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Qianzhu Liu · 四月 2, 2021 阅读大约需 7 分钟
数据应用方案分享之一:新生儿先天性心脏病筛查

着手书写数据应用方案分享系列文章的初衷是,希望从终端用户的视角阐述我们所期待的数据应用方式及其可能为医疗领域带来的获益,为医学信息工作者提供参考。在这个系列中,笔者会以临床常见疾病和流程为例,用真实的数据录入、获取、展现和使用场景说明需求;尤其是如何细致、精准的构建数据源头,以确保现代医学信息技术“有数可用”、“数用必达”。其中肯定有思虑不周全或逻辑不严谨之处,望各位读者按需审阅,取其精华、弃其糟粕。此外,本系列更多在于探讨数据应用的可能性,而非可行性。文中部分图片尚处于设想模拟阶段,并非真实系统图片,请知悉。

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Qiao Peng · 一月 8, 2021 阅读大约需 9 分钟
InterSystems IRIS 和 Caché 中的多模型数据并行处理

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。

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Johnny Wang · 十二月 19, 2021 阅读大约需 3 分钟
我们和Oracle、AWS、SAP数据库做了开源速度对比测试

如果您经常阅读我们的博客,您可能记得去年夏天我们进行了 InterSystems 速度测试,该测试由 ESG 验证,旨在测试数据库可以同时摄取和查询的数据量,以及这表现出的具体的影响。从那以后,我们 GitHub 页面的许多访问者一直在根据自己的想法重复验证这个测试

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我的几个孩子都很喜欢手工艺品,您可能会觉得作为一个父亲我会用夸张的表情表扬他们很有创意然后还拍照片发到Pinterest(世界上最大的图片社交分享网站)上去,但是我从来都没这么做过。我肯定爱我的孩子,我也确实认为他们有创意,但老实讲如果你有一个正上小学的孩子,你肯定很清楚他们实际的水平。

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