#InterSystems IRIS

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：

InterSystems IRIS、IRIS for Health和HealthShare HealthConnect的维护版本2022.1.5 & 2023.1.4现已发布

Hi 开发者们，

我们非常高兴地邀请大家参加新的 InterSystems 在线编程竞赛，此次编程大赛关注生成式AI（GenAI）, 向量搜索（Vector Search ）与机器学习（Machine Learning）！

🏆 InterSystems 编程大赛：Vector Search, GenAI 与 ML 🏆

时间：2024年4月22日 - 5月19日 （美国东部时间）

奖金池： $14,000

Hey Community,

Play the new video on InterSystems Developers Bilibili官方频道:

⏯ 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：

人工智能不仅限于通过带有说明的文本生成图像，或通过简单的指示创建叙事。
您还可以制作图片的变体，或为已有图片添加特殊背景。
此外，您还可以获得音频转录，无论其语言和说话者的语速如何。
让我们来分析一下文件管理是如何工作的。

这个帖子内容有点深。如果您读的有困难，请直接跳过这篇，对绝大多数IRIS/Caché使用者，它一点都不重要。

数据库表的Collation(排序规则)本来是一个非常简单的概念。说到它是因为曾经发现过由Collation引起的性能问题。

我试图用一句话来解释数据库的排序规则：

• 绝大多数数据库因为业务查询需要，保存的字符型数据是不分大小写的。当你执行一个 order by, group by, distinct，like等等条件查询时，因为这个不分大小写的collation，你得到的结果也不分大小写。例如，对名字做group by， James, james一定是在一组。
• 如果非要区分大小写，会在查询的时候使用一个函数
• 因为要操作非英语的字符集，以及可以被当作字符看待的数字类型，适应不同的排序规则，一个数据库可能有很多种Collation类型。

很简单，在表一级定义Collation的SQL语句是：

Bitmap索引是指对某个，或者某几个字段建立的bit map(位图映射)。如果是对整个表的记录，也就是表的%ID做位图映射，得到的特殊的bitmap索引在IRIS/Caché里被称为Bitmap Extent。

建立Bitmap Extent索引的目的就是加快COUNT(*)的执行。提高了多少呢？ 下面两个显示的是最简单的全表查询花费的时间：

• 不使用Bitmap Extent : 1.3810s
• 使用Bitmap Extent： 0.0038

相差有几百倍。

正确的使用Bitmap Index (位图索引)来代替普通索引，可以成百上千倍的提高SQL查询性能。

先来看看Bitmap索引和普通索引的区别。我来在Patient表的Sex字段上创建两个索引

• idxSex: 普通索引
• bidxSex: bitmap索引

然后创建10个病人数据，查看索引的内容：

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。