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。

案例描述

假设您是一名 Python 开发人员或拥有一支训练有素的 Python 专业团队，但您分析 IRIS 中某些数据的期限很紧迫。当然，InterSystems 提供了许多用于各种分析和处理的工具。然而，在给定的场景中，最好使用旧的 Pandas 来完成工作，然后将 IRIS 留到下次使用。
对于上述情况和许多其他情况，您可能需要从 IRIS 获取表来管理 InterSystems 产品之外的数据。但是，当您有任何格式（即 CSV、TXT 或 Pickle）的外部表时，您可能还需要以相反的方式执行操作，您需要在其上导入并使用 IRIS 工具。
无论您是否必须处理上述问题，Innovatium让我明白，了解更多解决编码问题的方法总是能派上用场。好消息是，从 IRIS 引入表时，您不需要经历创建新表、传输所有行以及调整每种类型的繁琐过程。
本文将向您展示如何通过几行代码快速将 IRIS 表转换为 Pandas 数据框架并向后转换。您可以在我的GitHub上查看代码，您可以在其中找到包含本教程每个步骤的 Jupiter Notebook。

SQL性能监控是DBA最重要的日常工作。经常被问起："Caché/IRIS怎么发现慢SQL"? 答案很简单： 到管理门户的SQL页面，点开如下的“SQL语句“子页， 您能看到这个命名空间的所有执行过的SQL语句，知道每个SQL语句执行了多少次，平均执行时间是多少， 被那个客户端编译的，第一次执行是那一天等等。

请看下面的截图

图中的各个栏目基本都不需要解释，有个别的内容在这里总结一些：

• 表/视图/存储过程名称：列出这个查询使用的所有的表/视图/存储过程的名字。如果你想看某个表有关的查询，可以使用上面的过滤器。

• 位置(Location) : 对于动态查询， 列出所使用的缓存的查询的类名，对于嵌入SQL(Embedded SQL)查询，列出使用的routine名字。

第四十三章 开发Productions - ObjectScript Productions - 使用记录映射器 - 编辑记录映射字段和组合

编辑记录映射字段和组合

Record Mapper 左侧面板显示 Record Map 中定义的字段的摘要。如果您选择一个字段，右侧面板将访问字段属性。例如：

记录映射由一系列字段和组合组成。每个组合由一系列字段和组合组成。 Make Composite 和 Make Field 按钮在复合字段和数据字段之间切换。对于复合字段，只需指定名称和指示字段为必填项的标志。单击记录映射上的绿色加号图标以将字段或组合添加到顶层。单击组合的加号允许向其添加字段或组合。

在将字段添加到记录映射时，可以打开示例文件以查看其数据如何映射到您正在创建的记录。

对于定界记录映射，复合字段中的字段具有不同的分隔符。例如，在记录中，顶级字段由逗号分隔，但在组合中，字段由分号分隔。对于固定宽度的记录映射，复合字段有助于在概念上组织数据，但不会影响输入消息的处理。

1. 通用RESTful业务服务和业务操作

InterSystems IRIS 提供了一组通用的RESTful 业务服务和业务操作类，用户无需开发自定义的业务服务和业务操作类，就可以直接向外提供RESTful服务和调用外部的RESTful API。

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：

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！

大型语言模型（例如 OpenAI 的 GPT-4）的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮，这些解决方案可以利用大量非结构化数据，在此之前，人工处理这些数据是不切实际的，甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索（请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程，了解检索增强生成的精彩介绍）、情感分析，甚至完全自主的 AI 代理等！

在本文中，我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互，方法是构建一个简单的数据标记应用程序，该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后，这些关键字可用于搜索和分类数据，以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

索引分析器工具用来分析索引的使用情况，对DBA和开发者非常有用。 他们需要知道那些查询进行了全表扫描，那些查询缺失了索引， 而那些索引从来又从来没有被用过。多余的索引降低系统性能，浪费了磁盘空间。

索引使用情况

到“管理门户”的" 系统 > SQL 性能工具 > SQL 索引分析器", 点击“索引使用情况”， 您将看到这样的图

执行SQL语句查询会带来更多的灵活性。上面的查询可以写成下面这个SQL,

SELECT TableName, indexname, UsageCount
FROM %SYS_PTools.UtilSQLAnalysisDB order by usagecount desc

2016年以后的Caché版本就已经有了'索引使用情况'的查询。使用管理门户没有区别， 但SQL语句不同，使用的是比较老的类和表名，各位请参考文档。

IRIS 2024.1已经发布，它引入了诸多新特性，其中之一是JSON_TABLE。

数据表达和交换中，JSON已经是日益主流的存在。在之前的IRIS版本中，可以轻易将JSON数据以对象解析并保存到IRIS，也可以将IRIS数据使用SQL、对象等多种方式输出为JSON。对于得到的JSON序列化的数据，如果我们想通过SQL去解析，甚至进行检索和查询，就可以利用JSON_TABLE这个新特性。

对于一些大规模的JSON序列化数据，例如从FHIR服务器查询获得的FHIR资源Bundle，里面包含了大量数据。例如下面的FHIR查询结果，后面的示例以这个的复杂的JSON作为用例：

第二十四章 开发Productions - ObjectScript Productions - 定义业务服务

本页介绍如何定义业务服务类。

提示： IRIS®提供使用特定入站适配器的专用业务服务类，其中之一可能适合需要。如果是这样，则不需要编程。有关部分列表，请参阅 Introducing Interoperability Productions 中的连接选项。

介绍

业务服务负责接受来自外部应用程序的请求到 IRIS。下图显示了它是如何工作的：

请注意，此图仅显示数据的输入流，而不是可选响应。

业务服务负责以下活动：

在此文章中将分享，当使用InterSystems IRIS 做后端时如何接收并保存通过POST方式发送过来的 Base64文件。

前后端之间传输文件，我认为较简单的方式是：前端将文件转为Base64格式，调用POST方法并将Base64内容附加在JSON消息中的一个参数中，在JSON消息中的另一个参数可以是文件名，比如消息定义如下：

第二十七章 开发Productions - ObjectScript Productions - 定义业务流程 - 关键原则

关键原则

在开发业务流程时，请考虑以下关键原则：

• 有时希望使响应对象成为传入请求对象的修改版本，分阶段进行修改可能很有用。但是，不要修改传入的请求对象。而是将其复制到上下文变量（或者，对于自定义业务流程，将数据复制到局部变量）。然后修改副本。
• 同步发送消息时要小心（只能在自定义业务流程中或 BPL 中的 <code>中执行）。

当业务流程A同步调用业务流程B时，流程A不会继续，直到收到响应。如果进程 A 需要完成对其他进程 (B) 的调用才能完成自身，并且如果这些进程共享参与者作业池，则如果没有空闲的参与者作业来处理被调用的业务流程，则参与者池可能会陷入死锁（ B).

发生这种情况是因为在被调用业务流程返回之前，调用业务流程无法完成并释放参与者作业，但被调用业务流程无法执行，因为没有空闲的参与者作业来执行它。

SQL查询优化器一般情况下能给出最好的查询计划，但不是所有情况都这样，所以InterSystems SQL还提供了一个方式， 也就是在查询语句里加入optimize-option keyword（优化关键字）, 用来人工的修改查询计划。

比如下面的查询：

SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region

其中的%PARALLEL, 就是最常用的优化关键字， 它强制SQL优化器使用多进程并行处理这个SQL。

您可以这样理解： 如果查询优化器足够聪明，那么绝大多数情况下，根本就不需要优化关键字来人工干预。因此，您也一定不奇怪在不同的IRIS/Caché版本中， 关键字的表现可能不一样。越新的版本，应该是越少用到。比如上面的%PARALLEL， 在Caché的大多数版本中， 在查询中加上它一般都能提高查询速度，而在IRIS中，尤其是2023版本以后， 同样的SQL查询语句，很大的可能查询优化器已经自动使用多进程并行查询了，不再需要用户人工干预了。

因此，先总结有关优化关键字的要点：