第十二章 使用嵌入式SQL（三）

主机变量

主机变量是将文字值传入或传出嵌入式SQL的局部变量。 最常见的是，主机变量用于将本地变量的值作为输入值传递给Embedded SQL，或者将SQL查询结果值作为输出主机变量传递给Embedded SQL查询。

主机变量不能用于指定SQL标识符，例如架构名称，表名称，字段名称或游标名称。主机变量不能用于指定SQL关键字。

• 输出主机变量仅在嵌入式SQL中使用。它们在INTO子句中指定，INTO子句是仅嵌入式SQL支持的SQL查询子句。
• 输入主机变量可以在嵌入式SQL或动态SQL中使用。在动态SQL中，还可以使用“？”向SQL语句输入文字。输入参数。这 ”？”语法不能在Embedded SQL中使用。

在嵌入式SQL中，可以在可以使用文字值的任何位置使用输入主机变量。使用SELECT或FETCH语句的INTO子句指定输出主机变量。

嗨，开发者们！

今天我想谈谈一个让我感到困难的话题。我相信你们中的很多人一定已经遇到过这种情况（所谓的“瓶颈”）。由于这是一个广泛的主题，因此本文将仅重点关注识别可能导致缓慢问题的传入 HTTP 请求。我还将向您提供我开发的一个小工具来帮助识别它们。

我们的软件变得越来越复杂，处理来自不同来源的大量请求，无论是前端还是第三方后端应用程序。为了确保最佳性能，必须有一个能够记录一些关键测量的日志系统，例如响应时间、global引用的数量以及每个 HTTP 响应执行的代码行数。作为工作的一部分，我参与了 EMR 软件的开发以及事件分析。由于用户负载主要来自 HTTP 请求（REST API 或 CSP 应用程序），因此在发生普遍缓慢问题时进行此类测量的需求变得显而易见。

实时人工智能/机器学习计算的挑战

我们将从我们在 InterSystems 数据科学实践中遇到的示例开始讲起：

• “高负载”客户门户与在线推荐系统相集成。 计划是在整个零售网络层面重新配置促销活动（我们将假设使用“细分策略”矩阵而非“平面”促销活动母版）。 推荐机制会有哪些变化？ 推荐机制内的数据馈送和数据更新会有哪些变化（输入数据量增加了 25000 倍）？ 推荐规则生成设置会有哪些变化（生成规则的总量和“分类”呈千倍增加，因此需要将推荐规则筛选阈值缩小千倍）？
• 设备健康监控系统使用“手动”方式馈送数据样本。 现在，它将连接到每秒可传输数千个过程参数读数的 SCADA 系统。 监控系统会有哪些变化（它能否应对以秒为单位的设备健康监控）？ 当输入数据接收到包含数百列最近在 SCADA 系统中实现的数据传感器读数的新块时，会发生什么（是否有必要关闭监控系统以将新的传感器数据整合到分析当中，以及要关闭多久）？
• 复杂的人工智能/机器学习机制（推荐、监控、预测）依赖于彼此的结果。 要调整这些人工智能/机器学习机制的功能以适应输入数据的变化，每月需要多少人工工时？ 人工智能/机器学习机制在支持制定业务决策方面的总体“延迟”是多少（支持信息的刷新频率对比新输入数据的馈送频率）？

1. 互操作性-嵌入式Python（interoperability-embedded-python）

这个概念旨在展示iris互操作性框架如何与嵌入的python一起使用。

第十三章 将XML文档表示为DOM

%XML.Document类和%XML.Node类使可以将任意XML文档表示为DOM(文档对象模型)。然后，可以导航此对象并对其进行修改。还可以创建一个新的DOM并将其添加到其中。

注意：使用的任何XML文档的XML声明都应该指明该文档的字符编码，并且文档应该按照声明的方式进行编码。如果未声明字符编码，InterSystems IRIS将使用本书前面的“输入和输出的字符编码”中描述的默认值。如果这些默认值不正确，请修改XML声明，使其指定实际使用的字符集。

将XML文档作为DOM打开

要打开现有XML文档以用作DOM，请执行以下操作：

1. 创建%XML.Reader的实例。
2. 也可以指定此实例的Format属性，以指定要导入的文件的格式。

默认情况下， IRIS假定XML文件为文字格式。如果文件是SOAP编码格式，则必须指明这一点，以便可以正确读取该文件。

创建dashboard时候,data source 该怎么选。下拉框选项里面没有？

动机

这个项目是在我考虑如何通过Embedded Python让Python代码自然地处理IRIS globals所提供的可扩展的存储和高效的检索机制时想到的。

我最初的想法是使用globals创建一种Python字典的实现，但很快我就意识到，我应该首先处理对象的抽象问题。

所以，我开始创建一些可以包装Python对象的Python类，在globals中存储和检索它们的数据，也就是说，在IRIS globals中序列化和反序列化Python对象。

预测平台入场服务器配置

平台服务器入场配置预测应用，以java连接iris并使用其IntegratedML技术完成对医院门诊量，服务数，消息数，消息保存时间等数据分析，可以在医院集成平台入场前，对医院入场平台所需的服务器配置进行预测，为客户提供便利。

亲爱的社区开发者们，大家好！

InterSystems 开发者竞赛（InterSystems IRIS Analytics） 现已圆满结束！感谢大家的参与支持！

现在是揭晓优胜者的时刻了！

这些开发者和他们的应用程序赢得了雷鸣般的掌声:

第八章 处理收到的电子邮件

处理收到的电子邮件

本节介绍如何处理通过%Net.POP3检索到的电子邮件(%Net.MailMessage)。

Message Basics

检索电子邮件(%Net.MailMessage)后，通常首先确定它是哪种类型的邮件以及如何阅读它；也就是说，它是否是多部分邮件以及各部分是否是二进制的。在此步骤中，您可以使用ContentType属性。或者，可以使用IsBinary、IsHTML和IsMultiPart属性，它们间接提供与contentType相同的信息。

如果消息是多部分消息，则每个部分都是%Net.MailMessagePart的一个实例。

Message Headers

消息本身和消息的每个部分都有一组标头。

这是我们团队参加的第一届InterStstems编程竞赛！ 快来看看投票给我们！

超额预订管理系统结合了酒店业的独特条件，例如房价，订购渠道，客户需求等。 本系统使用机器学习算法（例如：KNN / ES-RNN ...）来准确预测酒店的每日未入住和入住率，并进一步与收益结合以找到最佳的最大客房销售量，从而精准增加酒店的边际收益。

移步欣赏作品点击如下连接

https://github.com/BroadCastAir/hotel_api & https://github.com/BroadCastAir/Hotel_OverBooking_Sys

本文译自 https://community.intersystems.com/post/using-sql-apache-hive-hadoop-big...

大家好，

本帖的目的是回答一个问题。 在本系列的第二篇帖子中，我包括了从 pButtons 提取的性能数据的图表。 有人在线下问我，有没有比剪切/粘贴更快的方法从 pButtons .html文件中提取 mgstat 等指标，以便在 Excel 中绘图。

参见：- 第 2 部分 - 研究收集的指标

pButtons 将其收集的数据编译成一个 html 文件，以便发送给 WRC 和查看整理的数据。 不过，尤其是对于长时间（如 24 小时）进行收集的 pButtons 来说，一些基于时间的数据（如 mgstat、vmstat 等）以图形方式查看更容易查找趋势或模式。

实现医疗系统之间的互操作性是一项艰巨的挑战。随着FHIR日渐普及，对FHIR标准的兼容如今已成为许多国家医疗信息系统的全国性强制性要求。FHIR标准最有价值的一方面就是所有内容可被机器读取，使得FHIR应用跨机构使用成为可能，帮助您距离“语义互操作性”更近一步。