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.

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Entrei na InterSystems há menos de um ano. Mergulhar em ObjectScript e no IRIS foi empolgante, mas também cheio de pequenas surpresas que me pegaram de surpresa no começo. Neste artigo, reúno os erros mais comuns que eu, e muitos colegas novos, cometemos, explico por que eles acontecem e mostro exemplos concretos e correções práticas. Meu objetivo é ajudar outros desenvolvedores iniciantes a economizarem tempo e evitarem os mesmos tropeços no caminho.

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gj :: configExplorer é uma nova extensão do VS Code que se integra ao Server Manager e utiliza o Structurizr para gerar diagramas de configuração dos seus servidores.

Aqui está um curto vídeo introdutório.

https://www.youtube.com/embed/WHkoZsg6P-A
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Embeddedpy-bridge: Um kit de ferramentas para Embedded Python

Visão geral

Embedded Python é um divisor de águas para o InterSystems IRIS, oferecendo acesso ao vasto ecossistema Python diretamente dentro do banco de dados. No entanto, fazer a ponte entre ObjectScript e Python às vezes pode parecer como traduzir entre dois mundos diferentes.

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O Poder da Indexação em Tabelas de Banco de Dados

Ao trabalhar com bancos de dados, a maioria dos desenvolvedores entende o conceito de um índice e por que ele é usado: para acelerar a recuperação de dados. Mas o real impacto da indexação muitas vezes só fica claro quando comparamos cenários com e sem ela.

Você sabe o que acontece sem um índice?
Imagine uma tabela com três colunas: Name, Age, e MobileNumber.

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Neste artigo, vamos discutir todas as ferramentas de depuração incluídas no Microsoft Visual Studio Code.

O que será abordado:

  • Breakpoints
  • Janela de observação (Watch window)
  • Call Stack

Vamos começar aprendendo sobre os requisitos para depuração!

Pré-requisitos

Existem dois plugins (extensões) para depuração de ObjectScript:

O primeiro faz parte do InterSystems ObjectScript Extension Pack. O segundo é Serenji, um plugin independente que fornece um editor, gerenciador de arquivos e funcionalidades de depuração. Ambos os plugins podem ser instalados a partir da loja de plugins. Para ativar funcionalidades principais, o Serenji requer uma licença. Para este artigo, usaremos o InterSystems ObjectScript Extension Pack para reduzir a curva de aprendizado. Depois de dominar o básico, você pode considerar a compra de uma licença paga para o Serenji.

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