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。

本文是 SqlDatabaseChain 的简单快速入门（我所做的）。

希望大家会感兴趣。

非常感谢：

sqlalchemy-iris 作者@Dmitry Maslennikov

您的项目使我的试验变得可能。

文章脚本使用 openai API，因此请注意不要在外部共享您不打算共享的表信息和记录。

如果需要，可以插入本地模型。

我用%SQLGatewayConnection把别人给我的数据转为sql 写入mysql的时候，如果数据里面有 ascii 码为57659 这样的数据的时候，

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。

在 InterSystems IRIS 2022.2 中，我们引入了列存储作为持久化 IRIS SQL 表的新选项，可以将您的分析查询性能提高一个数量级。该功能在 2022.2 和 2022.3 中标记为实验性，但将在即将发布的 2023.1 版本中“升级”为完全支持的生产能力。

产品文档和这个介绍性视频已经描述了行存储（仍然是 IRIS 上的默认设置并在我们的整个客户群中使用）与列表存储之间的区别，并提供了有关为您的用例选择合适的存储布局的高级指导。在本文中，我们将详细阐述这个主题，并根据行业实践建模原则、内部测试和抢先体验计划参与者的反馈分享一些建议。

1.在SQL网关通过odbc连接第三方的数据库，第三方的odbc驱动网上只有命令下载的，没有直接的包，这种情况下怎么弄呢 ,jdbc连接的话，jar的类路径怎么填写

在数量众多、形形色色的 SQL 数据库市场中，InterSystems IRIS 作为一个超越 SQL 的平台脱颖而出，它提供无缝的多模型体验，支持丰富的开发范式。 特别是，先进的对象-关系引擎已经帮助组织为其数据密集型工作负载的每个方面使用了最适合的开发方式，例如在通过对象获取数据并同时通过 SQL 查询数据。 持久类与 SQL 表相对应，其属性与表中的各列相对应，可以使用用户定义的函数或存储过程轻松访问业务逻辑。 在这篇文章中，我们将深入了解表面之下的一点底层技术，讨论它可能如何影响您的开发和部署方式。 这是我们计划发展和改进的产品领域，因此请不要犹豫，在下面的评论区分享您的观点和体验。

保存存储定义 {Saving the Storage Definition}

编写全新的业务逻辑很容易，而且假如您有定义明确的 API 和规范，那么调整或扩展通常也很容易。 但是，当它不仅仅是业务逻辑，还涉及持久化数据时，从初始版本更改的任何内容都将需要能够妥善处理通过早期版本获取的数据。

背景

Cache起源于没有SQL的1970时代，当时各种高级计算机语言才刚刚诞生，其中M语言较为独特，它的诞生就是为了在没有操作系统的机器上，进行数据存储。别忘了，Unix在1971年才发布。M语言别具一格地采用了Global多维数组，统一了复杂的内存操作和文件读写，使之成为了1970年代数据库的事实标准，特别是在医疗行业。而后Intersystems在1978年接过M语言的旗帜，在M语言上添加了SQL兼容层和ObjectScript层，前者顺应了时代的潮流，后者不仅为M语言提供了强大的OOP和各种便捷的语法糖，还让数据能以对象形式进行访问，让数据和代码更加紧密。

本文将简述多维数组、SQL、对象这3种数据操作方式，提供实例代码片段，并在运行效率、开发效率、管理效率、实用性方面讨论它们的优缺点。
为方便讨论，以学校与学生为例。对每种操作方法，都列举3种典型的用例，分别为，访问某特定ID的学生（即数据库ID索引）、访问某特定studentID的学生（即遍历唯一索引）、和访问某学校的所有人（即遍历非唯一索引）。

现假设学生表/对象定义如下：

在这篇文章中，你可以访问InterSystems开发者社区中与学习InterSystems IRIS最相关主题的文章库。找到按机器学习、嵌入式Python、JSON、API和REST应用、管理和配置InterSystems环境、Docker和云、VSCode、SQL、分析/BI、全局、安全、DevOps、互操作性、Native API排列的顶级发表的文章。快来享受学习的乐趣吧!

机器学习

机器学习是建立先进的数据分析和自动化人工活动的一种必要的技术，具有很好的效率。它可以创建认知模型，从现有的数据中学习，并根据其自我调整的算法进行预测、概率计算、分类、识别和 "非创造性 "的人类活动的自动化。

在所有情况下，InterSystems IRIS作为一个数据平台和环境来创建、执行、提供和使用这些机器学习模型。IRIS能够从SQL命令（IntegratedML）中使用ML，使用嵌入式Python和PMML（预测模型标记语言）来执行ML。你可以在以下文章中查看它的功能:

什么时候使用索引

索引提供了一种机制，通过维护常用数据的分类子集来优化查询。确定哪些字段应该被编入索引需要一些思考：太少或错误的索引，关键查询会运行得太慢；太多的索引会减慢INSERT和UPDATE的性能（因为索引值必须被设置或更新）。

索引什么

为了确定添加索引是否能提高查询性能，从管理门户的SQL界面运行查询，并在Performance中注意 global引用的数量。添加索引，然后重新运行查询，注意 global引用的数量。一个有用的索引应该减少 global引用的数量。你可以通过使用%NOINDEX关键字作为WHERE子句或ON子句条件的前言来阻止索引的使用。

你应该对JOIN中指定的字段（属性）进行索引。例如，LEFT OUTER JOIN从左表开始，然后查看右表，因此，你应该对右表的字段进行索引。在下面的例子中，你应该为T2.f2编制索引。一个INNER JOIN应该在两个ON子句字段上都有索引。

定义 Stored Procedures

可以使用以下方式定义stored procedures

1. 使用DDL定义存储过程
2. 使用类方法定义存储过程

使用DDL定义存储过程

CREATE PROCEDURE 可以创建一个查询，它总是作为一个存储过程被预测。一个查询可以返回一个单一的结果集。

本章介绍了如何将SQL code从文本文件导入InterSystems SQL。当你导入SQL code时，InterSystems IRIS 数据平台使用动态SQL准备并执行每一行的SQL。如果遇到无法解析的SQL code行，SQL导入会跳过该行code，继续准备和执行后续的code行，直到到达文件的末端。所有的SQL code导入操作都会导入到当前的命名空间。

SQL导入主要用于导入数据定义语言（DDL）命令，如CREATE TABLE，并使用INSERT、UPDATE和DELETE命令来填充表。SQL导入可以准备和执行SELECT查询，但不创建结果集。

创建表

可以通过以下方式定义表：

1. 通过DDL定义表
   • 使用任意数据库管理工具执行DDL（使用ODBC，JDBC连接）

   MyApp.Person表可以使用DDL CREATE TABLE语句来定义，指定SQL schema.table名称。成功执行这个SQL语句会生成一个相应的持久化类，包名MyApp，类名Person。当使用DDL命令定义一个表时，你不需要指定USEEXTENTSET或创建一个位图范围索引。InterSystems SQL会自动应用这些设置，并将它们包含在预测的持久化类中。默认情况下，CREATE TABLE在相应的类定义中指定了Final类的关键字，表示它不能有子类。

InterSystems SQL为存储在IRIS数据库中的数据提供不折不扣的、标准的关系型访问。

InterSystems SQL具有以下优点。

高性能和可扩展性 - InterSystems SQL的性能和可扩展性优于其他关系型数据库产品。

与IRIS对象技术的集成 - InterSystems SQL与IRIS对象技术紧密集成。你可以混合使用关系型和对象型的数据访问，而不牺牲任何一种方法的性能。

低维护 - 与其他关系型数据库不同，IRIS应用程序不需要在部署的应用程序中重建索引和压缩表。

支持标准SQL查询 - InterSystems SQL支持SQL-92标准语法和命令。