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Olá comunidade,

Quero compartilhar minha experiência trabalhando em projetos que lidam com um volume masivo de dados. Ao longo dos anos, tive a oportunidade de lidar com enormes volumes de dados de pacientes, dados de pagadores e logs transacionais enquanto trabalhava na indústria hospitalar. Tive a chance de criar relatórios enormes, que precisavam ser escritos usando lógicas avançadas para buscar dados em múltiplas tabelas, cujos índices não ajudavam a escrever código eficiente.

Aqui está o que aprendi sobre como gerenciar grandes volumes de dados de forma eficiente.

Escolhendo o melhor método de acesso aos dados

Como todos nós da comunidade sabemos, o IRIS oferece múltiplas maneiras de acessar dados. A escolha do método correto depende do requisito.

• Acesso direto a global: o mais rápido para operações de leitura/gravação em massa. Por exemplo, se eu precisar percorrer índices e buscar dados de pacientes, posso percorrer as globais para processar milhões de registros. Isso economiza muito tempo.

Set ToDate=+H
Set FromDate=+$H-1 For  Set FromDate=$O(^PatientD("Date",FromDate)) Quit:FromDate>ToDate  Do
. Set PatId="" For  Set PatId=$Order(^PatientD("Date",FromDate,PatID)) Quit:PatId=""  Do
. . Write $Get(^PatientD("Date",FromDate,PatID)),!

• Usando SQL: Útil para relatórios ou necessidades analíticas, embora seja mais lento para conjuntos de dados muito grandes.

Olá, agora gostaria de continuar com o tópico que discutimos anteriormente

Usando o Postman para testar o OAuth2.0 do repositório InterSystems FHIR - Parte 1

Pergunta 1: De onde vêm meu client_id e meu client_secret?

Resposta curta: Do Servidor de Autenticação.

Em um projeto em que estou trabalhando, precisamos armazenar alguns XMLs arbitrários no banco de dados. Esse XML não tem nenhuma classe correspondente no IRIS; precisamos apenas armazená-lo como uma string (ele é relativamente pequeno e cabe em uma string).
Como existem MUITOS (milhões!) de registros no banco de dados, decidi reduzir o tamanho o máximo possível sem usar compressão. Sei que parte do XML a ser armazenado está indentada, parte não, isso varia.

O InterSystems IRIS é construído sobre uma arquitetura que separa a organização lógica dos dados (namespaces) de seu local de armazenamento físico (bancos de dados). Compreender essa separação e a distinção entre Namespaces e Bancos de Dados é crucial para uma gestão de dados eficaz, segurança e, especialmente, para o compartilhamento de dados de alta performance.