InterSystems IRIS 是一个完整的数据平台
InterSystems IRIS 为您提供了捕获、共享、理解组织最宝贵的资产（数据）并采取相应行动所需的一切。
作为一个完整的平台，InterSystems IRIS 不需要集成多种开发技术。应用程序需要更少的代码、更少的系统资源和更少的维护。
各大技术社区常年充斥着关于字符集支持、乱码的问题。Cache’/Ensemble/HealthConnect/IRIS的用户也经常遇到这类问题。为何文字乱码在信息化发展这么久后还会困扰我们？因为字符集、多语言实在有点复杂。
我计划写三篇：第一篇花点时间回顾一下多语言字符集的简史，第二篇介绍一下各种技术对于字符集和字符编码的使用声明，最后一篇会介绍常见的ISC技术和工具的乱码、尤其是中文乱码的现象和解决办法。
正如德勤最近的一份报告所强调的，数字孪生的设计和部署是为了实现虚拟协作，吸收和处理大数据，以及协助我们以更有效和安全的方式管理物理世界。
有几个行业在使用数字孪生能力方面取得了重大进展，如汽车、飞机、能源、城市规划和医疗保健等，仅举几例。疫情的影响和对全球经济造成的破坏只会加速全球数字孪生的发展速度和采用。因此，预计到2026年，全球数字孪生市场将达到482亿美元，年复合增长率为58%。虽然目前北美市场拥有最大的份额，但预计亚太市场将在未来几年经历最快的增长。
按照Gartner的说法，数字孪生是现实世界实体或系统的数字代表。数字孪生体的实现是一个封装的软件对象或模型，它反映了一个独特的物理对象、过程、组织、人或其他抽象概念。
数字孪生的设计和部署是复杂的，与其他数字技术密切相关，如云计算、人工智能、物联网、5G网络、区块链和虚拟、增强或混合现实。预计所有这些技术的采用率将对数字孪生产业产生深远影响。迄今为止，系统数字孪生体已经在所有行业中占主导地位，但专家们一致认为，产品和流程数字孪生体类型将在未来几年内上升。
本文译自 https://community.intersystems.com/post/using-sql-apache-hive-hadoop-bi…
大家好，
在使用Spark做Hadoop时，InterSystems IRIS有一个很好的连接器。但市场上也提供了大数据Hadoop访问的其他优秀替代方案-Aparche Hive。请看区别：
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HIVE |
SPARK |
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Hive是一个数据库，用类似于RDBMS数据库的表格形式存储数据。 |
Spark不是一个数据库，它是一个数据分析框架，可以在内存中对大至PB字节的大容量数据进行复杂的数据分析。 |
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使用称作HiveQL的自己的SQL引擎，数据可以从Hive中抽取出来。只能使用SQLs来抽取数据。 |
Spark既能使用复杂SQLs（Complex SQLs）也能使用MapReduce机制进行数据分析。它支持Java, Scala 和Python写的分析框架。 |
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Hive在Hadoop之上运行。 |
Spark没有自己专用的存储。实际上，它是从外部的分布式数据存储如运行在Hadoop和MongoDB上的Hive、HBase中抽取数据。 |
亲爱的社区开发者们，大家好！
欢迎积极参与新一轮InterSystems开发者竞赛！
随着 InterSystems IRIS 2021.2 预览版 的发布和全新的 LOAD DATA 功能，我们希望将其与最新的竞赛（数据集）结合起来！
竞赛时间: 2021年12月27日-2022年1月16日
奖金总额: $9,450
对于那些在某种程度上需要测试ECP的水平可扩展性（计算能力和/或用户和进程的并发性），但又懒得建立环境、配置服务器节点等的人来说，我刚刚在Open Exchange上发布了OPNEx-ECP部署的应用/示例。
首先，什么是数据匿名化?
根据维基百科 Wikipedia:
数据匿名化 是一类以隐私保护为目的的 信息清洁 . 是从数据集中去除可确定个人的信息 , 使得该数据描述的个人保持匿名.
换句话讲, 数据匿名化是保留数据但同时要确保数据源的匿名. 基于所采用的匿名技术，数据被编辑、屏蔽或替换。 这就是IRIS-Disguise的目的，提供一套匿名化工具。 您可以使用两种不同的方式，通过方法执行或在持久类定义本身内部指定匿名化策略。
当前版本的IRIS-Disguise提供了6种匿名化数据的策略
让我解释每种策略，我将用一个例子展示一个方法执行，正如前面提到的，我还将展示如何在持久类定义中应用。
要以这种方式使用IRIS-Disguise，您需要“戴上伪装眼镜”。
在持久类中，可以扩展dc.Disguise.Glasses 类，并根据您选择的策略更改数据类型的任何属性。
之后，在任何时候，只需调用类上的congoverProcess方法。将使用数据类型的策略替换所有值。
让我们开始吧。
###销毁 Destruction
此策略将用一个单词（默认为“机密”）替换整个列。
Do ##class(dc.Disguise.Strategy).
技术概要（First Look）是为用户提供InterSystems IRIS的关键技术和选项的实践经验的简短文档，其中涉及到的许多技术都可以在免费的评估实例上体验。所有这些技术都可以在已授权的InterSystems IRIS实例上完成。
技术概要：InterSystems 云管理器（First Look: InterSystems Cloud Manager）
介绍InterSystems 云管理器，为您展示如何利用它在公有云上部署InterSystems产品。
技术概要: 容器中的InterSystems 产品（First Look: InterSystems Products in Containers）
介绍Docker容器和在容器中运行InterSystems产品。
InterSystems IRIS 基础：安装（InterSystems IRIS Basics: Installation
指导用户完成InterSystems IRIS的单实例安装，以便与其它技术概要（First Looks）一起使用。
技术概要：使用InterSystems分布式缓存扩展系统的用户容量
介绍了使用由ECP支持的分布式缓存来扩展用户容量。
我经常发现自己与现存客户和潜在客户就他们在访问数据方面的挫败感进行对话。他们最常见的话题是围绕对“速度的需求”展开的——可以理解，这是非常正确的。
应用集成技术是市场上被广泛使用的，也是充斥着术语和概念的一个技术领域。集成平台、消息引擎、消息中间件、集成引擎、集成中间件、企业服务总线(ESB)、API网关、API管理… 很多概念与名词。到底它们是什么意思？有什么区别？哪种技术适合解决哪种集成问题？
业务集成的需求和技术的演进是紧随业务系统的软件架构发展而发展的。通过小结软件架构的发展，我们更容易梳理业务集成技术的演进、更容易看清楚各种集成架构的优势和未来发展方向。
包含各种Python代码的项目模版，可用于InterSystems IRIS 社区容器版Community Edition with container。
特性 :
InterSystems IRIS、IRIS for Health 以及 HealthShare Health Connect 的 2021.2 版本的预览版现已发布。
由于这是一个预览版，我们希望在下个通用版本发布之前了解您对这个新版本的体验。请通过开发者社区分享您的反馈，以便我们能够共同打造一个更好的产品。
我在 InterSystems 工作了 35 年，期间见证了许多客户与我们共同成长。我们热忱地帮助客户取得成功——无论他们衡量成功的标准是什么——而成功的基石就是我们提供的技术。我们的名字现在通常与我们的 InterSystems IRIS 数据平台联系在一起，因为它实际上是我们经过验证的下一代数据管理软件。
您可能已经听说，我们目前正在为所有正在使用 Caché 和 Ensemble 的客户提供限时免费迁移到我们的下一代数据平台 InterSystems IRIS 的机会。
虽然我们依旧如往常一样全力支持那些正在使用 Caché 数据库和 Ensemble 集成引擎的客户，但我们还是认为 InterSystems IRIS 是未来的关键。它结合了 Caché 和 Ensemble 的所有功能，并添加了大量令人兴奋的强大功能，从机器学习到原生 Python。
这也正是我们为现有客户提供迁移到 InterSystems IRIS 并使用这些新功能的原因。 我们也通过就地迁移支持轻松迁移，这意味着无需数据库转换、分步迁移指南、教程等。
听起来挺有趣对吗？ 以下是我针对当前 Caché 和 Ensemble 应迁移到 InterSystems IRIS 的五个主要原因。
我试图使用
我想与您分享一些在 Caché 中同样存在但几乎不为人知且大多未使用的存储功能。 它们当然可以在 IRIS 中使用，并且在大型分布式存储架构中变得越来越重要。
InterSystems面向中国用户推出InterSystems IRIS医疗版互联互通套件，以满足医院信息化建设的标准化要求，促进业务协同，助力公立医院高效建设互联互通平台。
不是所有的多模型数据库都是相同的
作者：David Menninger
今天，许多现代应用程序需要的数据库管理能力往往不能通过一种方式就能实现。例如，当我建立一个支持旅游推荐和预订业务的应用程序时，我可能需要使用一些不同类型的数据库，包括用于用户会话的键值存储，用于产品目录的文档数据库，用于推荐的图形数据库，以及用于财务数据的关系数据库。
关于 "智慧医院 "的真正内涵，有很多误解在流传。术语 "智慧Smart "已经成为 "自动化 "或 "数字设备 "的同义词。然而，事实是，增加技术、设备和传感器并不一定能使建筑或者医院变得'智慧'。而且，在某些情况下，数字创新被强加于医院，而没有真正考虑到其效果。
这种情况导致了一系列的复杂性和矛盾。例如，一方面，人们对医院采用数字技术的期望越来越高，但另一方面，人们越来越担心数字医疗解决方案正在创造更多离散的、孤岛的生态系统。同样，尽管医院面临着实现实时医疗系统的更大压力，但往往受制于其运营模式的孤岛性质或围绕各种医疗信息系统的互操作性问题。
这些相互冲突的压力表明，需要一种更协同、更集成、更综合、更全面的数字化转型方法--一种将系统整合在一起并从各个角度考虑影响的方法。
智慧医院数字孪生的出现，证明了这一技术为解决这些日益严峻的挑战提供了可行的手段。
在过去的几年里，数字孪生已经有了很大的发展，成为一项值得期待的技术。然而，尽管数字孪生被炒得沸沸扬扬，但对于数字孪生是什么（不是什么）以及它是否能实现其承诺，仍然存在相当大的困惑。像许多新技术一样，数字孪生正在 "幻觉破灭 "中挣扎并且在某些情况下被错误地描述。
在本文中，我们将通过回答这六个关键问题来正面解决这种困惑。
大家好,
今天分享关于Nora，Microsoft Teams 与 Northwell Health 的联合创新的成功故事
⏯
亲爱的社区开发者们，大家好！
我们欢迎您来参加 2021年欧洲医疗编程马拉松 ，这一赛事时间为2021年11月19日-21日，免费参赛，线上赛道（On-line Track）的申请截止日期延长至11月15日。
我们将有一个InterSystems的挑战:“用FHIR创新”。InterSystems赛道的奖金设置如下：
🥇第一名: 1500 EUR
🥈第二名: 1000 EUR
🥉第三名: 500 EUR
我们为所有参加InterSystems挑战的人准备了奖品!
参考下图，了解我们的挑战细节：）你愿意参加吗？请在下面的投票中告诉我们！
内容摘自英文社区，原文见这里。主要解答了如何对于JSON对象中的某个字段创建索引。
在解答中Robert Cemper给出了下面示例
主要思路是将%Stream --> %DynamicObject --> 提取索引字段内容保存到计算字段内
Property JSON As %Stream.GlobalCharacter;
Property FirstName As %String [ Calculated, SqlComputed , SqlComputeCode = { set {*}=.GetDyn({ID},"FirstName") } ];
Property LastName As %String [ Calculated, SqlComputed , SqlComputeCode = { set {*}=.GetDyn({ID},"LastName") } ];
Index fn on FirstName; Index ln on LastName;
ClassMethod GetDyn(ID As %Integer, item = "") As %String
{
set JSON=.%OpenId(ID).JSON
do JSON.欢迎大家将相关的经验在这个讨论区分享。
| 板块 | 文章列表 |
| 征文大赛作品集锦 |
|
| 官方文档 |
我司即将推出中文官方文档门户，欢迎大家把需要的官方文档发在评论区，我们会优先发布。谢谢！ |
亲爱的社区开发者们，大家好！
欢迎积极参与新一轮InterSystems开发者竞赛！
竞赛时间: 2021年11月15日-12月5日
奖金总额: $9,450!
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分析
其他
开发
服务
系统管理
本文介绍了 InterSystems IRIS®数据平台中的大文件传输（Managed File Transfer，MFT）集成选项，它使您能够轻松地将第三方文件传输服务直接集成到 InterSystems IRIS 产品中。本文还包括在新产品中使用 MFT 的逐步指导。
要浏览所有的技术概要（First Look），包括可以在 InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些，请参见 InterSystems First Looks（《InterSystems 技术概要》）。
许多拥有 InterSystems IRIS 产品的网站也使用文件传输服务，如 Box、Dropbox 或 Accellion kiteworks，以实现安全、符合 HIPAA 的文件共享。然而，这种服务的使用取决于终端用户是否愿意使用它。在没有强制执行的情况下，他们可能很容易忘记这样做，或者有时干脆选择将文件作为附件发送。通过将 MFT 服务集成到您的产品中，您可以确保文件总是被安全地发送。另一个好处是，由于产品可以根据需要自动地将敏感文件路由到正确的位置，并遵循适当的工作流程，因此，错位或错误指向文件的风险更小。
本技术概览（ First Look ）介绍了 InterSystems IRIS® 数据平台 支持使用 Natural Language Processing（NLP，自然语言处理 ）文本分析的能力，NLP文本分析以各种自然语言对非结构化文本数据进行语义分析。能让您发现有关大量文本文档内容的有用信息，而无需事先了解文本内容。
本技术概览（ First Look ）介绍了 InterSystems IRIS Natural Language Processing（自然语言处理），并介绍了一些与索引文本数据相关的初始任务，以进行语义文本分析。完成这些任务后，您将对一组文本建立索引并执行分析，以确定这些文本中最常见的实体（entity）、关于这些实体的度量指标、实体之间的各种关联，以及查看实体在源文本的表现形式。这些活动仅设置使用默认设置和功能，以便您熟悉 NLP 文本分析的基础知识。有关Text Analytics（文本分析）的完整文档，请参阅InterSystems IRIS Natural Language Processing (NLP) Guide （《InterSystems IRIS 自然语言处理 (NLP) 指南》）。
处理非结构化文本的一个相关但独立的工具是InterSystems IRIS SQL Search。
本文档向您介绍 InterSystems IRIS®数据平台如何处理数据库加密，这是所有企业安全战略的重要组成部分。
本文档介绍了数据库加密的情况，并引导您完成一些与创建加密数据库有关的初始任务。一旦您完成了本指南，您将创建一个密钥文件，激活该密钥文件，然后用它来加密一个数据库。这些活动被设计成只使用默认的设置和功能，这样您就可以熟悉该功能的基本原理，而不必处理那些离题的细节（尽管这些细节在执行实现时可能很重要）。有关数据库加密的完整文档，请参见 Encryption Guide（《加密指南》）。
要浏览所有的技术概要（First Look），包括可以在 InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些，请参见 InterSystems First Looks（《InterSystems 技术概要》）。
虽然加密并不能防止对机密或个人信息的所有不当或未经授权的使用或披露，但确保静止数据的加密为信息安全提供了一个重要的防御层。在数据库级别实施加密为您的信息保护控制提供了一个额外的维度。
此外，许多有关敏感信息或个人信息的法律和法规建议或要求处理数据的组织采用加密作为第一道防线。
本文档向您介绍 InterSystems IRIS®数据平台对 SQL 文本搜索的支持，它为各种语言的非结构化文本数据提供语义上下文搜索。它涵盖了以下主题：
本文档介绍了 SQL 上下文感知文本搜索，并介绍了一些与索引文本数据相关的初始任务，以进行搜索和执行 SQL 搜索。一旦您完成了这个探索，您将在一个 SQL 列中为文本搜索建立索引，并执行几种类型的搜索。这些活动被设计为只使用默认设置和功能，以便您熟悉该功能的基本原理。有关 SQL 搜索的完整文档，请参见 SQL Search Guide（《SQL 搜索指南》）。
处理非结构化文本的一个相关但独立的工具是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）。SQL 搜索假定您知道要查找的内容。NLP 文本分析允许您在没有事先了解文本内容的情况下分析文本的内容 。
要浏览所有的技术概要（First Look），包括可以在 InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些，请参见 InterSystems First Looks（《InterSystems 技术概要》）。
本文档介绍了 XEP API（com.intersystems.xep），它提供了在 InterSystems IRIS®数据平台上极其快速的对Java 对象存储和检索的能力。文档概述了使用 XEP 将 Java 对象持久化的方法，并引导您通过一个简单的场景来演示该API 的主要功能。
这些演示的内容、只使用默认设置和功能，这样您就可以熟悉 XEP 的基本原理，而不必处理超出本概述范围的细节问题。有关 XEP 的完整文档，请参见 Persisting Java Objects with InterSystems XEP（《使用 InterSystems XEP 持久化 Java 对象》）。
要浏览所有的技术概要（First Look），包括可以在 InterSystems IRIS 免费的评估实例上执行的那些，请参见 InterSystems First Looks（《InterSystems 技术概要》）。
Java 是一种面向对象的语言，因此对于 Java 应用程序来说，将数据建模为对象是很自然的。然而，当应用程序需要将数据存储在数据库中时，这可能会出现问题。如果您使用 JDBC 来存储和检索对象，您就面临着将对象数据转换为一组关系表，然后再将查询结果集转化为对象的问题。