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Artigo
· Dez. 6 2min de leitura
Truque de depuração com o SQL

Com certeza, você já se deparou com esta situação:

  • Há um bug em um Sistema que você não consegue reproduzir localmente
  • Você precisa executar algumas linhas na instância afetada
  • Você ganha acesso completo ao Portal de Gerenciamento de Sistemas
  • Mas não há terminal, console nem acesso com o Studio, Atelier ou VSCode
  • Como executar algumas linhas para teste ???
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Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

  • Destaque de sintaxe
  • Sugestões (tabelas, funções)
  • 20+ formatos de saída
  • Suporte ao stdin
  • Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte ao IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Command  | Shortcut          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Exit.                                                      |
| .mode    | \T                | Change the table format used to output results.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Append next result to an output file (overwrite using -o). |
| .schemas | \ds               | List schemas.                                              |
| .tables  | \dt [schema]      | List tables.                                               |
| \e       | \e                | Edit command with editor (uses $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Show this help.                                            |
| nopager  | \n                | Disable pager, print to stdout.                            |
| notee    | notee             | Stop writing results to an output file.                    |
| pager    | \P [command]      | Set PAGER. Print the query results via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Change prompt format.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Append all results to an output file (overwrite using -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

Open Exchange app
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Olá Desenvolvedores,

Comece a assistir o novo vídeo em InterSystems Developers YouTube:

⏯ Using Embedded Python as a Jupyter Notebook Server @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/77oPUfltu0o
[Isso é um link incorporado, mas você não pode ver conteúdo incorporado diretamente no site, porque recusou os cookies necessários para acessá-lo. Para ver o conteúdo incorporado, você precisa aceitar todos os cookies nas suas Definições de cookies]

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Com frequência, me pedem para avaliar dados de desempenho relacionados a aplicativos IRIS de clientes para entender se os recursos do sistema são sub ou superprovisionados.

Este exemplo recente é interessante, porque envolve um aplicativo que fez uma migração "lift and shift" de um grande aplicativo de banco de dados IRIS para a nuvem. AWS, no caso.

Um aprendizado importante é que, depois de migrar para a nuvem, os recursos podem ser dimensionados corretamente ao longo do tempo conforme necessário. Não é preciso comprar e provisionar infraestrutura local para o crescimento que você espera alcançar daqui a vários anos no futuro.

É necessário monitoramento contínuo. A taxa de transações do seu aplicativo mudará à medida que seu negócio e o próprio aplicativo ou o uso dele mudar. Isso alterará os requisitos de recursos do sistema. Planejadores também devem considerar picos sazonais na atividade. Claro, uma vantagem da nuvem é que os recursos podem ser aumentados ou reduzidos conforme necessário.

Para mais informações contextuais, há vários posts detalhados sobre AWS e IRIS na comunidade. Um bom ponto de partida é pesquisar "referência da AWS". Também adicionei alguns links úteis no final deste post.

Os serviços da AWS são como blocos de Lego: tamanhos e formatos diferentes podem ser combinados. Ignorei networking, segurança e preparação de uma VPC para este post. Foquei em dois dos componentes de blocos de Lego;
- Requisitos de computação.
- Requisitos de armazenamento.

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csp-log-tutorial

Pré-requisitos

Confira se o git está instalado.

Criei uma pasta git dentro do diretório mgr do IRIS. Cliquei com o botão direito do mouse na pasta git e escolhi Git Bash Here no menu de contexto.

git clone https://github.com/oliverwilms/csp-log-tutorial.git

Clone meu repositório do GitHub csp-log-tutorial se quiser testar você mesmo.

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Artigo
· Dez. 4 9min de leitura
Como desenvolver no Tableau e PowerBI

Power BI

Conectando a uma origem de dados

Para conectar a AtScale, vamos usar o banco de dados do SQL Server Analysis Services. Vamos abri-lo no editor do Power Query. Para fazer isso, selecione Transform Data (Transformar dados) em Home.

Na janela exibida, acesse Home, abra New Source (Nova origem) e selecione Analysis Services.

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Olá Comunidade,

Aqui está o resumo dos videos da Comunidade de Desenvolvedores no canal InterSystems Developers do YouTube em Novembro de 2023:

Novos Videos
№ Video Vizualizações
1 InterSystems Java Contest 24465
2 Understanding Source Control with Health Connect Cloud 914
3 Introduction to HL7 V2 Integrations in InterSystems IRIS for Health 692
4 Columnar Storage - The Lean Data Warehouse 131
5 Using UI Based Source Control for Health Connect Cloud 106
6 #9 InterSystems Developer Community Roundtable 82
7 Adaptive Analytics in Action - Two Customer Use Cases 70
8 Bulk FHIR Export 47
9 Performing Advanced FHIR Validation 35
10 JIRISReport - Jasper Reports on InterSystems IRIS 31
11 StarChat 29
12 InterLang - LangChain Agents with InterSystems FHIR Tool 28
13 Quiz-App 28
14 Java client using IRIS NativeAPI CommandLine Extension 26
15 IRIS PEX FHIR 26
16 Kick off webinar for the Java Contest 2023 20
17 Java Global Editor 20

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