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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 1 分钟
第三章 控制 xsi type 属性的使用

第三章 控制 xsi:type 属性的使用

控制 xsi:type 属性的使用

默认情况下, SOAP 消息仅包含顶级类型的 xsi:type属性。例如:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
...
<types:GetPersonResponse>
<GetPersonResult href="#id1" />
</types:GetPersonResponse>
<types:Person id="id1" xsi:type="types:Person">
<Name>Yeats,Clint C.</Name>
<DOB>1944-12-04</DOB>
</types:Person>  
...

在这些示例中,已添加换行符以提高可读性。要将此属性用于 SOAP 消息中的所有类型,请执行以下操作之一:

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· 八月 7 阅读大约需 5 分钟
在 Docker 容器中长期保留 IRIS 数据

默认情况下,在容器内创建的所有文件都存储在可写的容器层上。 这意味着:

  • 当容器消失时,数据将不会持续存在,并且如果另一个进程需要数据,很难将数据从容器中取出。
  • 容器的可写层与运行容器的主机紧密耦合。 你无法轻易将数据移动到其他地方。
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开发新的互操作性Production时,最初在Production中添加设置是很自然的做法。

不过,一旦要将Production从开发环境移动到测试或其他环境,你就会发现 HTTP 服务器、IP 地址和/或端口之类的设置都需要更改。 为了避免这些设置在后续重新部署时被覆盖,必须将这些设置从Production得设置中移动到系统默认设置(System Default Settings)。

虽然系统默认设置可以手动创建,但是当生产中有大量业务组件时会难以处理。 因此,@Wietze Drost 让我开发一个工具自动执行此流程,通过筛选表达式指定哪些设置必须创建为系统默认设置。

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在使用 InterSystems ObjectScript 进行编程时,当你定义了属性property、查询query或者索引index,系统会在编译的过程中自动创建与之相关的一些方法,这篇文章对这些方法做了些总结:

属性Properties

1. 假设你定义了一个属性 Property, 下面的方法会被自动创建

ClassMethod PropertyGetStored(id)

对于数据类型属性,这个函数将返回其逻辑值,对于对象属性,返回id。这是一个对类global数据的封装,也是获取单例属性值(singular property value)最快的方法。此方法仅适用于已持久化存储的属性。

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· 八月 5 阅读大约需 2 分钟
第一章 修改 Web 客户端

第一章 修改 Web 客户端

修改 Web 客户端

生成 Web 客户端类后,通常不需要编辑该类。相反,需要编写代码来创建该类的实例并提供客户端错误处理。本主题讨论了微调 Web 客户端的各种方法,可以通过修改 Web 客户端实例或(不太常见)修改生成的类来实现。

注意:不要创建生成的 Web 客户端类的子类。编译器不会生成正常运行所需的支持类,因此子类将无法使用。

禁用 Web 客户端的 Keep-Alive

默认情况下,如果重复使用 Web 客户端实例来发送多条请求消息,IRIS 会在一次 HTTP 传输中发送所有消息(使用 HTTP 1.1 保持活动连接)。具体来说,IRIS 保持 TCP/IP 套接字打开,这样 IRIS 就无需关闭并重新打开它。要禁用此保持活动行为,请执行以下操作之一:

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针对 InterSystems IRIS 数据库的一些基本概念。

InterSystems IRIS 是什么

InterSystems IRIS 是基于 Caché/M 语言开发的一个数据库,这个数据库被大量使用在医疗系统中,也是北美地区医疗系统病历和文件管理中默认使用的事实标准。

Caché/M 是什么

Caché/M 是 MUMPS 程序语言 开发的数据库,Caché/M 提供了代码接口,可以直接使用 Caché/M 对数据库来进行操作。

Caché 是一个法语单词,但是又非常容易和英语使用的 Cache 搞混,所以大部分时候使用的是 Caché/M 来表达。

M 表达的意思是 Mumps 程序语言,简称 M 语言,Caché 使用 M 语言构建了不少函数。

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· 七月 23 阅读大约需 6 分钟
FHIR 实践

FHIR是标准,是规范,使用FHIR使大家可以使用同一种语言、语义进行交流,名称、API都是统一的,只要符合FHIR标准,任何系统都可交互。对业务开发者来说,大部分接口交互的定义交给FHIR来处理,效率大大提高。

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· 三月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
将 Python ODBC 连接到 IRIS 数据库 - 第 2 条快速笔记

关键字:PyODBC,unixODBC,IRIS,IntegratedML,Jupyter Notebook,Python 3

目的

几个月前,我简单谈到了关于“将 Python JDBC 连接到 IRIS”的话题。我后来频繁提起它, 因此决定再写一篇 5 分钟的笔记,说明如何“将 Python ODBC 连接到 IRIS”。

在 Windows 客户端中通常很容易设置 ODBC 和 PyODBC,不过我每次在 Linux/Unix 风格的服务器中设置 unixODBC 和 PyODBC 客户端时,都会遇到一些麻烦。

有没有一种简单连贯的方法,可以不安装任何 IRIS,在原版 Linux 客户端中让 PyODBC/unixODBC 针对远程 IRIS 服务器运行?

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ubuntu系统中,查询到的数据都是空字符串

python3 httpTest2.py
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')
('', '', '', '', None, '')

代码如下
import pyodbc
import requests

driver = '/usr/irisodbc/bin/libirisodbc35.so'
server = 'xx'
database = 'xx'
username = 'xx'
password = 'xx'
port = 'xx'

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IRISHealth以其完备且系统化的安全特性在医疗行业的数据库中独树一帜,这些特性包括安全认证、安全授权、安全审计、数据加密以及安全配置。其中数据传输无疑是其中最重要的一环。为此,IRISHealth采用了SSL/TLS技术来对传输的数据进行加密,有效保障了从IRIS数据平台的超级服务数据传输、Telnet服务数据传输、java/.net/Studio客户端的访问数据传输、MIRROR与DB的数据传输,到DBServer和ECPApp之间的数据传输的安全性。


本文是在两个IRISHealth2021实例之间进行ECP服务通信的示例,一个作为DBServer,一个作为ECPApp,两个实例之间通过使用SSL/TLS的ECP协议进行TCP的加密传输通信。

1.IRIS的DB和ECP环境:

DBServer

ECPApp

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在当今充满活力的医疗保健行业,获取全面、精简的医疗记录对于做出明智的决策至关重要。人工智能驱动的健康图表应用程序是一个开创性的解决方案,旨在为医生提供一种获取和理解健康数据的有效方式。

主要功能

- 全面的数据检索: 健康图表应用程序通过提取各种健康数据,包括过敏症、病情、手术、免疫接种、药物、家族史、社会史、生命体征和化验结果,超越了传统记录。这种全面的视角可以让人们深入了解患者的健康历程。

- 通过人工智能增强洞察力:通过利用人工智能的力量,Health Chart 应用程序可以智能处理数据。人工智能引擎将原始信息转化为可操作的洞察,生成健康摘要和风险评估。这不仅节省了医生的宝贵时间,还提高了患者护理质量。

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InterSystems 常见问题系列FAQ

如果要让超时功能失效, 在DSN设置查询超时为disabled:

Windows Control Panel > Administrative Tools > Data Sources (ODBC) > System DSN configuration

如果勾选了Disable query timeout , 超时就会失效.

如果想在应用侧修改,你可以在ODBC API 层设置:在连接数据源之前,调用ODBC SQLSetStmtAttr功能设置SQL_ATTR_QUERY_TIMEOUT 属性

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InterSystems 常见问题FAQ

如果您想在InterSystems 产品启动时执行一个操作系统可执行文件,命令或者程序,可以在SYSTEM^%ZSTART routine里面写明流程 ( %ZSTART routine在 %SYS 命名空间里面创建).

在 SYSTEM^%ZSTART 里面写代码之前, 请确保他可以在任何情况下能正常工作

如果 ^%ZSTART routine 写的不对,或者没有响应或者发生错误,InterSystems 产品可能会无法启动。

更多信息,请参考一下文档。

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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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· 七月 1 阅读大约需 2 分钟
新数据类型 VECTOR 的限制

在 OEX 最近一次编程竞赛之后,我有一些令人惊讶的发现。
几乎所有的应用程序都是基于人工智能与预制 Python 模块的结合。
但深入研究后发现,所有示例都使用了 IRIS 的相同技术组件。

从 IRIS 的角度来看,无论是搜索文本还是搜索图像或其他模式都是一样的。 其底层基本都是一样的。

这让我想起了我家里的情况。我的妻子和女儿对家里的大量裙子、衬衫和其他衣服的信息进行了整理。
但无论如何进行整理、分类、归档,我依然通过和我的妻子和女儿说话,来确定我的穿着。
无论怎样包装,其结果都是如此。

回到这次竞赛比赛:
同样的 IRIS 技术内容,却有很多花哨的包装。
每个人都在同一条高速公路上奔跑。没有人提到它有什么限制。

于是我试着深入挖掘,找出新数据类型 VECTOR 的使用限制。
所有向量都有两个基本参数
- 静态 DATATYPE:"整型integer"(或 "int")、"double"、"十进制decimal"、"字符串 "和 "时间戳"。
- 半动态 LEN(gth): > 0 通常也称为 POSITION;纯整数。

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· 七月 1 阅读大约需 4 分钟
在InterSystems ObjectScript中使用 VECTORs

迄今为止,我看到的大多数使用向量vector的示例,将它只作为 SQL 中的一种功能,尤其是围绕 VECTOR_Search 的 3 个函数。
* TO_VECTOR()
* vector_dot_product ()
* vector_cosine ()

iris-vector-search 演示包中隐藏着一个非常有用的摘要。
从那里,你可以通过多个链接找到所需的一切。

我还缺少更多的 VECTOR 方法,于是在 Idea Portal 上提出了相关请求。

接着,我想起每个 SQL 方法或存储过程都有一堆 ObjectScript 代码。
于是我开始搜索,下面就是我的研究的一些总结:

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通过 REST API 将前端 React 应用程序与 IRIS 数据库等后端服务集成,是构建健壮网络应用程序的强大方法。但是,开发人员经常遇到的一个障碍是跨源资源共享(CORS)问题,由于网络浏览器强制执行的安全限制,该问题可能会阻止前端访问后端的资源。在本文中,我们将探讨在将 React Web 应用程序与 IRIS 后端服务集成时如何解决 CORS 问题。

创建Schema

我们首先定义一个名为 Patients 的简单Schema:

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低代码挑战

想象一下那个场景。您正在 Widgets Direct 愉快地工作,这是互联网上首屈一指的小部件和小部件配件零售商。您的老板有一些毁灭性的消息,一些客户可能对他们的小部件不太满意,我们需要一个帮助台应用程序来跟踪这些投诉。为了让事情变得有趣,他希望代码占用非常小,并挑战您使用 InterSystems IRIS 以少于 150 行代码交付应用程序。这可能吗?

免责声明:本文记录了一个非常基本的应用程序的构建,为了简洁起见,省略了安全性和错误处理等细节。该应用程序仅供参考,不得用于任何生产应用。本文使用IRIS 2023.1作为数据平台,并非所描述的所有功能在早期版本中都可用

第 1 步 - 定义数据模型

我们首先定义一个新的干净的命名空间 - 带有代码和数据数据库。虽然所有内容都可以位于 1 个数据库中,但将它们拆分以便于数据刷新。

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· 六月 11 阅读大约需 8 分钟
使用 IRIS 以及 langchain 构建 问答聊天机器人

这篇文章介绍了使用由支持 langchain 框架的IRIS来实现问答聊天机器人,其重点介绍了检索增强生成(RAG)。

文章探讨了IRIS中的向量搜索如何在langchain-iris中完成数据的存储、检索和语义搜索,从而实现对用户查询的精确、快速的响应。通过无缝集成以及索引和检索/生成等流程,由IRIS驱动的RAG应用程序使InterSystems开发者能够利用GenAI系统的能力。

为了帮助读者巩固这些概念,文章提供了Jupyter notebook一个完整的问答聊天机器人应用程序,以供参考。

什么是RAG以及它在问答聊天机器人中的角色

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