#InterSystems IRIS

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。

InterSystems 常见问题系列FAQ

流程如下

1. 上传到 FTP server

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 ()

在 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：

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：

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和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

从发布InterSystems IRIS®数据平台2022.3开始，InterSystems修改了许可证强制执行机制，以包括REST和SOAP请求。由于这种变化，在升级后，使用REST或SOAP的非处理器核数的许可证环境下，用户可能会遇到更高的许可证消耗。要确定此警报是否适用于您的InterSystems许可证，请按照下面链接的FAQ中的说明进行操作。

最近有某国内三甲医院为满足评级和飞行检查要求，希望提升HIS和IRIS的SQL查询效率，客户和实施工程师整理了一个慢查询的SQL列表， 有一些查询比较慢， 查询时间在甚至大于60分钟。

在我们和厂商共同努力下，对整个库的SQL查询做了优化。 下表是记录了我们在进行了大部分优化工作后的结果，您可以看到大多查询从几十分钟减少到了几十秒甚至1秒以内。其中有几个慢到几分钟的查询，最后经过细调， 也把查询耗时减少到了一分钟以内。 优化的效果还是很明显的。

这里我分享一下操作的要点，以便给其他有同样问题的客户一个思路。

其实如果您看过我前面的帖子，应该已经有了基本的概念。我就把工作流程总结一下，其实就这么几个步骤：

步骤一：

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：