#Indexando

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Como indexar estruturas de dados em bancos de dados.

Artigo
· 7 hr atrás 3min de leitura
Dicas para lidar com grande volume de dados

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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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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Artigo
· Nov. 24, 2025 4min de leitura
O que Aprendi com Múltiplas Migrações de Dados

Olá!

A migração de dados costuma parecer uma simples "tarefa de mover dados de A para B" até você realmente fazê-lo. Na realidade, é um processo complexo que combina planejamento, validação, testes e precisão técnica.

Em vários projetos nos quais lidei com a migração de dados para um HIS (Sistema de Informação Hospitalar) que roda em IRIS (TrakCare), percebi que o sucesso é resultado de uma combinação de disciplina e automação.

Aqui estão alguns pontos que desejo destacar:

1. Comece com um Formato de Dados Definido.

Antes mesmo de abrir seu primeiro arquivo, certifique-se de que todos, especialmente os fornecedores de dados, entendam claramente o formato de dados exato que você espera. Definir modelos (templates) logo no início evita idas e vindas desnecessárias e retrabalho mais tarde.

Embora os formatos Excel ou CSV sejam comuns, eu pessoalmente sinto que usar um arquivo de texto delimitado por tabulação (.txt) para upload de dados é a melhor opção. É leve, consistente e evita problemas com vírgulas dentro de campos de texto.

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

Certifique-se de que os formatos de data fornecidos no arquivo estejam corretos e constantes em todo o arquivo, pois todos esses arquivos geralmente são convertidos de um arquivo Excel e um usuário básico de Excel pode cometer erros ao fornecer formatos de data incorretos. Formatos de data errados podem ser irritantes ao tentar converter para o formato $Horolog.

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Uma coisa que aprendi ao longo dos anos é que, não importa o quão aprimorada seja a lógica do seu aplicativo, o desempenho do banco de dados acabará por determinar o sucesso ou fracasso da experiência do usuário. Trabalhando com o InterSystems IRIS, recentemente vivenciei isso em primeira mão. Um de nossos clientes estava construindo um painel de relatórios que funcionava perfeitamente durante os testes, mas assim que o conjunto de dados de produção cresceu para milhões, os tempos de resposta ficaram extremamente lentos.

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Recentemente, disponibilizamos uma nova versão do InterSystems IRIS no Vector Search Early Access Program, apresentando um novo índice Approximate Nearest Neighbor baseado no algoritmo de indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW).

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Artigo
· Jun. 28, 2021 5min de leitura
Views materializadas

Uma VIEW em SQL é basicamente uma instrução SQL preparada.
Deve ser executado e montado como qualquer outra consulta SQL.
VIEW MATERIALIZADA significa que o conteúdo é coletado antes das mãos e pode ser recuperado com bastante rapidez.
Eu vi o conceito primeiro com meu concorrente favorito chamado O * e eles fizeram muito barulho sobre isso.

{ favorite: because I could win every benchmark against them devil }

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