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姚 鑫 · 四月 6, 2021 阅读大约需 13 分钟
第十八章 定义和使用存储过程

第十八章 定义和使用存储过程

本章介绍如何在IntersystemsIRIS®数据平台上定义和使用Intersystems SQL中的存储过程。它讨论了以下内容:

  • 存储过程类型的概述
  • 如何定义存储过程
  • 如何使用存储过程如
  • 何列出存储过程及其参数。

概述

SQL例程是可执行的代码单元,可以由SQL查询处理器调用。 SQL例程有两种类型:功能和存储过程。从支持FunctionName()语法的任何SQL语句中调用函数。存储过程只能由CALL语句调用。函数接受某些输入定向参数并返回单个结果值。存储过程接受某些输入,输入输出和输出参数。存储过程可以是用户定义的函数,返回单个值。 CALL语句也可以调用函数。

与大多数关系数据库系统一样,Intersystems Iris允许创建SQL存储过程。存储过程(SP)提供存储在数据库中的可调用可调用的程序,并且可以在SQL上下文中调用(例如,通过使用呼叫语句或通过ODBC或JDBC)。

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姚 鑫 · 四月 4, 2021 阅读大约需 3 分钟
第十六章 导入SQL Code

第十六章 导入SQL Code

本章介绍如何将SQL代码从文本文件导入Intersystems SQL。导入SQL代码时,IntersystemsIris®数据平台使用动态SQL准备并执行每行SQL。如果遇到无法解析的代码行,则SQL导入跳过该行代码并继续准备和执行后续行,直到它到达文件的末尾。所有SQL代码导入操作导入到当前名称空间。

SQL导入主要用于导入数据定义语言(DDL)命令(例如Create Table),并使用InsertUpdateDelete命令填充表。 SQL导入确实准备并执行SELECT查询,但不创建结果集。

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姚 鑫 · 四月 3, 2021 阅读大约需 12 分钟
第十五章 使用管理门户SQL接口(二)

第十五章 使用管理门户SQL接口(二)

过滤模式内容

Management Portal SQL界面的左侧允许查看模式(或匹配筛选器模式的多个模式)的内容
1. 通过单击SQL interface页面顶部的Switch选项,指定希望使用的名称空间。
这将显示可用名称空间的列表,可以从中进行选择。
2. 应用筛选器或从模式下拉列表中选择模式。

可以使用Filter字段通过输入搜索模式来筛选列表。
可以在一个模式或多个模式中筛选模式,或筛选表/视图/过程名(项)。
搜索模式由模式名、点(.)和项目名组成——每个名称由文字和通配符的某种组合组成。字面值不区分大小写。
通配符是:

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姚 鑫 · 四月 2, 2021 阅读大约需 13 分钟
第十五章 使用管理门户SQL接口(一)

第十五章 使用管理门户SQL接口(一)

本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。
管理门户界面使用动态SQL,这意味着在运行时准备和执行查询。
Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。
它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。

管理门户还提供了各种配置SQL的选项。

有关使用管理门户的一般信息,请选择左上角的Help按钮。
通过使用左上角的Contact按钮,可以从管理门户向InterSystems Worldwide Response Center (WRC)报告有关InterSystems软件的问题。

管理门户SQL工具

InterSystems IRIS允许使用SQL工具从InterSystems IRIS管理门户检查和操作数据。
此操作的起点是Management Portal System Explorer选项。
从这里选择SQL选项。
这将显示SQL接口,它允许:

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Qianzhu Liu · 四月 2, 2021 阅读大约需 7 分钟
数据应用方案分享之一:新生儿先天性心脏病筛查

着手书写数据应用方案分享系列文章的初衷是,希望从终端用户的视角阐述我们所期待的数据应用方式及其可能为医疗领域带来的获益,为医学信息工作者提供参考。在这个系列中,笔者会以临床常见疾病和流程为例,用真实的数据录入、获取、展现和使用场景说明需求;尤其是如何细致、精准的构建数据源头,以确保现代医学信息技术“有数可用”、“数用必达”。其中肯定有思虑不周全或逻辑不严谨之处,望各位读者按需审阅,取其精华、弃其糟粕。此外,本系列更多在于探讨数据应用的可能性,而非可行性。文中部分图片尚处于设想模拟阶段,并非真实系统图片,请知悉。

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姚 鑫 · 四月 1, 2021 阅读大约需 7 分钟
第十四章 使用SQL Shell界面(三)

第十四章 使用SQL Shell界面(三)

SQL元数据、查询计划和性能指标

显示元数据

SQL Shell支持MMetadata命令以显示有关当前查询的元数据信息。

对于每个结果集项目,此命令列出以下元数据:列名称(SQL字段名称),键入(ODBC数据类型整数代码),PRE(精度或最大长度),比例(最大分数数字),NULL(BOOLEAN:1 = NULL允许,0 =不允许空值),标签(标题标签,请参阅列别名),表(SQL表名称),架构(架构名称),CTYPE(客户端数据类型,请参阅%SQL.statementColumn ClientType属性)。

SHOW STATEMENT

可以执行查询,然后发出show语句或显示st以显示准备好的SQL语句。默认情况下,必须执行查询。可以避免通过设置executemode =延迟执行查询,从而发出查询,然后发出show语句sql shell命令。

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姚 鑫 · 三月 31, 2021 阅读大约需 15 分钟
第十四章 使用SQL Shell界面(二)

第十四章 使用SQL Shell界面(二)

存储和调用SQL语句

通过数据回调

SQL Shell自动将在终端会话期间发出的每个成功的SQL语句存储在本地缓存中,并为其分配一个顺序号。这些数字用于在当前Terminal过程中重新调用以前的SQL语句。 SQL Shell仅将数字分配给成功的SQL语句。如果在准备SQL语句期间发生错误,则不会分配任何编号。这些数字分配不是特定于名称空间的。以下是可用的数字调用命令:

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姚 鑫 · 三月 30, 2021 阅读大约需 9 分钟
第十四章 使用SQL Shell界面(一)

第十四章 使用SQL Shell界面(一)

执行SQL的其他方式

可以使用$SYSTEM.SQL.Execute() 方法从Terminal命令行执行一行SQL代码,而无需调用SQL Shell。以下示例显示如何在终端提示下使用此方法:

DHC-APP>SET result=$SYSTEM.SQL.Execute("SELECT TOP 5 name,dob,ssn FROM Sample.Person")

DHC-APP>DO result.%Display()
Name    DOB     SSN
yaoxin  54536   111-11-1117
xiaoli          111-11-1111
姚鑫    63189   111-11-1112
姚鑫    63189   111-11-1113
姚鑫    50066   111-11-1114

5 Rows(s) Affected

如果SQL语句包含错误,则Execute()方法成功完成;否则,该方法无效。 %Display()方法返回错误信息,例如:

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姚 鑫 · 三月 29, 2021 阅读大约需 16 分钟
第十三章 使用动态SQL(七)

第十三章 使用动态SQL(七)

SQL元数据

动态SQL提供以下类型的元数据:
- 在“准备”之后,描述查询类型的元数据。
- 在“准备”之后,描述查询中选择项的元数据(“列”和“扩展列信息”)。
- 在准备之后,描述查询参数的元数据:参数,:var参数和常量。 (语句参数,形式参数和对象)
- 执行之后,描述查询结果集的元数据。在执行Prepare操作(%Prepare()%PrepareClassQuery()%ExecDirect())之后,可以使用%SQL.StatementMetadata属性值。
- 可以直接为最新的%Prepare()返回%SQL.Statement元数据属性。
- 可以返回包含%SQL.StatementMetadata属性的oref的%SQL.Statement%Metadata属性。这使可以返回多个准备操作的元数据。

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亲爱的社区开发者们,大家好!

我们很高兴地宣布,新一轮InterSystems开发者竞赛开启了!

🏆 InterSystems 编程大赛:开发者工具 🏆

请提交具有如下特性的应用程序——能够加速开发、贡献更多高质量代码、帮助用户测试、部署、支持或监控基于InterSystems IRIS的解决方案。

间: 2021年3月29日- 4月25日

Total prize: $8,500 

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前面介绍了通过mirroring或shadow,使用journal日志过滤器的方式,在不改动数据模型的情况下实现InterSystems IRIS/Caché上的CDC能力。
但如果你可以修改InterSystems IRIS/Caché上的数据模型,也可以考虑使用DSTIME特性实现变更数据捕获。

DSTIME特性

DSTIME特性是InterSystems IRIS/Caché的嵌入式实时BI工具DeepSee用于跟踪数据变更的。
InterSystems IRIS和2011版之后的Caché,都支持DSTIME特性。它会自动记录数据库中SQL表记录或持久化对象的变更,并将变更记录写入持久化的多维数组^OBJ.DSTIME中。

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一些熟悉SQL的用户希望用SQL表的方式获取InterSystems IRIS/Caché的变更数据。知道了Global和SQL表的对应关系,就可以知道是哪一张SQL表数据变化了,甚至通过SQL查询获取变更的数据。
下面介绍如何实现这种方式,和注意事项。

获取Global和SQL表的对应关系

通常InterSystems IRIS/Caché的持久化的对象模型(类)和SQL表之间有一一对应的关系;而持久化的对象模型和Global之间也有一一对应关系。建立Global和SQL表的对应关系,通常可以使用以下的SQL查询特定SQL schema下所有表对应的Global:

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Caché Shadow

上次介绍了使用InterSystems IRIS/Caché的Reporting类型的异步镜像成员获取数据变更。但早期的Caché并不支持镜像,例如Caché 2008,它只支持Shadow。

在这些早期版本上是否也可以实利用Journal实现类似CDC的功能呢?答案是肯定的,就是利用Shadow服务器的Dejournaling filter routine (Dejournaling过滤器routine)。

Dejournaling filter routine

InterSystems Caché的 Dejournaling过滤器routine是一个用户自定义的routine,用于在Shadow服务器上过滤Journal记录。当配置了Dejournaling 过滤器后,Shadow服务器在redo journal前会自动调用Dejournaling过滤器routine。该routine传入参数以下:

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姚 鑫 · 三月 28, 2021 阅读大约需 7 分钟
第十三章 使用动态SQL(六)

第十三章 使用动态SQL(六)

%ObjectSelectMode = 1 Swizzling字段名称属性

下面的示例使用%ObjectSelectMode = 1进行准备,当使用字段名称属性返回值时,其类型类别为可Swizzle类型的字段(持久性类,序列类或流类)将自动发生Swizzle。转换字段值的结果是相应的对象参考(oref)。使用%Get()%GetData()方法访问字段时,InterSystems IRIS不会执行此筛选操作。在此示例中,rset.Home处于Swizzle状态,而引用同一字段的rset.%GetData(2)处于not swizzled状态:

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姚 鑫 · 三月 26, 2021 阅读大约需 6 分钟
第十三章 使用动态SQL(四)

第十三章 使用动态SQL(四)

返回完整结果集

使用%Execute()%ExecDirect()执行语句将返回一个实现%SQL.StatementResult接口的对象。该对象可以是单一值,结果集或从CALL语句返回的上下文对象。

%Display()方法

可以通过调用%SQL.StatementResult类的%Display()实例方法来显示整个结果集(结果对象的内容),如以下示例所示:

  DO rset.%Display()

请注意,%Display()方法不会返回%Status值。

显示查询结果集时,%Display()通过显示行数来结束:“受影响的5行”。 (这是%Display()遍历结果集之后的%ROWCOUNT值。)请注意,%Display()不会在此行计数语句之后发出行返回。

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Hao Ma · 三月 26, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用 IntegratedML 和 Sapphire 进行机器学习

目前,机器学习的使用过程仍然有些困难,需要消耗大量的数据科学家服务。 AutoML 技术的诞生便是为了帮助组织降低这种复杂性和对专业 ML 人员的依赖。

AutoML 允许用户指向一个数据集,选择感兴趣的主题(特征)并设置影响主题的变量(标签)。 接着,用户告知模型名称,然后基于机器学习创建预测或数据分类模型。

这不需要了解认知算法,因为 AutoML 会在内部执行市面上的主要算法,并指出预测或分类数据的最佳算法。

用户现在可以从经过训练的模型中指向新数据,轻松进行预测和分类。

新的 InterSystems IRIS Advanced Analytics 除了与非常著名的 H2O 或 DataRobot(作为附加选项)搭配使用之外,还具有 AutoML 引擎 IntegratedML。

AutoML 运算通过 SQL 命令执行,详见:https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GIML

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Hao Ma · 三月 26, 2021 阅读大约需 1 分钟
使用 InterSystems IRIS 创建认知数字服务

Intersystems IRIS 是开发、运行和消耗数据科学服务的绝佳平台。 IRIS 可以使用适配器从任何类型、格式、协议和时间提取数据。 这些数据集可以通过 BPL、DTL 和 Object Script 准备,并存储为 SQL 或 NoSQL 数据。 最后,它可以被 IRIS 内部的开放 ML 算法所消耗,并在 IRIS 仪表板中可视化。 了解详情:https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=PAGE_data_science

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Hao Ma · 三月 26, 2021 阅读大约需 4 分钟
使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

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使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

本文将展示如何把 InterSystems IRIS 数据库与 Python 集成,以服务于自然语言处理 (NLP) 的机器学习模型。

为什么选择 Python?

随着在世界范围内的广泛采用和使用,Python 拥有了出色的社区,以及许多加速器 | 库用于部署任何类型的应用。 如果您感兴趣,请访问 https://www.python.org/about/apps/

Iris Globals

我接触到 ^globals 后很快就熟悉了,它们可以用作快速获取现成数据模型中数据的方法。 因此,首先,我将使用 ^globals 存储训练数据和对话以记录聊天机器人的行为。

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Hao Ma · 三月 25, 2021 阅读大约需 2 分钟
使用DBeaver连接IRIS数据库

在Caché时代, 比较受欢迎的IRIS数据库客户端是Sqldbx和Winsql, 这两者的共同点是提供ODBC兼容的连接,而且免费。限制也差不多:只能用于Windows环境,只能用ODBC连接。 

DBeaver是我最近使用的免费SQL客户端, 推荐给各位。它有几个好处:

1. 支持各种操作系统:Windows, Linux, Mac.

2. 内置Caché和IRIS的JDBC driver, 可以简单配置到Caché 或者IRIS的连接。smiley

3. 免费

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Hao Ma · 三月 25, 2021 阅读大约需 7 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险? (Part II)

上一部分,现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板IRIS 文档提供的示例,我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例,目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

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Hao Ma · 三月 25, 2021 阅读大约需 4 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险?(Part I)

几个月前,我在 MIT Technology Review 读到一篇很有意思的文章,作者解释了新冠疫情如何给全球 IT 团队带来关乎机器学习 (ML) 系统的难题。

这篇文章引起我对 ML 模型部署后如何处理性能问题的思考。

我在一个 Open Exchange 技术示例应用 (iris-integratedml-monitor-example) 中模拟了一个简单的性能问题场景,并提交到 InterSystems IRIS AI Contest。 读完这篇文章后您可以去看看,如果喜欢,就请投我一票吧! :)

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Hao Ma · 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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去年,AWS推出了基于ARM架构的AWS Graviton处理器第一代Amazon EC2 A1实例。在2019年AWS re:Invent 大会上,亚马逊宣布了第二代AWS Graviton2处理器和相关的Amazon EC2 M6g实例。相比前一代基于Intel Xeon的M5实例,Amazon EC2 M6g实例的性价比提升幅度高达40%。

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Michael Lei · 三月 23, 2021 阅读大约需 1 分钟
为什么要进行自动化机器学习?

AI届的没有免费午餐(No Free Lunch)理论:如果平均到所有问题的话,所有算法是等价的。换句话说,没有单一的“最优”算法。(详细概念请自行搜索)

所以需要对任何特定数据集/问题测试很多不同算法,没有办法能够提前知道哪种算法是最优的。

因此,自动化机器学习帮助用户用多种自动化的用多种主流算法来进行测试,用户能从中选出最优的结果。

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