供应链是指由公司业务领域及其供应商和合作伙伴（利益相关者）执行的一系列流程和活动，从原材料采购、生产到交付给最终消费者。利用 InterSystems IRIS 的协调功能，供应链管理解决方案可以更好地管理供应链：

数据库表中索引的力量

在使用数据库时，大多数开发人员都了解索引的概念以及使用索引的原因：加快数据检索速度。但是，索引的真正影响往往只有在比较有索引和没有索引的情况时才会显现出来。

你知道没有索引会发生什么吗？
试想一个有三列的表：姓名、年龄和手机号码。

现在，考虑一下这个查询：

如果年龄列没有索引，数据库引擎会

• 检查 WHERE 条件字段是否有索引。
• 如果没有，它将扫描整个表（全表扫描）。
• 对于每一行，它会检查年龄值并返回匹配结果。

这意味着引擎会遍历整个数据结构，这对于大型表来说非常耗时。

索引会发生什么情况？
现在，如果年龄列有索引，流程就会发生巨大变化：

• 引擎会直接进入索引结构。
• 它会找到 Age = 26 的节点。
• 索引指向主表中相应的记录 ID。
• 结果几乎是瞬间获取的。

这就是为什么索引是如此强大的优化工具。

现实生活中的一课
最近，我们遇到了一个有趣的情况，凸显了索引的重要性。
我们的表有 5 条记录，而年龄列是有索引的。然后，我们错误地从索引结构（而不是主表）中删除了两个条目。这两个条目对应的是 ID X001 和 X005，它们的年龄都是 26 岁。

当我们运行
SELECT ID, Age, EmpId, Mobile, NameFROM Company.Employee WHERE Age = 26
我们预计会有 3 条记录（因为主表中仍有这些记录），但只出现了 2 条记录。

为什么呢？

大家好！
在本文中，我们将在 InterSystems IRIS 的背景下探讨动态 SQL（Dynamic SQL）和嵌入式 SQL（Embedded SQL ） 的概念，提供实际示例， 并 研究 它们的区别 ，以帮助您了解如何在应用程序中利用它们。

InterSystems SQL 提供全套标准关系功能，包括定义表模式、执行查询、定义和执行存储过程。您可以通过管理门户交互式地执行 InterSystems SQL，也可以使用 SQL shell 界面以编程方式执行 InterSystems SQL。嵌入式 SQL 使您可以在 ObjectScript 代码中嵌入 SQL 语句，而动态 SQL 使您可以在运行时从 ObjectScript 执行动态 SQL 语句。 静态 SQL 查询提供可预测的性能，而动态和嵌入式 SQL 则分别提供灵活性和集成性。

InterSystems 发布了新的点式更新，该更新解决的缺陷问题影响以下受支持的产品线的最新先前版本 2025.1.0、2024.1.4、2023.1.6 和 2022.1.7：

• InterSystems IRIS
• InterSystems IRIS for Health
• HealthShare Health Connect

此问题可能导致在使用以下功能时出现意外的 <PROTECT> 错误或访问异常：

• 隐式命名空间
• 对数据库的混合只读/读写访问
• 用于列出例程和全局变量的管理门户页面

症状包括：

• 命名空间创建故障
• 在列出例程时，间歇性出现“访问被拒”错误
• 对于具有只读权限的用户，全局显示页面不返回数据

虽然这些问题并不影响访问控制或用户权限，但它们会在多种场景下影响预期的系统行为。

问题得到解决的版本

以下点式版本中修复了该问题：

• 2025.1.0.230.2
• 2024.1.4.516.1
• 2023.1.6.810.1
• 2022.1.7.116.1

建议使用受影响版本的客户应用相关更新，以确保系统正常运行。

如果您有任何问题或需要支持，请联系 InterSystems 全球响应中心 (WRC)。

摘要

1.Caché数据库有没有办法配置然后用sql读取数据库实时变化的数据，类似于mssql那样？我看了可以写类去读取global获取journal的值，但是怎么用sql读呢？

2.不行的话，那用什么方式可以读取到journal日志文件，并输出日志文件的内容？

先谢谢大家了！！！

InterSystems FAQ 

一个实例上的最大命名空间数量是 2047. 但是，要使用这么大量的命名空间，你需要相应地配置好内存。

一个实例里可以创建的数据库的最大数量（包括远程数据库） 15998. 根据授权的类型，可能会有所限制。具体细节请参考以下文档。
Database Configuration [IRIS]
Database Configuration
 

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。

2. 导入完成后，应该看到 Sample 软件包以及几个子软件包

如果服务器上已经存在 Sample 软件包，那么你仍然应该可以看到新的子软件包以及先前存在的其他文件夹。

3. 现在，运行单元测试以确保一切正常运行。

a. 创建可以被 InterSystems Terminal 读取的名为 Unit Tests 的文件夹，例如，由于我有一个本地安装，我需要在 C 盘中创建一个文件夹。

b.

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：

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。

规范将创建调度类和实现模板。 如果你想详细了解此过程，可以读一读我同事 Eduard Lebedyuk 写的文章。

设置 API

注意，在此演示中我们将使用 Basic Authorization。 我们还假设 Sample_DBExpansion_Data.DBAnalysisInfo 和 Sample_DBExpansion_Data.GlobalAnalysisInfo 表中已经有数据。 如果没有，返回数据收集获取数据。

1. 首先，创建一个可以让我们访问数据的端点：

填写相同的名称，除非你打算为 react 应用自行定制代码。

2. 点击 Save，然后测试我们的 API。

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：

GrowthPercentageWarning：对于Global增长来说，“可接受的”百分比增长。

PeriodWarning：Global在多少天内实现增长是合理的？

HistoryLength：回溯 Sample_DBExpansion_Data.GlobalAnalysisInfo 表的时长。

默认设置为 7 天内增长 5%，回溯过去 30 天。 设置参数后，即使任务已经运行一次或多次，你仍然可以再次编辑。 转到任务详细信息，点击 Edit，然后根据需要更改。

该任务会调用 Sample.DBExpansion.DBSizeAnalysis.InvestigateInfo 类的 CreateReport 方法。

CreateReport 将填充两个表，如下所述：

1. GlobalInvestigationReport

• 这个表将保存分析 Sample_DBExpansion_Data.GlobalAnalysisInfo 表的“报告”。 我们可以通过多个字段用不同的参数来衡量增长。

ISC 开发者们，我向你们致敬 👑。

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.

“一根筷子易折断，十根筷子抱成团”，这句话在青岛大学附属医院（以下简称“青大附院”）的医院信息系统升级换代中得到了淋漓尽致的体现。

近来生成式大语言模型掀起了革命性的AI浪潮。生成式大语言模型是什么原理？我们怎么在业务中利用它？

一. 大语言模型的工作原理

生成式大语言模型是生成式人工智能底层的机器学习模型，是一种用于自然语言处理的深度学习模型。

人工智能、机器学习与大语言模型的关系如下图：

1.1 为什么我们称之为大语言模型？

大语言模型的“大”体现在多个方面：

• 首先，模型尺寸巨大，尤其是它的参数数量。例如GPT3有1750亿的参数；
• 其次，大语言模型是在巨大的算力基础上，基于海量语料进行训练的。例如Meta的Llama 2 的训练数据达到了两万亿个词(token);
• 再次，大语言模型是为解决通用问题，而非特定问题构建的。

1.2 大语言模型是怎么训练的？

大语言模型是事先训练好的模型。

训练时，大语言模型基于各种语料 - 人类知识库（例如Wikipedia）、公共数据集、网络爬虫数据，让模型进行“填空”练习，并经过人工编辑和“校对” 训练出来的，需要成千上万的GPU建立集群进行训练。根据Meta的信息，其Llama 2 的训练数据达到了两万亿个token，上下文长度为4096，对话上也是使用100万人类标记的数据微调。

运行时，训练产生的大语言模型可以在小的多的硬件上运行。

1.3 大语言模型的机器学习算法

冰冻三尺,非一日之寒;滴水穿石,非一日之功。生成式大语言模型能够落地经历了相当漫长的技术积累与进步。

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。

Intersystems 非结构化数据解决方案
Intersystems IRIS 提供了一种称为“SQL 文本搜索”的特殊解决方案，用于搜索非结构化数据。此功能有助于对多种语言的非结构化文本数据进行语义上下文搜索。

使用 SQL 文本搜索有什么优点？

快速搜索： InterSystems IRIS SQL 搜索利用优化的索引生成快速导航大量数据，避免对数据本身进行顺序搜索。

单词感知搜索：与基本字符串搜索不同，SQL 搜索依赖于文本中的语义结构，以单词为基本单位。这种方法最大限度地减少了嵌入字符串或跨越两个单词的字符串引起的误报。

实体感知搜索： SQL 搜索考虑语义关系以将多个单词分组为实体。

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

1.2 在IRIS中创建ODBC SQL网关连接，连接到MySQL

系统管理 -> 配置 -> 连接 -> SQL网关连接，连接类型选择‘ODBC’，给一个连接名称，现有的DSN选择在1.1中所有建立的DSN名称，填写连接用户名和密码，然后点击下方‘连接测试’，如果出现‘连接成功’，说明此连接能够正常工作

2. 创建SQL网关连接，连到Oracle

2.1 在IRIS中创建JDBC网关连接，连接到Oracle

系统管理 -> 配置 -> 连接 -> SQL网关连接，连接类型选择‘JDBC’，给一个连接名称，填写连接用户名和密码，填写驱动器名称和要连接的Oracle数据库的URL和本地OJDBC.jar的java类路径，然后点击下方‘连接测试’，如果出现‘连接成功’，说明此连接能够正常工作

3. 创建Production组件

3.1 业务服务

添加EnsLib.SQL.Service.

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。

1. 可在portal的[Locks]中查看；
2. 可在terminal端的%sys下使用Do ^LOCKTAB命令下查看；
3. 通过自定义程序查看。

下面给出自定义程序实例，程序逻辑为按命名空间循环所有锁信息，通过计数器方式记录所有锁当中出现次数最多的一个，输出其信息。入参为数据库中不同命名空间，输出结果为锁名称及锁的所有者，所有者一般为进程ID或ECP。

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。

2、考虑IRIS的ODBC支持，为此换一种思路，采用ODBC方式连接，此方式需要在ODBC中建立DSN。

3、从Intersystems官网https://intersystems-community.github.io/iris-driver-distribution/或github网站https://github.com/intersystems-community/iris-driver-distribution/tree/...下载InterSystems IRIS ODBC 32位驱动，注意一定要下载32位驱动（注：SqlDbx现只支持32位的ODBC）。

参考 https://blog.csdn.net/InterSystems/article/details/115350635 搭建 mirror ，获取数据变更，示例给出了获取数据变更的代码：

Class ZCustom.MirrorDejournal Extends SYS.MirrorDejournal
{
    Method RunFilter(
        MirrorDBName As %String,
        GlobalReference As %String,
        RecordType As %String,
        Address As %Integer) As %Integer
{
    Set ^CDCLog( $I($^CDCLog))=$lb(MirrorDBName,GlobalReference,RecordType,Address)
    Quit 1
}

示例代码将变更存储在 global 对象 CDCLog 中，想请问下获取变更前后数据，发送到外部系统，有哪些方式？

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！

        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”。

2、在ODBC数据源管理的“用户DSN”标签下，选择“添加”，在随后弹出的“创建新数据源”窗口中选择“InterSystems ODBC”，点击“完成”进入下一步。

3、在弹出的“InterSystems ODBC数据源设置”窗口中，为数据源命名，填写连接数据库的信息，访问用户名和密码，点击“测试连接”，成功后点击“OK”保存。

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。

查询Cache锁有两种方式：

1>可在System Management Protal的[Home]>[Locks]中查看；

2>可在terminal端使用Do ^LOCKTAB命令下查看，如下图所示，此方式适用于锁表量达到10000条以上，Protal页面HTTP响应超时无法显示锁表时使用。

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。

可以基于AOP切面设计一套死循环和开放事务避免体系，从架构上解决死循环难以发现引起的数据库崩溃和开放事务问题。

首先要求程序框架有统一的调入数据库入口，才方便在入口统一实现死循环监测和开放事务监测。

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。

为得出正确结论，我们搭建了如下实验环境：

       我们采用3个服务器节点A、B、C分别部署IRIS 2021.1数据库，其中A节点、B节点部署第三方HA软件组成数据库高可用主备集群（本例中，采用的是基于POWER平台的PowerHA），该集群中定义A节点为主节点，B节点为备用节点，HA集群的共享资源组存放在共享SAN存储上，通过HA，生成HA集群的对外服务IP，即我们通常说的Service ip，保证在生产节点发生网络故障、主机故障、以及操作系统故障、手动切换等情况下，IRIS服务、共享资源组、以及HA的Service IP可自动切换至另外一台服务器，保障IRIS高可用，经测试，HA集群内部节点间服务切换时间约为30秒。

  大家都用过IRIS的消息查看器吧，其实这个页面有一个隐藏的功能，就是显示【显示查询】，如图所示：

那么这个东西是如何打开的呢？如果一句话概括就是: Terminal下输入: Set ^Ens.Debug("UtilEnsMessages","sql")=1，这个也是打开这个功能的思路，下面是详细的说明。

开启功能的步骤：

    1、进入Terminal，输入用户名\密码；

  2、进入需要打开显示查询的命名空间：如 zn "BKIP"

  3、执行 【Set ^Ens.Debug("UtilEnsMessages","sql")=1】打开显示查询。

打开消息查看器页面刷新：

成功！！！ 

他有什么作用呢？举个栗子，当我修改基本条件为会话开始，点击【搜索】然后再点击【显示查询】

可以看到刚才在页面点击的操作生成了SQL并且显示在新的弹框里面了 すごい（四个一）。

基于此我们能做什么呢？

在我们开始谈论数据库和现有的不同数据模型之前，我们最好先谈谈什么是数据库以及如何使用它。

一个数据库是以电子方式存储和访问的有组织的数据集合。 它用于存储和检索通常与主题或活动相关的结构化、半结构化或原始数据。
每个数据库的核心至少存在一个用于描述其数据的模型。 并且根据它所基于的模型，一个数据库可能具有略微不同的特征并存储不同数据类型。

要写入、检索、修改、排序、转换或打印数据库中的信息，需要使用称为数据库管理系统 (DBMS) 的软件。

数据库及其各自的数据库管理系统的大小、容量和性能增加了几个数量级。 各个领域的技术进步使之成为可能，例如处理器、计算机内存、计算机存储和计算机网络。 一般来说，数据库技术的发展根据数据模型或结构分为四代：导航型、关系型、对象型和后关系型。

与以特定数据模型为特征的前三代不同，第四代包括许多基于不同模型的不同数据库。 它们包括列、图、文档、组件、多维、键值、内存等。所有这些数据库都由一个单一的名称 NoSQL 联合起来（没有 SQL，或者现在更准确地说不仅仅是 SQL）。

而且，现在出现了一个新的类，叫做NewSQL。 这些是现代关系数据库，旨在为在线事务处理工作负载（读写）提供与 NoSQL 系统相同的可扩展性能，同时使用 SQL 和维护 ACID。

顺便说一下，在这些第四代数据库中，有那些支持上述提及的多种数据模型的数据库。 它们被称为多模型数据库。

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