#性能

陷入困境

直到今年年初，我几乎没怎么做过编程工作——我已经厌倦了它。

在担任多年一线软件工程师和数据科学家后，我在2015年左右陷入了职业倦怠。我转而从事以“外部创新”为主的业务拓展角色，并于2019年加入InterSystems担任产品经理。我怀念编程的创造性，但并不怀念其中的枯燥乏味。无休止的样板代码编写、调试和上下文切换让我创意枯竭。就像电影《好好先生》（Yes Man)中金·凯瑞饰演的角色一样，我发现自己对新项目总是说“不”——以至于我换了职业！

然后，AI编程助手出现了。而我，成了对机器人说“好”的“好好先生”。

第一幕：狂热（“对一切都说好！”）

当我刚开始使用AI编程助手（先是Windsurf，然后是Cline，接着是Roo Code，现在是Claude Code，还尝试过opencode）时，感觉就像变魔术一样。自然语言 → 可运行的代码。我对每个建议、每个重构、几乎每个疯狂的想法都说“好”。

我第一个主要的AI辅助项目是几个月前启动的一个内部项目——为IRIS开发的一系列Python脚本和管道。我兴奋不已，让机器人尽情发挥： “添加这个功能！”——好！“重构那个模块！”——好！“让它可配置！”——好！“添加更多集成！”——好！

创意的能量回来了。代码如泉涌。我又感到自己高效了起来。

然后，我的实习生——一名软件工程专业的学生——查看了代码库。

他并不满意。

Embeddedpy-bridge：嵌入式 Python 工具包

概述

嵌入式 Python改变了 InterSystems IRIS 的游戏规则，可直接在数据库中访问庞大的 Python 生态系统。但是，在 ObjectScript 和 Python 之间架起桥梁有时会让人感觉像是在两个不同的世界之间转换。

为了实现这种无缝过渡，请使用embeddedpy-bridge。

该软件包是一个以开发人员为中心的实用工具包，旨在为嵌入式 Python 提供高级 ObjectScript 封装、熟悉的语法和强大的错误处理功能。它允许开发人员使用他们已经熟悉的本地 IRIS 模式与 Python 数据结构交互。

挑战

虽然 %SYS.Python 库功能强大，但开发人员经常面临一些障碍：

1. 处理代理：使用原始代理浏览 Python 列表和字典对于 ObjectScript 来说并不 "原生"。
2. 迭代：标准 ObjectScript While 循环无法与 Python 迭代器进行本地 "对话"。
3. 命名空间管理：确保 Python 实用程序在整个系统中可用。

解决方案：embeddedpy-bridge

我的目标是创建一个 "桥梁"，让 Python 感觉像是 ObjectScript 中的一等公民。

主要功能

• py 前缀约定：%ZPython.Utils

你好

数据迁移通常听起来像是一个简单的 "将数据从 A 转移到 B 的任务"，直到你真正去做。实际上，这是一个融合了规划、验证、测试和技术精度的复杂过程。

我曾在多个项目中负责将数据迁移到在 IRIS（TrakCare）上运行的 HIS 中，在这些项目中，我认识到成功来自于纪律和自动化的结合。

以下是我想强调的几个要点。

1.从定义好的数据格式开始。

在打开第一个文件之前，确保每个人，尤其是数据提供者，都清楚地了解您所期望的确切数据格式。尽早定义模板可以避免不必要的来回奔波和返工。

虽然 Excel 或 CSV 格式很常见，但我个人认为使用制表符分隔的文本文件（.txt）上传数据是最好的。它既轻便又一致，还能避免文本字段内的逗号问题。

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

确保文件中提供的日期格式正确且在整个文件中保持不变，因为所有这些文件通常都是从 Excel 文件转换而来，而 Basic excel 用户可能会在提供错误的日期格式时犯错。错误的日期格式在转换为 horolog 时会让您恼火。

InterSystems IRIS® 数据平台、InterSystems IRIS® data platform, InterSystems IRIS^® for Health^TM和HealthShare^® Health Connect 2025.3 版本现已全面发布 (GA)。这是一个持续交付 (CD) 版本。

版本亮点：

• 安全钱包： 用于管理敏感数据的新加密框架，建立在 IRISSECURITY 数据库上，提高了系统安全性和访问控制。
• 扩展的可观察性和云集成：增强的 OpenTelemetry 指标，包括新增的进程指标和 ECP 指标，此外，日志存档现在支持使用 Azure Blob 存储，以实现经济高效的留存。
• 数据和人工智能改进：外部表现在支持JOIN下推功能，以提升SQL性能；同时，向量搜索的HNSW索引已升级，可实现更快、更稳健的相似性搜索。
• 医疗保健增强功能：改进了 FHIR 批量数据访问和身份验证功能。
• 开发人员和用户界面更新： 互操作性用户界面增加了批量管理操作，扩大了生产配置中的搜索范围，提高了大规模生产的可用性，强化了现代化的用户体验。

请通过开发者社区分享您的反馈意见，以便我们共同打造更好的产品。

文档

有关所有重点功能的详细信息，请访问以下链接：

• InterSystems IRIS 2025.3 文档和发布说明。

动机

直到开始新工作，我才了解到ObjectScript。实际上，Objectscript并不是一种年轻的编程语言。与 C++、Java 和 Python 相比，它的社区并不活跃，但我们很想让这里更有活力，不是吗？

我注意到，有些同事在理解大型项目中的类关系时感到棘手。目前还没有易于使用的现代化类图工具适用于ObjectScript。

相关工作

我尝试过相关的工作：

——InterSystems 类视图：
1. https://github.com/intersystems-community/ClassExplorer
这个工具很棒，类图显示清晰美观。但存在Docker构建问题：“#0 0.512 exec ./irissession.sh: no such file or directory”。我猜这是为Studio设计的支持功能，而非VSCode。它似乎需要手动导入项目，且需要一定配置才能使用。

2. https://github.com/gjsjohnmurray/vscode-objectscript-class-view
这是另一个给我带来灵感的伟大作品。类结构清晰，不仅支持项目中的类，也支持库中的类。但看起来像是VSCode大纲的增强版。

——其他语言的 VSCode 类图表视图插件

1. https://github.

技术文档 — Quarkus IRIS Monitor System

1. 目的与范围

此模块支持在基于 Quarkus 的 Java 应用程序与 InterSystems IRIS 的原生性能监控功能之间进行集成。
它使开发者可以通过 @PerfmonReport 对方法添加注释，这样可以在执行方法时自动触发 IRIS 的 ^PERFMON 例程，以生成性能报告，而无需人工干预。

2. 系统组件

2.1 注释：@PerfmonReport

• 定义为 CDI InterceptorBinding。
• 可应用于方法或类。
• 指示使用 IRIS 监控逻辑包装方法执行的框架。

2.2 拦截器：PerfmonReportInterceptor

• 拦截对带注释的方法的调用。

• 执行流程：

  1. 记录启动事件 (LOG.infof("INIT: …"))
  2. 调用 monitorSystem.startPerfmon()
  3. 继续执行 context.proceed()
  4. 在 finally 块中：
     • 调用 monitorSystem.generateReportPerfmon(...)
     • 调用 monitorSystem.stopPerfmon()
     • 记录结束事件及执行时间

• 确保即使抛出异常，监控也始终结束。

InterSystems 数据平台和性能 - 第 5 部分 使用 SNMP 进行监控

在之前的帖子中，我展示了如何使用 pButtons 收集历史性能指标。 我首选 pButtons 是因为我知道它随每个数据平台实例（Ensemble、Caché、...）一起安装。 不过，还有其他方法可以实时收集、处理和显示 Caché 性能指标，以进行简单的监视，或进行更重要的并且复杂得多的运营分析和容量计划。 最常见的数据收集方法之一是使用 SNMP（简单网络管理协议）。

SNMP 是 Caché 向各种管理工具提供管理和监控信息的标准方式。 Caché 在线文档包含了 Caché 和 SNMP 之间接口的详细信息。 虽然 SNMP 应该可以直接与 Caché 配合工作，但仍有一些配置技巧和陷阱。 我经历了很多次错误的开始，并且在 InterSystems 其他同事的帮助下，才让 Caché 与操作系统 SNMP 主代理建立对话，所以我写了这篇帖子，希望您可以避免同样的痛苦。

我们最近在向量搜索抢险体验计划中提供了新版的 InterSystems IRIS，新版本采用了新的基于分层可导航小世界 (HNSW) 索引算法的近似最近邻索引。 这一新增功能可对大型向量数据集进行高效的近似最近邻搜索，从而显著提高查询性能和可扩缩性。

HNSW 算法旨在通过构建基于图形的结构来优化高维数据的向量搜索，从而更快地在大型向量集合中找到近似邻。 无论您使用的是推荐系统、自然语言处理，还是其他机器学习应用，HNSW 都能显著缩短搜索时间，同时允许您调整准确度水平，但准确度提高的代价是查询时间变慢。

HNSW 的主要优点包括：

    •    即使数据集规模不断扩大，也能加快搜索速度
    •    减少内存占用，同时保持高准确度
    •    与现有的 IRIS 向量搜索功能无缝集成

如何开始使用

最新版本现已通过向量搜索抢先体验计划提供。 要参与，请在此处注册，下载新版本并开始测试。 我们正在持续增强向量搜索的功能，因此您的反馈至关重要！

我们鼓励您探索性能改进方法，并与社区分享您的想法。 如果您在抢先体验阶段遇到任何问题或有任何反馈，请联系我。

祝您编码愉快！

近日，InterSystems宣布 InterSystems IRIS® Cloud SQL 和 InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® 服务全面上市。 这些全面托管的云原生智能数据服务使开发人员能够轻松地在SQL环境中构建云原生数据库和机器学习（ML）应用程序。

通过 Cloud SQL和 Cloud IntegratedML，开发人员可以访问下一代关系数据库即服务（DBaaS），DBaaS快速且易于配置和使用。 嵌入式AutoML功能支持开发人员在全面托管的、弹性的云原生环境中，仅仅通过几条类似SQL的命令即可轻松开发并执行机器学习模型。

在日常Cache运维过程中可能会由于数据或者程序等原因造成锁的异常增长，导致数据库性能受到影响会出现程序报错或卡顿无法正常运行的问题。遇到此类问题需查看数据库当前锁列表情况，找到出现次数最多关键锁，根据关键锁对应的进程来判断处理。总结有以下三种方式查看关键锁。

1. 可在portal的[Locks]中查看；
2. 可在terminal端的%sys下使用Do ^LOCKTAB命令下查看；
3. 通过自定义程序查看。

下面给出自定义程序实例，程序逻辑为按命名空间循环所有锁信息，通过计数器方式记录所有锁当中出现次数最多的一个，输出其信息。入参为数据库中不同命名空间，输出结果为锁名称及锁的所有者，所有者一般为进程ID或ECP。

cache数据库如何收集慢SQL？

WinterCorp 性能测试报告摘要

• InterSystems的性能测试方法用来衡量 "许多运行状态下数据库应用的关键构件 "是有效的。
• 与AWS Aurora MySQL、MariaDB、Microsoft SQL Server、Oracle和PostgreSQL相比，InterSystems IRIS显示出 "巨大的性能优势"。
• InterSystems IRIS的插入速度是其他系统的1.7到9倍。InterSystems IRIS的数据速率是1.1到600倍。在插入率和查询率的组合上，没有其他系统在性能上能接近于InterSystems IRIS。
• InterSystems IRIS的效率是AWS Aurora MySQL的2.7到3.1倍，而且随着集群中节点数量的增加，效率优势也越来越大。
• 在整个三到五分钟的集群测试中，InterSystems IRIS插入的记录在插入后很快出现在查询中。

图1. 每vCPU每秒查询对比（InterSystems IRIS vs AWS Aurora MySQL，1-4 查询节点）

图2. 单节点插入/查询速度对比（InterSystems IRIS vs AWS Aurora MySQL vs MS SQL Server）

图3.

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3. 使用globals时结构的变体
 

一个结构，比如说一个有序排列的“树”，有各种特殊的情况。让我们来看看那些对使用globals有实际价值的情况。

3.1 特殊情况1. 一个没有分支的节点

Globals，这些存储数据的魔剑，已经存在了一段时间，但是没有多少人能够有效地使用它们，也没有多少人知道这个超级武器。

如果你把Globals的东西用在它们真正能发挥作用的地方，其结果可能是惊人的，要么是性能的提高，要么是整体解决方案的大幅简化 (1, 2).

Globals提供了一种特殊的存储和处理数据的方式，它与SQL表完全不同。它们在1966年首次出现在 M(UMPS)编程语言中， 该语言最初用于医学数据库。现在它仍然以同样的方式被使用，但也被其他一些以可靠性和高性能为首要任务的行业所采用：金融、交易等。

后来M(UMPS)演变为 Caché ObjectScript (COS). COS是由InterSystems公司开发的，作为M的一个超集. 其原始语言仍然被开发者社区所接受，并在一些实现中保持活力。在网络上有几个活跃的网址，比如：MUMPS Google group, Mumps User's group), effective ISO Standard等等

现代基于Globals的数据库支持交易、日志、复制、分区等。这意味着它们可以被用来构建现代的、可靠的、快速的分布式系统。

Gloabls并不将你限制于关系模型的范围内。它们让你可以自由地创建为特定任务优化的数据结构。对于许多应用来说，合理地使用好的Globals就如一颗真正的银子弹头，它所提供的速度是传统关系型应用的开发者所梦寐以求的。

作为一种存储数据的方法，globals可以在许多现代编程语言中使用，包括高级和低级语言。因此，本文将特别关注Globals本身，而不是它们曾经来自的语言。

在检查我们的^pButtons（在IRIS中改名为^SystemPerformance）性能监控工具的文档时，一位客户告诉我。"我理解所有内容，但我希望它能更简单......更容易定义配置文件，管理它们等等"。

在这次会议之后，我认为尝试为其提供一些更简单的人机界面是一个不错的试验。

这方面的第一步是在现有的pButtons例程上包裹一个基于类的API。

我还能够添加一些更多的 "功能"，比如显示当前正在运行的配置文件，它们剩余的运行时间，以前运行的进程等等。

下一步是在这个API的基础上添加一个REST API类。

有了这个工件（pButtons REST API），人们就可以在上面建立一个比较时髦的用户界面。

举个🌰： -

各位开发者们好,

欢迎在我们的 Bilibili 频道观看新视频：

Linux内核机制OOM Killer，也即Out of Memory Killer, 顾名思义，该机制的主要职能就是当内存不足时，选择并杀掉一些进程，以使系统继续运行。

Caché/Ensemble/IRIS的多个客户曾经遇到过与此相关的系统宕机，宕机的直接原因是数据库核心写进程Write Daemon被OOM Killer选中并杀掉了，在我们的日志文件中可以看到如下信息，

06/15/21-10:50:31:035 (13579) 3 Daemon WRTDMN (pid 13588) died. Freezing system
06/15/21-10:52:25:940 (13601) 2 System Process 'WRTDMN' terminated abnormally (pid 13588)

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。

本地库 在打开studio、studio编译类、关闭studio等操作系统卡死，关闭后连接超时。

打开cconsole.log报错日志，提示***严重的磁盘读写错误，I/O错误***，对数据库做了一致性检查，也未发现错误，必须重启电脑或者force库后恢复使用。

请问是什么问题造成的。。。

SAM - 设置和添加非 IRIS 目标指标的技巧和提示

SAM（系统警报和监视）以“功能齐全”的 docker-compose 容器集的形式提供，只要启动就可以开始以默认的仪表板监视 IRIS 实例。 使用初始配置就可以很好地了解 SAM 功能并开始对 IRIS 系统进行基本监视。 但是，当开始监视多个系统并收集大量指标数据时，需要更改一些默认设置。 为了从 SAM 获取更多价值，您还会想要添加来自其他数据源（目标）的指标。 以下技巧将帮助您在生产环境中部署 SAM，从多个目标收集指标并将这些指标组合到您自己的仪表板和图表中。 此外，您还将看到一些可能有助于探索 SAM 容器和应用程序的命令。

*注意：*我应该指出，其中一些技巧和提示可能不是最佳做法；这更像是一个日志，记录了我第一次如何配置 SAM 来监视相同系统上的多个服务器和非 IRIS 目标的基准。 如果您有建议，请在评论中指教 ;) 所以，记住本帖可能会随着时间的推移而有所变化，让我们开始吧；

在下面的技巧中，有重启 docker 以及启动和停止 SAM 的操作。 请通读这些技巧，确定哪些适合您，然后按照下面的相同顺序执行。

1. 确保有足够的空间用于 SAM 数据库

默认情况下，docker 容器将文件存储在根 (/) 文件系统。 SAM 不需要很多 CPU 或内存资源；但是，指标收集将占用空间。