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。

谈到开发体验，什么最重要？如何为客户提供更好的开发体验？InterSystems IRIS的最新版本有哪些新特性极大优化了用户的开发体验？这是本月“极客聊吧”聚焦的话题，我们将通过上、下两期视频进行探讨。在本期视频中，InterSystems中国销售工程师吕正之、马浩和WRC产品支持专家杨乐乐针对以下两点进行了分享：（1）开发语言的多样性与对FHIR的支持；（2）探讨开发平台的前瞻性：对Smart Data Fabric架构的支持。

我今天遇到了一个有趣的ObjectScript用例，有一个通用的解决方案，我想与大家分享。

用例:

我有一个JSON数组（在本例中具体而言是一个来自Jira的问题数组），我想在几个字段上进行聚合--例如，类别、优先级和问题类型。然后，我想把聚合的数据编平化到一个简单的列表中，其中包含每个组的总数。当然，对于聚合来说，使用一个本地数组的形式是有意义的，即:

agg(category, priority, type) = total

这样，对于输入数组中的每一条记录，我可以只用:

Do $increment(agg(category, priority, type))

但是一旦我做了聚合，我想把它变成一种更容易迭代的形式，比如一个整数下标的数组:

summary = n
summary(1) = $listbuild(total1, category1, priority1, type1)
...
summary(n) = $listbuild(totalN, categoryN, priorityN, typeN)

基础解决方案:

简单的方法是，用$Order嵌套三个For循环--比如说:

Hi 我在线部署了一个demo演示:

大家好。

Chat GPT 是最近的热门话题，但我尝试使用它（尽管可能为时已晚）。

您似乎了解 ObjectScript

这就是为什么，

当被问到时，

第五十二章 管理镜像 - 使用^DATABASE例程重新创建现有镜像数据库

使用^DATABASE例程重新创建现有镜像数据库

^DATABASE 例程的 10) Recreate a database 选项使可以在不更改数据库名称或大小的情况下清除现有数据库中的数据。 （有关例程的信息，请参阅 ^DATABASE。）可以将此选项用于镜像数据库，但必须在出现数据库的每个镜像成员上使用它，并且顺序与使用创建数据库选项的顺序相同创建一个新的镜像数据库——首先在主数据库上，然后是备份数据库，然后是数据库作为镜像一部分的任何异步数据库。

注意：如果使用 10) 重新创建数据库选项在主数据库上重新创建数据库，则必须对备份和镜像中的任何 DR 异步操作重复该操作；如果不这样做，数据库可能会在发生故障转移或灾难恢复时变得过时。强烈建议也对报告异步重复重新创建操作。

IRIS 2024.1已经发布，它引入了诸多新特性，其中之一是JSON_TABLE。

数据表达和交换中，JSON已经是日益主流的存在。在之前的IRIS版本中，可以轻易将JSON数据以对象解析并保存到IRIS，也可以将IRIS数据使用SQL、对象等多种方式输出为JSON。对于得到的JSON序列化的数据，如果我们想通过SQL去解析，甚至进行检索和查询，就可以利用JSON_TABLE这个新特性。

对于一些大规模的JSON序列化数据，例如从FHIR服务器查询获得的FHIR资源Bundle，里面包含了大量数据。例如下面的FHIR查询结果，后面的示例以这个的复杂的JSON作为用例：

我非常高兴地宣布，InterSystems 容器注册表现在可以使用了。 这为客户访问基于容器的版本及预览提供了新的渠道。 所有的社区版镜像都可在公共存储库中找到，且无需登录。 所有完整发布的镜像（IRIS、IRIS for Health、Health Connect、System Alerting and Monitoring、InterSystems Cloud Manager）和实用程序镜像（例如，仲裁器、Web 网关和 PasswordHash）都需要登录令牌，该令牌从 WRC 帐户生成。

大家好！

我想跟大家分享一个个人项目，该项目始于工作中的一个简单需求：“能否知道我们使用了多少个Caché许可证？”

在阅读社区的其他文章时，我发现了一篇David Loveluck写的非常棒的文章：APM——使用Caché History Monitor。

我根据David的这篇文章，开始使用Caché History Monitor并显示所有这些信息。

在面临“选择哪种很酷的技术”这个问题时，我决定使用简单而强大的CSP，这样我的客户可以认识到Caché不仅仅是MUMPS/终端。

在创建了页面以显示许可、数据库增长和CSP会话的历史记录后，我决定为System Dashboard和进程页面创建一个新设计。

我的Caché实例运行得良好。

但是，如果使用IRIS呢？

第四十五章 Caché 变量大全 $ZVERSION 变量

包含一个字符串，描述do命令后面的InterSystems IRIS.line的当前版本。

大纲

$ZVERSION 
$ZV

描述

$ZVERSION包含一个字符串，该字符串显示当前运行的InterSystems IRIS®Data Platform实例的版本。

以下示例返回$ZVERSION字符串：

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。

InterSystems IRIS 下使用 DataOps

Gartner 对 DataOps 的定义是：“DataOps 是一种协作式的数据管理方法，侧重于改善整个组织中数据管理者和数据消费者之间数据流的沟通、整合与自动化。 DataOps 的目标是创建可预测的数据、数据模型和相关项目的交付和变更管理，从而更快地交付价值。 DataOps 采取特殊技术手段和相应治理水平自动化数据交付的设计、部署和管理，以元数据提高动态环境中数据的易用性和价值。”

本帖将展示为 InterSystems 数据平台上运行的数据库应用调整共享内存需求（包括 global 和例程缓冲区、gmheap 以及 locksize）的方法，以及在配置服务器和虚拟化 Caché 应用程序时应考虑的一些性能提示。 和以往一样，当我谈到 Caché 时，我指的是所有数据平台（Ensemble、HealthShare、iKnow 和 Caché）。

本系列其他帖子的列表

当我最初开始使用 Caché 时，大多数客户的操作系统是 32 位的，Caché 应用程序的内存有限且昂贵。 通常部署的英特尔服务器只有几个核心，唯一的扩展方式是选择大型服务器，或者使用 ECP 横向扩展。 现在，即使是基本的生产级服务器也具有多个处理器、几十个核心，并且最小内存为 128 或 256 GB，可能达到 TB。 对于大多数数据库安装，ECP 已被遗忘，我们现在可以在单台服务器上大幅提高应用事务处理速率。

第四章 收发电子邮件

本主题描述如何使用InterSystems IRIS发送和接收MIME电子邮件消息。

注意:本主题中的示例是经过组织的，因此管理电子邮件的方法可以用于不同的电子邮件服务器，这在测试和演示期间非常有用。这不一定是最适合生产需要的代码组织。

支持电子邮件协议

电子邮件使用标准协议通过Internet发送消息。
InterSystems IRIS支持以下三种协议: