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· 五月 5, 2023 阅读大约需 3 分钟
IRIS SQL 编辑器和 IRIS JAVA 连接

WIN SQL是大多数用户使用的普通编辑器。但是我们不能使用winsql下载大量数据。所以我写了一个教程如何连接一个新的基于 Java 的编辑器,叫做 Squirrel SQL,它可以很容易地下载或导出 excel 或任何其他格式的数据。我还包括一个 Java JCBC 连接程序来连接 IRIS 数据库,尤其是镜像/故障转移服务器。

基于 SQL Java 的编辑器导出大量数据和用于 IRIS 连接的 Java JDBC 程序

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· 三月 15, 2021 阅读大约需 1 分钟
JDBC 兼容性状态

JDBC 兼容性状态 **这是一篇 [InterSystems 常见问题解答网站](https://faq.intersystems.co.jp/)文章。

版本 2009.1 及更高版本与 JDBC 4.0 API 兼容。 有关详细信息,请查阅以下文档。 [关于 JDBC 支持](First Look: JDBC and InterSystems Databases - InterSystems IRIS Data Platform 2020.3
)

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· 一月 20, 2021 阅读大约需 15 分钟
InterSystems IRIS数据平台:数据接收速度测试

跨行业用例大多要求具备每秒接收数千或数百万条记录的能力,同时能够支持实时同步查询,例如:股票交易处理、欺诈检测、物联网应用(包括异常检测和实时OEE监控)等。Gartner将这种能力称为“HTAP”(混合事务分析处理)。Forrester等其他公司将其称为Translytics。InterSystems IRIS是功能强大、可扩展、高性能、资源高效的事务分析型数据平台,同时具备内存数据库的高性能以及传统数据库的一致性、可用性、可靠性以及低成本的特性。

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· 五月 8, 2021 阅读大约需 8 分钟
将 Python JDBC 连接到 IRIS 数据库 - 快速笔记

关键字:Python,JDBC,SQL,IRIS,Jupyter Notebook,Pandas,Numpy ,机器学习

1. 目的

这是一个用于演示的 5 分钟快速笔记,通过 Jupyter Notebook 中的 Python 3 调用 IRIS JDBC 驱动程序,以经由 SQL 语法从 IRIS 数据库实例读取数据和向 IRIS 数据库实例写入数据。

去年,我发表了关于将 Python 绑定到 Cache 数据库的简要笔记(第 4.7 节)。 如何使用 Python 挂入 IRIS 数据库以将其数据读入 Pandas 数据框和 NumPy 数组进行常规分析,然后再将一些经过预处理或标准化的数据写回 IRIS 中,准备进一步用于 ML/DL 管道,现在可能是时候回顾一些选项和讨论了。

一些立即浮现的快速选项

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· 四月 22, 2022 阅读大约需 1 分钟
IRIS SQL网关连接Oracle19C数据库报错解决

问题:
通过JDBC连接Oracle19C数据报错 "ORA-28040: No matching authentication protocal"

解决 :
1、在数据库服务器上找到sqlnet.ora文件,一般在oracle安装目录app/oracle/product/19.0.0.0/db_1/network/admin/sqlnet.ora

2、如果有进行修改,没有直接创建

3、slqnet.ora文件新增或修改以下
SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSION_SERVER=8
SQLNET.ALLOWED_LOGON_VERSION_CLIENT=8

4、注意事项:
① 如果没有sqlnet.ora文件可以直接创建 vi sqlnet.ora
② 如果有不能直接vi 需要使sed -a 命令追加,否则会导致ora文件乱码
③ 添加参数后新无需重启数据库或者监听,但是需要修改用户密码,否则会报错

5、修改用户名密码

sqlplus / as sysdba

alter user 用户名 identified by 新密码;

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提示:本文包含在Java中通过JDBC Driver对Caché/IRIS数据库进行查询的示例代码。

近期有客户反应使用Java从老版本Caché中读取数据时,如果数据中包含long varchar, Caché数据库中与之对应的属性类型为%Stream.GlobalCharacter,即使实际上该流数据长度非常小,也会成十几倍的降低性能。

大家先来看一段代码,

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· 九月 18, 2023 阅读大约需 6 分钟
开发者作品展示--几乎实现的向量支持

如今,关于大语言模型、人工智能等的消息不绝于耳。向量数据库是其中的一部分,并且已经有非IRIS的技术实现了向量数据库。

为什么是向量?

  • 相似性搜索:向量可以进行高效的相似性搜索,例如在数据集中查找最相似的项目或文档。传统的关系数据库是为精确匹配搜索而设计的,不适合图像或文本相似性搜索等任务。
  • 灵活性:向量表示形式用途广泛,可以从各种数据类型派生,例如文本(通过 Word2Vec、BERT 等嵌入)、图像(通过深度学习模型)等。
  • 跨模态搜索:向量可以跨不同数据模态进行搜索。例如,给定图像的向量表示,人们可以在多模式数据库中搜索相似的图像或相关文本。

还有许多其他原因。

因此,对于这次 pyhon 竞赛,我决定尝试实现这种支持。不幸的是我没能及时完成它,下面我将解释原因。

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