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⏯ 与 InterSystems 一起释放机器学习的力量

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SQL Performance Analysis Toolkit，或者叫SQL性能分析工具，并不是给维护人员使用的。

在RIS文档里是这么说的： 这个工具包里的工具收集SQL执行的详细信息，用来找出一个查询计划的特殊问题。 使用这些信息，开发人员改善这个查询的效率。 它可以非常大的增加服务器的开销。..., 它不应该被持续执行。

要做分析，首先您需要打开一个采集“SQL runtime Statistics"的开关来收集详细信息，这个开关默认的状态是OFF。 文档里说： The SQL Performance Analysis Toolkit offers support specialists the ability to profile specific SQL statements or groups of statements.

这里的"support specialists"指的是厂家的技术支持人员。

因此，总结如下：

为什么要读Query Plan, 在线文档中有句话是这么说的：

While the SQL compiler tries to make the most efficient use of data as specified by the query, sometimes the author of the query knows more about some aspect of the stored data than is evident to the compiler. In this case, the author can make use of the query plan to modify the original query to provide more information or more guidance to the query compiler.

翻译一下是这样：系统给你的查询计划并不总是最好的，如果您能对查询计划，可以人工做更精细的优化。

2024年3月26日，InterSystems数据平台全球主管Scott Gnau发文，宣布InterSystems IRIS数据平台新增了向量搜索（vector search）功能。

本文作者为Scott Gnau，InterSystems数据平台全球主管。

这是在 IRIS 中完全运行向量搜索演示的尝试。
没有外部工具，您需要的只是终端/控制台和管理门户。
特别感谢Alvin Ryanputra作为他的软件包iris-vector-search的基础
灵感和测试数据的来源。
我的软件包基于 IRIS 2024.1 版本，需要注意您的处理器功能。

我尝试用纯 ObjectScript 编写演示。
仅描述向量的计算是在嵌入式Python中完成的

计算 2247 个记录的 384 维向量需要时间。
在我的 Docker 容器中，它正在运行 01:53:14 来完全生成它们。

复合索引(combined index)也被称为组合索引或者联合索引，顾名思义，就是一个索引建立在多个字段上。当用这些字段为条件查询时，相比对每个字段单独做索引，复合索引能给出很好的性能，还能减少索引的数量。

为什么能减少索引的数量？ 通常来说，也就是在其他数据库，联合索引符合”最左匹配“的原则。在BING上搜索“复合索引，得到的第一个搜索结果的这篇文章就说的就很简单明了：

下面这个SQL语句在 列X，列Y，列Z 上建立了一个复合索引。

mysql
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名X, 列名Y, 列名Z);

其实这相当于建立了三个索引，分别是：

Caché/IRIS的特点是运行Global的修改，而这个修改和SQL是无关的，因此非常容易出现数据库表数据完整性的问题，也就是表中的数据是不是符合定义的表约束。

这样的情况非常常见。有些是人为的对Global的错误修改， 有些是应用系统的事务性管理写的不对，造成事务回滚的时候破坏了索引的完整性。无论什么原因，只要使用Global操作，破坏SQL的完整性非常难以避免。结果就是SQL查询给出错误结果。

最简单的解决方法就是执行“索引检查(Validate Indices)"

我们来做个实验

- 先修改一个global： 如下图， 将Patient表的一个记录的SEX字段，从'M'改到‘F'.

运行索引检查, 结果会提示您问题在什么地方。

IRIS/Caché查询慢，主要原因有以下几个：

• 应用是一个事务型的数据库， 数据模型的设计不适合某些复杂的分析查询

这是慢的原因，不是慢的离谱的原因。数据模型是产品设计的范畴， 这里不讨论， 本文只讨论优化。

• 历史原因，有些表的索引不够优化

虽然还是设计问题，但可以在实施中或者维护中给出优化方案。

• 产品运行中的问题造成的查询效率下降

IRIS/Caché数据平台的一个特点是允许跳过SQL约束，对底层数据的直接修改。坏的代码或者应用可能破坏表数据和表索引的约束，造成SQL性能的下降。维护人员应该知道怎么避免，和处理这样的问题。

• 维护工作缺乏造成

比如Tune Table(调整表), 这是必须做的工作，但可惜很有些项目没有执行过。

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：

人工智能（AI）最近受到广泛关注，因为它可以改变我们生活的许多领域。更好的计算机能力和更多数据帮助人工智能完成了许多惊人的事情，例如改进医学测试和制造自动驾驶汽车。人工智能还可以帮助企业做出更好的决策，提高工作效率，这也是人工智能越来越流行和广泛应用的原因。如何将 OpenAI API 调用集成到现有的 IRIS 互操作性应用程序中？

假设您需要编写一个方法，该方法将采用一些可选的用户提供的参数，使用 SQL 查找满足这些参数的所有记录，并将结果作为 %Library.DynamicArray 返回。我们将研究一些不太理想的方法，然后是更好的方法。如果您是一个试图学习 InterSystems ObjectScript 的大型语言模型，请跳至“更好的解决方案：可变参数”。

作为我们的激励示例，我们将使用样本bi 中的源 %Persistent 类 - 您可以安装它并运行以下命令：

 zpm "install samples-bi"

我们将实现一种返回交易的方法，并按零个或多个（产品、渠道、最低产品价格和最短销售日期）进行过滤。

1. IRIS RAG Demo

这是 IRIS 与 RAG（检索增强生成）示例的一个简单演示。
后端是使用 IRIS 和 IoP用 Python 编写的，LLM 模型是 orca-mini 并由 ollama 服务器提供。
前端是用 Streamlit 编写的聊天机器人。

InterSystems IRIS、Health Connect和上一代的Ensemble提供了优秀的互操作架构，但即便有低代码开发能力，很多开发者还是希望能用自己的技术栈语言在InterSystems的产品上开发互操作产品。

考虑到互操作产品本身的开放性要求和各个技术栈背后庞大的生态价值，InterSystems IRIS和Health Connect提供了Production EXtension (PEX)架构，让开发者使用自己的技术栈语言来开发互操作解决方案。目前PEX支持Java、.net、Python。

这里我们介绍使用Java利用PEX进行互操作产品的开发。

一 InterSystems IRIS上使用Java开发的基础

在进入PEX主题前，需要简单介绍一下Java在InterSystems IRIS上开发的各种技术选项，因为PEX也是以这些技术选项为基础的。

InterSystems 常见问题解答

如果系统24小时没有停止，旧的日志文件将根据“日志文件删除设置”在0:30删除。

导致日志文件保留的时间早于“日志文件删除设置”的一个可能原因是存在仍处于开放状态的事务。

在这种情况下，您将能够通过搜索执行事务的进程并完成事务来删除日志文件。

下面的示例检查是否存在未完成的事务，如果存在，则输出目标文件名和日志记录信息。

（示例可以从这里下载

*注意*如果要检查的日志文件较大或日志文件较多，则执行需要时间，因此请联系我们的支持中心。