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· 十一月 20 阅读大约需 4 分钟
了解 SQL 窗口函数

InterSystems IRIS中的窗口函数(Window Functions)可让您直接在SQL中执行强大的分析操作,例如累计总和、排名和移动平均值等。
这些函数针对与当前行相关的一组行(即“窗口”)进行操作,且不会像 GROUP BY那样合并结果。
这意味着您可以编写更简洁、更快速且更易于维护的查询——无需循环、无需连接、无需临时表。
在本文中,我们将通过处理一些常见的数据分析任务来了解窗口函数的作用机制。


InterSystems IRIS中的SQL窗口函数入门

SQL窗口函数(SQL window functions)是数据分析的强大工具。
它们允许你在保留各行列可见性的同时,跨行计算聚合值和排名。
无论你是在构建仪表盘、报表还是进行复杂分析,窗口函数都能简化你的逻辑并提升性能。

注:我并非窗口函数领域的专家,但我愿意分享助我理解窗口函数的心得体会和相关资源。非常欢迎大家提出建议或进行指正!


🚀 为什么窗口函数这么重要

你是否曾为了计算累计总和、排名或行间差值,而编写过多条SQL查询语句,甚至使用过程化循环?

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· 十一月 26 阅读大约需 4 分钟
控制好 IRISTEMP:阻止它侵占你的存储空间

您检查了服务器,发现IRISTEMP 增长过快。不必惊慌。让我们在存储空间耗尽之前调查一下这个问题

步骤 1:确认 IRISTEMP 增长问题

在假设 IRISTEMP 是问题所在之前,让我们先检查一下它的实际大小。

检查可用空间

IRIS 终端运行以下命令:

%SYS>do ^%FREECNT

出现提示时,输入

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我们非常高兴地宣布, IntegratedML Custom Models(集成式机器学习自定义模型)抢先体验计划即将开启,这是 IRIS 2026.1 版本中即将推出的一项强大新功能!

这是什么?

IntegratedML Custom Model扩展了现有的IntegratedML/AutoML(集成式机器学习/自动化机器学习)功能,支持您直接在 SQL 查询中部署自己的自定义 Python 机器学习模型。IntegratedML AutoML功能提供自动化机器学习服务,而Custom Model(自定义模型)则赋予您完全的控制权——自定义预处理、任意与 scikit-learn 兼容的模型,以及 Prophet 或 LightGBM 等第三方库——所有操作均在数据库内执行,无需数据移动。

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在当今的医疗数据领域,FHIR 已成为结构化临床数据交换的标准。然而,虽然 FHIR 擅长互操作性,但其 JSON 格式却给分析带来了挑战——包括FHIR QuestionnaireResponse数据

本项目演示了如何将 FHIR QuestionnaireResponse 数据从嵌套 JSON 转换为关系 SQL 表和向量嵌入。通过集成 InterSystemsIRIS FHIR SQL 生成器向量搜索,我们揭开了患者回答背后的语义。

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