类。下面显示了一个示例：

第六章 创建Callout Library

Callout library 库是一个共享库，其中包含自定义Callout函数和允许 IRIS使用它们的启用代码。本章描述如何创建Callout库并在运行时访问它。
- Callout library 简介-描述如何创建和访问Callout library 。
- ZFEntry链接选项 - 提供了决定如何传递函数参数的链接选项的详细描述。
- 兼容语言和编译器-描述如何使用C以外的语言创建Callout库。
- Callout Library运行和运行函数-描述两个可选函数，可将其设置为在加载或卸载标注库时自动运行。
- 故障排除和错误处理-列出了一些应该避免的编码实践，并描述了处理UNIX信号处理错误的特殊函数。

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

SQL性能监控是DBA最重要的日常工作。经常被问起："Caché/IRIS怎么发现慢SQL"? 答案很简单： 到管理门户的SQL页面，点开如下的“SQL语句“子页， 您能看到这个命名空间的所有执行过的SQL语句，知道每个SQL语句执行了多少次，平均执行时间是多少， 被那个客户端编译的，第一次执行是那一天等等。

请看下面的截图

图中的各个栏目基本都不需要解释，有个别的内容在这里总结一些：

• 表/视图/存储过程名称：列出这个查询使用的所有的表/视图/存储过程的名字。如果你想看某个表有关的查询，可以使用上面的过滤器。

• 位置(Location) : 对于动态查询， 列出所使用的缓存的查询的类名，对于嵌入SQL(Embedded SQL)查询，列出使用的routine名字。

当数据资产已经成为医院的核心资产，如何有效利用数据核心资产，持续挖掘互联互通平台和各种数据中心的价值，成为医疗信息化工作的重中之重。欢迎扫码注册（或点击链接注册）观看多位大咖针对这一话题的解读。

第十四章 配置Production - 定义 HL7 的路由规则集

为 HL7 接口创建路由规则集时，目标是根据源消息中找到的段告诉production如何处理源消息。有时找到哪些片段很重要；有时，在这些细分中找到哪些值很重要。

在普通规则集中，每个规则都会向调用该规则集的业务流程返回一个值。在路由规则集中，规则通常将 HL7 消息定向到目的地，并可能在发送之前转换 HL7 消息。

创建规则集时，不要使用保留的包名称

大家可以通过InterSystems IRIS 管理门户SMP查看当前数据库剩余空间，路径是 Management Portal: System Operation > Database

当然大家也可以通过下面的代码查看数据库的可用磁盘空间：