互操作性用户界面现在包括可以在所有互操作性产品中使用的 DTL 编辑器和生产配置应用程序的现代化用户体验。您可以在现代化视图与标准视图之间切换。所有其他互操作性屏幕仍采用标准用户界面。请注意，仅对这两个应用程序进行了更改，我们在下面确定了当前可用的功能。

要在升级前试用新屏幕，您可以点击这里，从我们的社区工具包网页中下载 2025.1 版：https://evaluation.intersystems.com/Eval/。请观看“学习服务”中的简短教程构建集成：一种新的用户体验，了解对这些屏幕进行的用户增强！

大家好！ 我最近才加入 InterSystems，但发现尽管我们推出了完全免费且出色的社区版，但大家并不是十分清楚如何获取。 因此我决定编写一份指南，详细介绍获取 InterSystems IRIS 社区版的所有不同方式：

以容器形式获取 InterSystems IRIS 社区版

对于刚刚接触 InterSystems IRIS 开发的伙伴，推荐使用社区版的容器化实例，在我看来，这是最简单直接的方式。 InterSystems IRIS 社区版可以在 DockerHub 上获取；如果您有 InterSystems SSO 帐户，还可以在 InterSystems 容器注册表中获取。

在这两种情况下，您都需要使用 docker CLI 拉取所需镜像：

docker pull intersystems/iris-community:latest-em
// or
docker pull containers.intersystems.com/intersystems/iris-community:latest-em

接下来，您需要启动容器：要从容器外部与 IRIS 进行交互（例如使用管理门户），您需要发布一些端口。 以下命令将运行 IRIS 社区版容器，并发布超级服务器和 Web 服务器端口；请注意，此时不能运行其他依赖 1972 或 52773 端口的程序！

docker run --name iris -d --publish 1972:1972 --publish 52773:52773 intersystems/iris-community:latest-em

动机

直到开始新工作，我才了解到ObjectScript。实际上，Objectscript并不是一种年轻的编程语言。与 C++、Java 和 Python 相比，它的社区并不活跃，但我们很想让这里更有活力，不是吗？

我注意到，有些同事在理解大型项目中的类关系时感到棘手。目前还没有易于使用的现代化类图工具适用于ObjectScript。

相关工作

我尝试过相关的工作：

——InterSystems 类视图：
1. https://github.com/intersystems-community/ClassExplorer
这个工具很棒，类图显示清晰美观。但存在Docker构建问题：“#0 0.512 exec ./irissession.sh: no such file or directory”。我猜这是为Studio设计的支持功能，而非VSCode。它似乎需要手动导入项目，且需要一定配置才能使用。

您知道当您拿到验血结果时一切看起来都像天书的那种感觉吗？ 这就是 FHIRInsight 要解决的问题。 它最初的理念是，医疗数据不应该令人恐惧或困惑 – 它应该是我们所有人都能使用的东西。 验血是健康检查中十分常见的检查，但说实话，大多数人都很难理解它们，有时甚至对不擅长实验室工作的医务人员来说也是如此。 FHIRInsight 希望整个过程能够变得更简单，信息更富有实用价值。

🤖我们为什么要构建 FHIRInsight

这一切都始于一个简单而有力的问题：

“为什么验血结果仍然很难读懂 — 有时甚至对医生来说也是如此？”

现代数据架构利用实时数据捕获、转换、移动和加载解决方案来构建数据湖、分析仓库和大数据存储库。它能够分析来自不同来源的数据，而不会影响使用这些数据的操作。要实现这一目标，必须建立连续、可扩展、弹性和稳健的数据流。最常用的方法是 CDC（变更数据捕获）技术。CDC 监控小型数据集的生产，自动捕获这些数据，并将其传送到一个或多个接收方，包括分析数据存储库。这样做的主要好处是消除了分析中的 D+1 延迟，因为数据一产生就会在源端被检测到，随后被复制到目的地。

本文将展示 CDC 场景中最常见的两种数据源，既可以是源数据源，也可以是目的地数据源。对于数据源（origin），我们将探讨 SQL 数据库和 CSV 文件中的 CDC。对于数据目的地，我们将使用列式数据库（典型的高性能分析数据库场景）和 Kafka 主题（将数据流传输到云和/或多个实时数据消费者的标准方法）。

概述

本文将为以下互操作场景提供一个示例：

什么是 XML？

您检查了服务器，发现IRISTEMP 增长过快。不必惊慌。让我们在存储空间耗尽之前调查一下这个问题。

步骤 1：确认 IRISTEMP 增长问题

在假设 IRISTEMP 是问题所在之前，让我们先检查一下它的实际大小。

检查可用空间

在IRIS 终端运行以下命令：

%SYS>do ^%FREECNT

出现提示时，输入

在使用标准 SQL 或 InterSystems IRIS 中的对象层时，元数据的一致性通常通过内置验证和类型执行来保持。但是，绕过这些层直接访问global的传统系统会带来微妙而严重的不一致性。

了解驱动程序在这些边缘情况下的行为，对于诊断遗留数据问题和确保应用可靠性至关重要。

DATATYPE_SAMPLE数据库旨在帮助分析列值不符合元数据中定义的数据类型或约束的错误情形。我们的目标是评估 InterSystems IRIS 及其驱动程序（JDBC、ODBC、.NET）和不同工具在发生此类不一致时的表现。 在本篇文章中，我将重点介绍JDBC 驱动程序。

问题出在哪里？

一些传统应用程序会直接写入globals。如果使用关系模型（通过 CREATE TABLE 创建或使用全局映射手动定义）来公开这些数据，那么映射定义 的底层值就会与每列的声明元数据一致。

InterSystems 常见问题

使用 %Library.Global 类的 Export() 方法导出时，如果导出格式（第四个参数：OutputFormat）设置为 7，即 "块格式（Block format）/Caché 块格式 (%GOF)"，则无法导出映射的Global项（只能导出命名空间默认Global数据库中的Global项）。要导出 "块格式/Caché 块格式 (%GOF) "的映射Global项，请在 %Library.Global.Export() 的第一个参数中指定要映射Global项的数据库目录。

执行示例如下。

如果你觉得 IRIS 对 Go 的原生支持令人兴奋，那就等着看 GORM 加入后会发生什么吧。

就在最近，随着go-irisnative 的发布，我们迎来了 InterSystems IRIS 的本地 GoLang 支持。这仅仅是个开始。现在，我们又推出了gorm-iris ——一个 GORM 驱动程序，旨在为您的 IRIS + Go 堆栈带来对象关系映射 (ORM) 的强大功能。

为什么选择 GORM？

GORM 是 Go 生态系统中最流行的 ORM 库之一。它使使用 Go 结构而不是编写原始 SQL 与数据库交互变得简单。通过自动迁移、关联和查询构建等功能，GORM 极大地简化了后端开发。

因此，在实现 Go 与 IRIS 的本地对话后，下一步自然是让 GORM 与 IRIS 无缝协作。这正是 gorm-iris 所要做的。

InterSystems IRIS中的窗口函数（Window Functions）可让您直接在SQL中执行强大的分析操作，例如累计总和、排名和移动平均值等。
这些函数针对与当前行相关的一组行（即“窗口”）进行操作，且不会像 GROUP BY那样合并结果。
这意味着您可以编写更简洁、更快速且更易于维护的查询——无需循环、无需连接、无需临时表。
在本文中，我们将通过处理一些常见的数据分析任务来了解窗口函数的作用机制。

InterSystems IRIS中的SQL窗口函数入门

SQL窗口函数（SQL window functions）是数据分析的强大工具。
它们允许你在保留各行列可见性的同时，跨行计算聚合值和排名。
无论你是在构建仪表盘、报表还是进行复杂分析，窗口函数都能简化你的逻辑并提升性能。

注：我并非窗口函数领域的专家，但我愿意分享助我理解窗口函数的心得体会和相关资源。非常欢迎大家提出建议或进行指正！

🚀 为什么窗口函数这么重要

你是否曾为了计算累计总和、排名或行间差值，而编写过多条SQL查询语句，甚至使用过程化循环？

技术文档 — Quarkus IRIS Monitor System

1. 目的与范围

此模块支持在基于 Quarkus 的 Java 应用程序与 InterSystems IRIS 的原生性能监控功能之间进行集成。
它使开发者可以通过 @PerfmonReport 对方法添加注释，这样可以在执行方法时自动触发 IRIS 的 ^PERFMON 例程，以生成性能报告，而无需人工干预。

2. 系统组件

2.1 注释：@PerfmonReport

• 定义为 CDI InterceptorBinding。
• 可应用于方法或类。
• 指示使用 IRIS 监控逻辑包装方法执行的框架。

2.2 拦截器：PerfmonReportInterceptor

• 拦截对带注释的方法的调用。

• 执行流程：

InterSystems Ideas 门户网站上得票最多的想法-——获得 74 票——要求提供一个轻量级版本的 IRIS。虽然该平台已发展成为一个强大的数据引擎，但许多项目只需要其 SQL 数据库功能。本文演示了如何构建一个非官方的、紧凑的 IRIS 社区版镜像，该镜像只关注核心数据库功能，将镜像大小缩小了 80% 以上。

⚠️ 免责声明

本项目生成的是 InterSystems IRIS Community Edition 的非官方实验镜像。

• 不受InterSystems支持或认可。
• 使用风险自负。这些修改删除了核心平台功能，可能会破坏与工具、API 和预期行为的兼容性。
• 不提供任何担保或保证，包括对生产使用的适用性。
• 仅供高级用户用于教育和实验目的。

为什么选择轻量级 IRIS？

虽然 IRIS 目前包含丰富的互操作性、分析、机器学习、系统管理等功能，但许多项目只需要其核心 SQL 功能。官方社区版 Docker 镜像约为

• 磁盘使用量3.5-3.8 GB
• 压缩后大小：~1.1 GB

IRIS Light 可将其减少到

• 磁盘使用量~575-583 MB
• 压缩后大小：~144-148 MB

因此适用于

• 微服务或容器化 SQL 使用
• 具有更快启动和拉动速度的 CI 管道
• 无需完整功能的横向扩展