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· 十月 8, 2022 阅读大约需 6 分钟
10分钟快速开发一个连接到InterSystems IRIS数据库的C#应用

安装InterSystems IRIS数据库的ODBC驱动,在Windows系统中配置数据源后,可以使用Microsoft Visual Studio 开发工具 中的服务器资源管理器很方便地连接到InterSystems IRIS数据库服务器,利用数据库连接的可视化视图,可以非常方便快捷地进行连接到InterSystems IRIS数据库的应用开发。本文将展示一个利用以上方式实现的例子,开发工具为Microsoft Visual Studio 2019,开发语言为C#,10分钟快速开发实现一个连接到InterSystems IRIS数据库的C#应用,在本例子中,可以通过选择日期和科室,查询指定日期和科室的就诊日志。

1、在成功安装InterSystems IRIS数据库的ODBC驱动后,从Windows的“控制面板”中选择“管理工具”,在“管理工具”中选择“ODBC数据源”。

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· 九月 29, 2022 阅读大约需 3 分钟
Cache死循环检测和申明式事务

使用Cache的两个痛点问题:

一、Cache作为后关系型数据库,使用其提供M语言操作Global数据结构。可以达到极快的查询速度。M语言的set赋值和初始化没有区分,加之是弱类型,非常容易出现死循环,就算你是多年老手也一个不小心就踩坑。我就经历过改代码即使很小心还是出了死循环把数据库tmp撑满的事故。

二、M语言作为完备的编程语言,结合cache数据库操作数据实在是不要太方便。同时一个复杂的业务提交到数据库通过一个M逻辑全部处理完成,极大的减少了app和数据库交互次数。复杂业务的事务就是一方面,通过TSTART、TROLLBACK 、TCOMMIT,前台一次数据库交互后台就可能做了几十张表的更新操作。直接使用事务是容易,但是极易引入开放事务锁表(你自己就算很小心,也难保调别人接口别人事务不完善,而你又没检测事务层级),锁表之后结束进程导致数据回滚。

解决办法:

据我观察出现上面两个问题的原因,第一个是M语言弱类型和没单独的初始化命令导致,就算你是老手、工作细致也难以避免。第二个不是Cache特有的,通用关系库也有事务写的不完整的问题,事务问题对开发要求高或者从框架设计可以解决。

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· 八月 6 阅读大约需 5 分钟
监控数据库增长 – 第 1 部分_数据收集

数据收集

这篇分步说明指南将讲解如何创建任务来收集 InterSystems 数据库及其全局变量的相关数据(如关联的 Open Exchange App 所示,其中包含所有相关代码)

免责声明:此软件仅用于测试/演示目的。 InterSystems 不支持将此代码作为任何发布产品的一部分。 它由 InterSystems 提供,作为特定产品和版本的演示/测试工具。 用户或客户全权负责此软件交付后的维护和测试,InterSystems 对此代码的错误或误用不承担任何责任

1) 首先,通过管理门户导入文件“DataCollection.xml”,并确保没有错误。 如果存在错误,则可能是版本问题,请发送电子邮件至 ari.glikman@intersystems.com 联系 Ari Glikman 获取适合你的版本的支持。 另外,确保将数据导入到你想要收集其内部数据以供后续检查的命名空间中。

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· 二月 4, 2021 阅读大约需 7 分钟
案例: 建立只能使用SQL的用户

上一篇:
IRIS中的权限管理

在上一篇文章中,我们介绍了IRIS中的权限控制体系。在本文中我们将以一个常见的实施需求为例介绍如何使用IRIS的权限配置出一个只能使用SQL的用户。

需求的分解

和所有用户需求一样,当用户提出一个需求时,除其语义显式的含义之外,还需分析其是否具有没有明确说明的含义。
对于一个只能使用SQL的用户这样一个需求,即应当结合平台的特征分解成为功能需求:
具有一个合法,可通过用户名和密码使用IRIS的用户
该用户的数据库权限
- 确认项:可以使用SQL访问所有数据库还是某几个特定的数据库?
该用户的SQL权限
- 确认项:对于特定的数据库,是否可以执行所有的DDL?
- 确认项:对于特定的数据库,是否对每一张表都可以执行Select、Update等所有的DML
该用户的程序权限
- 确认项:用户是否可以通过Portal登录并管理IRIS?

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· 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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· 四月 24, 2023 阅读大约需 2 分钟
SqlDbx连接IRIS攻略new

SqlDbx是我们常用的数据库查询与操作工具,因其轻量且无须安装而无处不在,然而习惯了在Intersystems的CACHE和ENSEMBLE版本下使用SqlDbx在升级到IRIS版本后却无法使用了,为此进行了一系列尝试,并最终获得成功,形成本文攻略,分享给大家。

1、在SqlDbx的连接登录窗口,从DBMS Type中直接选择 “InterSystems CACHE”连接IRIS会报错,提示“通过IRISconnect失败”,说明“InterSystems CACHE”不再适用于IRIS。

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· 十一月 12, 2023 阅读大约需 3 分钟
关于Cache中查看关键锁的几种方式

在日常Cache运维过程中可能会由于数据或者程序等原因造成锁的异常增长,导致数据库性能受到影响会出现程序报错或卡顿无法正常运行的问题。遇到此类问题需查看数据库当前锁列表情况,找到出现次数最多关键锁,根据关键锁对应的进程来判断处理。总结有以下三种方式查看关键锁。

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· 一月 30, 2022 阅读大约需 4 分钟
统一技术的高效数据架构能帮助客户节约大量成本

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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什么是非结构化数据?
非结构化数据是指缺乏预定义数据模型或组织的信息。与数据库中具有清晰结构(例如表和字段)的结构化数据相比,非结构化数据缺乏固定的模式。此类数据包括文本、图像、视频、音频文件、社交媒体帖子、电子邮件等。

为什么来自非结构化数据的见解很重要?
根据 IDC(国际数据公司)的报告,预计到 2025 年,全球 80% 的数据将是非结构化的,这将成为 95% 企业的重大担忧。 福布斯文章

人工智能世界如何解决这个问题?
在人工智能领域,生成式人工智能在为非结构化数据提供解决方案方面发挥着至关重要的作用。它擅长从文本/图像/视频中提取有价值的信息、文本摘要和处理文档等任务。

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· 四月 13, 2022 阅读大约需 7 分钟
用Globals 作为图数据库来存储和抽取图结构数据

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这篇文章是对我的  iris-globals-graphDB 应用的介绍。
在这篇文章中,我将演示如何在Python Flask Web 框架和PYVIS交互式网络可视化库的帮助下,将图形数据保存和抽取到InterSystems Globals中。

建议

 

第一步 : 通过使用Python 原生SDK建立与IRIS Globals的链接

 #create and establish connection
  if not self.iris_connection:
         self.iris_connection = irisnative.createConnection("localhost", 1972, "USER", "superuser", "SYS")
                                     
  # Create an iris object
  self.iris_native = irisnative.createIris(self.iris_connection)
  return self.iris_native

 

第二步 : 使用 iris_native.set( ) 功能把数据保存到Globals 里     

#import nodes data from csv file
isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1nodes")
if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1nodes.csv", newline='') as csvfile:

 reader = csv.DictReader(csvfile)
 for row in reader:
    self.iris_native.set(row["name"], "^g1nodes", row["id"])

 #import edges data from csv file
 isdefined = self.iris_native.isDefined("^g1edges")
 if isdefined == 0:
    with open("/opt/irisapp/misc/g1edges.csv", newline='') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 counter = 0                
 for row in reader:
    counter = counter + 1
    #Save data to globals
    self.iris_native.set(row["source"]+'-'+row["target"], "^g1edges", counter)  

 

第三步: 使用iris_native.get() 功能把节点和边缘数据从Globals传递给PYVIS

 #Get nodes data for basic graph    
  def get_g1nodes(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1nodes")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1nodes",level1_subscript)
            element = {"id": level1_subscript, "label": val, "shape":"circle"}
            result.append(element)            
        return result

    #Get edges data for basic graph  
    def get_g1edges(self):
        iris = self.get_iris_native()
        leverl1_subscript_iter = iris.iterator("^g1edges")
        result = []
        # Iterate over all nodes forwards
        for level1_subscript, level1_value in leverl1_subscript_iter:
            #Get data from globals
            val = iris.get("^g1edges",level1_subscript)
            element = {"from": int(val.rpartition('-')[0]), "to": int(val.rpartition('-')[2])}
            result.append(element)            
        return result

 

Step4: Use PYVIS Javascript to generate graph data

<script type="text/javascript">
    // initialize global variables.
    var edges;
    var nodes;
    var network;
    var container;
    var options, data;
  
    // This method is responsible for drawing the graph, returns the drawn network
    function drawGraph() {
        var container = document.getElementById('mynetwork');
        let node = JSON.parse('{{ nodes | tojson }}');
        let edge = JSON.parse('{{ edges | tojson }}');
     
        // parsing and collecting nodes and edges from the python
        nodes = new vis.DataSet(node);
        edges = new vis.DataSet(edge);

        // adding nodes and edges to the graph
        data = {nodes: nodes, edges: edges};

        var options = {
            "configure": {
                "enabled": true,
                "filter": [
                "physics","nodes"
            ]
            },
            "nodes": {
                "color": {
                  "border": "rgba(233,180,56,1)",
                  "background": "rgba(252,175,41,1)",
                  "highlight": {
                    "border": "rgba(38,137,233,1)",
                    "background": "rgba(40,138,255,1)"
                  },
                  "hover": {
                    "border": "rgba(42,127,233,1)",
                    "background": "rgba(42,126,255,1)"
                 }
                },

                "font": {
                  "color": "rgba(255,255,255,1)"
                }
              },
            "edges": {
                "color": {
                    "inherit": true
                },
                "smooth": {
                    "enabled": false,
                    "type": "continuous"
                }
            },
            "interaction": {
                "dragNodes": true,
                "hideEdgesOnDrag": false,
                "hideNodesOnDrag": false,
                "navigationButtons": true,
                "hover": true
            },

            "physics": {
                "barnesHut": {
                    "avoidOverlap": 0,
                    "centralGravity": 0.3,
                    "damping": 0.09,
                    "gravitationalConstant": -80000,
                    "springConstant": 0.001,
                    "springLength": 250
                },

                "enabled": true,
                "stabilization": {
                    "enabled": true,
                    "fit": true,
                    "iterations": 1000,
                    "onlyDynamicEdges": false,
                    "updateInterval": 50
                }
            }
        }
        // if this network requires displaying the configure window,
        // put it in its div
        options.configure["container"] = document.getElementById("config");
        network = new vis.Network(container, data, options);
        return network;
    }
    drawGraph();
</script>

 

第五步: 从app.py 主文件调用上面的代码

#Mian route. (index)
@app.route("/")
def index():
    #Establish connection and import data to globals
    irisglobal = IRISGLOBAL()
    irisglobal.import_g1_nodes_edges()
    irisglobal.import_g2_nodes_edges()

    #getting nodes data from globals
    nodes = irisglobal.get_g1nodes()
    #getting edges data from globals
    edges = irisglobal.get_g1edges()

    #To display graph with configuration
    pyvis = True
    return render_template('index.html', nodes = nodes,edges=edges,pyvis=pyvis)    

下面是关于此项目的 介绍视频:

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· 七月 7 阅读大约需 4 分钟
InterSystems 常见问题系列 如何检查数据大小

InterSystems 常见问题系列FAQ

InterSystems 产品里数据 (表、对象、实例数据) 是存在global 变量里的。
每个global 的数据大小可以从管理门户中中点击属性查看Management Portal > System > Configuration > Local Database > Globals page, 然后在global 属性页点击计算大小Calculate Size 按钮。
你可以在终端上调用^%GSIZE 来在命名空间里显示数据大小,方法如下.

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· 一月 18, 2021 阅读大约需 4 分钟
活用数据库审计日志跟踪数据操作

在最近的项目里,多方同时连接同一个数据库并执行增删改查等各项数据操作。研发人员不时发现一些数据在不合规的情况下被新增甚至删除。因此,在实际工作中会有监控数据操作以便识别和处理异常操作的需求。本文将以监控和识别删除操作为例,介绍如何通过IRIS的审计功能实现对数据操作的监控和查询。

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· 八月 7 阅读大约需 3 分钟
监控数据库增长 - 第 3 部分_数据分析

数据分析

这是数据收集的续集。 如果你还没有安装,请先完成安装。

这里提供的是对先前收集的数据的分析。

你需要导入构成此仓库的 xml,与先前仓库中的操作大致相同。

最顶层有一个任务:

InvestigateInfoTask

这个任务将允许我们设置将要监控的参数, 如下所示:

image

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· 八月 7 阅读大约需 6 分钟
监控数据库增长 - 第 2 部分_图形界面

表的图形显示

在这里,我们将说明如何以图形方式显示数据收集的结果。 项目的输出将如下所示:

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我使用的是本地计算机。 如果你在服务器上,注意使用正确的 IP 地址。

首先,导入需要的三个类(注意,我们将晚些时候编辑它们):

你可以使用 xml 并将其导入系统。

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· 十月 7, 2022 阅读大约需 4 分钟
第三方HA软件结合MIRROR使用方法探讨

在Cache 2018之前的版本中,数据库的高可用是通过第三方HA软件保障的,Cache数据库在2018以后及IRIS支持MIRROR技术,通过MIRROR可以保障数据库的高可用及数据的冗余,那么在新版本中,第三方HA软件与MIRROR是否可以同时使用以实现更高的数据库可用性?使用起来有哪些需要注意的?本文重点介绍探讨上述两个问题。

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一个实例中可创建的最大命名空间数量为2048个。这个上限不可修改。

一个实例中可创建的最大数据库数量(包括远程数据库)为15998个。这个上限也不可修改。

一个实例中可创建数据库的总数量还有其他因素制约:

1. 数据库路径信息总量最大为256KB,也就是所有数据库的路径字符加起来不能多于256KB。设置的路径越长,可创建的数据库数量越少。
计算公式:最大数据库数量=258048/(平均数据库路径长度+3)

2. 镜像的数据库一个按两个算。也就是创建一个镜像的数据库,相当于创建了2个非镜像数据库。

更多细节请参考在线文档:
https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GS...

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大家好, 在本文中,我比较了 Gartner 最新DBMS 魔力象限中的主要领先数据库产品的功能。 请见按现有功能数量排序的列表。 1. InterSystems IRIS 2020.3 - 60 个功能 (https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls) 2. Oracle Database 21c - 54 个功能 (https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/index.html) 3.

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· 十月 22, 2022 阅读大约需 4 分钟
Cache中不同类型锁的理解与分析

Cache锁的异常直接影响数据库进程运行,堆积的锁如果处理不及时会造成Cache性能异常,导致数据库访问受限或严重卡顿。本文主要以实例分析介绍Cache中常见锁的作用及其对应的处理方式,包括:系统锁、数据锁、Session锁、仪器锁、程序文件锁。其中数据锁异常需要及时处理。

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· 十一月 9, 2021 阅读大约需 1 分钟
翻译文章--通过ODBC用Appeon PowerBuilder连接IRIS

https://www.appeon.com/products/powerbuilder

Appeon PowerBuilder 是一个企业级开发工具,可以用来建立数据驱动的商业应用程序和组件。它是Appeon产品套件之一,同时提供了开发C/S、Web、移动和分布式应用程序的工具。

在这篇文章中,我将展示通过使用ODBC用Appeon PowerBuilder连接Caché的步骤。

步骤1 :
确保在安装IRIS时选择ODBC驱动程序选项。

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Gartner Peer Insight 一直持续公开对各类第三方软硬件的对比,是IT行业的“大众点评“。综合转载如下,仅供参考。

原文链接:https://www.gartner.com/reviews/market/cloud-database-management-systems...

Gartner Peer Insights 是Gartner 提供的由专业最终用户用来对企业级技术解决方案进行打分和评估供企业使用的平台。Gartner 会将用户意见和他们的专业意见综合起来形成魔力象限。

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· 五月 24, 2023 阅读大约需 16 分钟
Caché Mirroring 101:简要指南和常见问题解答

镜像101

Caché 镜像是一种可靠、廉价且易于实施的高可用性和灾难恢复解决方案,适用于基于 Caché 和 Ensemble 的应用程序。镜像在广泛的计划内和计划外中断情况下提供自动故障转移,应用程序恢复时间通常限制在几秒钟内。逻辑数据复制消除了存储作为单点故障和数据损坏的根源。升级可以在很少或没有停机时间的情况下执行。

但是,部署 Caché 镜像确实需要大量规划,并且涉及许多不同的过程。与任何其他关键基础设施组件一样,操作镜像需要持续监控和维护。

您可以通过两种方式使用本文:作为常见问题列表,或作为理解和评估镜像规划镜像配置镜像操作镜像的简要顺序指南。每个答案都包含指向每个主题的详细讨论以及每个任务的分步过程的链接。

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· 十一月 21, 2021 阅读大约需 3 分钟
适合工作的工具:我们聆听了医疗行业开发人员的声音

在医疗领域,开发创新可以挽救更多的生命。

这也是为什么我们更需要去倾听负责构建未来的人:开发人员。 他们需要什么工具才能更有效地使应用程序更加高效? 他们面对着什么样的障碍?

InterSystems 不想去做无用的猜测,因此我们推动进行了一项研究,该研究综合了 200 名医疗行业开发者的反馈,深入了解了他们的最大需求。我们认为,这些研究结果为医疗单位和医疗技术公司提供了一个机会,可以帮助他们的开发团队为业务带来新机遇,同样也为临床医生和患者带来更光明的未来。

以下是三个关键要点:

1. 开发人员想要一个统一的医疗平台。

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图像

你好社区

在本文中,我将介绍我的应用程序irisChatGPT ,它是基于LangChain Framework构建的。

首先,让我们对框架进行一个简单的概述。

全世界都在谈论ChatGPT以及大型语言模型 (LLM) 如何变得如此强大,并且表现超出预期,提供类似人类的对话。这只是将其应用于每个企业和每个领域的开始!

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