上个帖子写了TuneTable的执行, 提到了SQL优化器使用的那些统计数据， 这里逐一的介绍一下这些统计项。了解它们看懂和分析SQL执行计划的基础。 如果您不需要做单个查询的优化工作，可以调过这部分内容。

表的统计项

• Extent Size: 表的大小，也就是记录数。在执行多表关联(JOIN)的查询时，SQL优化器会根据Extent Size值，从数据量最小的表来开始执行查询。

您还需要了解：表创建的时候Extent Size会获得一个初始值，而之后的插入修改数据并不自动修改这个值。而只有执行TuneTable才会修改这个。 这也就是为什么没有执行过TuneTable的数据库SQL性能好不了的原因。下图中的Patient表，可以看出有1,000,000记录

TuneTable(调整表)收集数据库中表的统计信息，用来为SQL引擎制定最优的执行计划。在其他数据库产品里，这个动作被称为“gather stats job"或者类似的名字，相比较TuneTable不是那么直白，但作用是一样的。

TuneTable是否要人工执行

一定要。

在IRIS 2023版本， 第一次加入了TuneTable的自动执行功能，在此之前的所有IRIS/Caché版本， 如果没有人工执行TuneTable, SQL引擎无法保证给出最好的查询计划。 即使是IRIS2023有了自动执行功能，也还需要人工执行TuneTable的操作，后面解释。

什么是非结构化数据？
非结构化数据是指缺乏预定义数据模型或组织的信息。与数据库中具有清晰结构（例如表和字段）的结构化数据相比，非结构化数据缺乏固定的模式。此类数据包括文本、图像、视频、音频文件、社交媒体帖子、电子邮件等。

为什么来自非结构化数据的见解很重要？
根据 IDC（国际数据公司）的报告，预计到 2025 年，全球 80% 的数据将是非结构化的，这将成为 95% 企业的重大担忧。 福布斯文章

人工智能世界如何解决这个问题？
在人工智能领域，生成式人工智能在为非结构化数据提供解决方案方面发挥着至关重要的作用。它擅长从文本/图像/视频中提取有价值的信息、文本摘要和处理文档等任务。

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。

前言

ensemble里边实现分页比较麻烦，毕竟对于sql的书写比较麻烦，单表的查询相对简单，对于多表的关联查询单纯的sql不好查询，我们使用sql进行先查询出主表满足条件的rowId,在根据根据满足条件的rowid进行遍历取值。

思路

我们先取对比一下其他数据库实现的原理。

1. Mysql的实现原理
   总数：SELECT COUNT(*) AS total FROM person WHERE (name LIKE ?)
   分页：SELECT id,name,age,email FROM person WHERE (name LIKE ?) LIMIT ?,?

iris 是数据平台，更是一种数据库。对于熟悉SQL语句的人来说，会认为“既然是数据库，数据应该就能使用sql语句来查询”。这是对的，但是因为有global这个概念，保存的数据可能在global里面，而没有对应的表，也可能保存在类的参数定义里面。这些数据，不能使用sql直接查询。要查询iris数据库的数据，通常有几种方式：1.直接查询表的数据。2.查询视图。3.调用存储过程(call 命令)。其中要查询“只存于global里面或者类参数里定义的数据”，只有使用存储过程。但是存储过程有个问题，就是程序如果迁移到低版本的cache数据库后，数据类型的定义会有问题，且不再支持使用select的方式，只能使用call。这对于第三方熟悉sql的人员来说很不友好。因此结合global和表的关系，介绍一种我称为“进程表”的表。进程表，指数据只存于该进程中，global的样式为"^||global名“。通常按照默认存储新加一个持久类(对应会生成一个表)，然后手动的把global改成进程global，也就是加上”||“。然后写个方法，把需要查询出来的数据写入进程global。这样就能查询出来 了。调用形式为 SELECT * FROM People WHERE People_GLB()=1。

示例如下：

增强的密码管理：无缝编辑密码

在不断发展的数字安全领域，强大的密码管理工具已变得不可或缺。我们的密码管理应用程序旨在简化和保护您的在线生活，现在提供了一项增强功能 - 轻松编辑密码的能力。

为什么这个功能会改变游戏规则？

对于即将到来的Python 竞赛，我想制作一个小型演示，介绍如何使用 Python 创建一个简单的 REST 应用程序，该应用程序将使用 IRIS 作为数据库。使用这个工具

• FastAPI框架，高性能，易学，快速编码，可用于生产
• SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性
• Alembic 是一个轻量级数据库迁移工具，可与 SQLAlchemy Database Toolkit for Python 一起使用。
• Uvicorn 是 Python 的 ASGI Web 服务器实现。

案例描述

假设您是一名 Python 开发人员或拥有一支训练有素的 Python 专业团队，但您分析 IRIS 中某些数据的期限很紧迫。当然，InterSystems 提供了许多用于各种分析和处理的工具。然而，在给定的场景中，最好使用旧的 Pandas 来完成工作，然后将 IRIS 留到下次使用。
对于上述情况和许多其他情况，您可能需要从 IRIS 获取表来管理 InterSystems 产品之外的数据。但是，当您有任何格式（即 CSV、TXT 或 Pickle）的外部表时，您可能还需要以相反的方式执行操作，您需要在其上导入并使用 IRIS 工具。
无论您是否必须处理上述问题，Innovatium让我明白，了解更多解决编码问题的方法总是能派上用场。好消息是，从 IRIS 引入表时，您不需要经历创建新表、传输所有行以及调整每种类型的繁琐过程。
本文将向您展示如何通过几行代码快速将 IRIS 表转换为 Pandas 数据框架并向后转换。您可以在我的GitHub上查看代码，您可以在其中找到包含本教程每个步骤的 Jupiter Notebook。

InterSystems IRIS 目前将类限制为 999 个属性。

但是，如果您需要为每个对象存储更多数据该怎么办？

本文将回答这个问题（附加了社区 Python 网关的客串以及如何将广泛的数据集传输到 Python 中）。

答案其实很简单 - InterSystems IRIS 目前将类限制为 999 个属性，但不限制 999 个基元(primitives)。 InterSystems IRIS 中的属性可以是具有 999 个属性的对象等等 - 该限制很容易被忽略。

第148章 SQL函数 $TRANSLATE

执行逐字符替换的字符串函数。

大纲

$TRANSLATE(string,identifier[,associator])

参数

• string - 目标字符串。它可以是字段名称、文字、主机变量或 SQL 表达式。
• identifier - 要在字符串中搜索的字符。它可以是字符串或数字文字、主变量或 SQL 表达式。
• associator - 可选 — 与标识符中的每个字符对应的替换字符。它可以是字符串或数字文字、主变量或 SQL 表达式。

描述

$TRANSLATE 函数在返回值字符串中执行逐字符替换。它一次处理一个字符的字符串参数。它将字符串中的每个字符与标识符参数中的每个字符进行比较。如果 $TRANSLATE 找到匹配项，它会记下该字符的位置。

嗨开发者们！

如您所知，InterSystems IRIS 除了Global、对象、文档和 XML 数据模型还支持关系，其中 SQL 语言也被用来处理数据。

与其他关系型 DBMS 一样，InterSystems IRIS 有自己的特点。

我开始这篇文章是为了抛砖引玉，并邀请您分享您的小诀窍 - 我会根据收到的评论更新内容。

开始了！

介绍

在最近几篇文章中的一些文章中，我谈到了 IRIS 和 Python 之间的类型，很明显，从一侧到另一侧访问对象并不是那么容易。

幸运的是，已经完成了创建SQLAlchemy-iris 的工作（点击链接在 Open Exchange 上查看它），这使得 Python 访问 IRIS 对象的一切变得更加容易，我将展示它的启动器。

谢谢@Dmitry.Maslennikov ！

安装中

要安装，只需打开具有管理员权限的终端并输入

pip install sqlalchemy-iris

如果需要，这还将为您安装先决条件。