Você sabia que pode obter dados JSON diretamente das suas tabelas SQL?

Vou apresentar duas funções SQL úteis que são usadas para recuperar dados JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY e JSON_OBJECT.
Você pode usar essas funções na instrução SELECT com outros tipos de itens select, e elas podem ser especificadas em outros locais onde uma função SQL pode ser usada, como em uma cláusula WHERE

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.

Você já editou arquivos no VS Code, mas precisou verificar um valor global ou executar alguns comandos do ObjectScript? Agora você pode, sem necessidade de configuração! Se você tem vscode-objectscript extension version 2.10.0 ou posterior e estiver conectado ao InterSystems IRIS 2023.2 ou posterior, agora você pode abrir uma conexão de terminal com seu servidor, independentemente de onde ele esteja localizado.

Existem três maneiras de abrir este novo terminal:

Neste artigo, demonstro como criar uma coluna de tabela (antes chamada de "propriedades") com suas classes datatype personalizadas ao usar a DDL definida pelo usuário. As propriedades são um membro fundamental da definição de classe persistente. Datatypes são essenciais para definir os tipos de valores armazenados em uma coluna da tabela. Em geral, os nomes de datatype do SQL diferem dos datatypes da InterSystems, como VARCHAR = %String.

Introdução

Na era digital moderna, garantir a segurança de aplicações, especialmente aquelas que manipulam dados sensíveis de saúde, é fundamental. A confidencialidade, integridade e disponibilidade desses dados são cruciais, exigindo medidas robustas de segurança. A autenticação de dois fatores (2FA) se destaca como uma melhoria crítica para proteger o acesso, adicionando uma camada extra de segurança além das senhas. Reconhecendo a importância dessa funcionalidade, a InterSystems oferece suporte integrado para 2FA em suas soluções de banco de dados. Este tutorial visa orientá-lo no processo de configuração da autenticação de dois fatores no ambiente InterSystems, garantindo que seus dados permaneçam seguros e acessíveis apenas para usuários autorizados.

Definindo o contexto

Suponha que você tenha as 2 classes persistentes a seguir habilitadas para JSON (ou seja, estende %JSON.Adaptor ou %pkg.isc.rest.model.adaptor)

Neste tutorial, quero falar sobre consultas de classe. Para ser mais precisa, sobre as consultas baseadas em código escrito pelo usuário:

Temos um delicioso conjunto de dados com receitas escritas por vários usuários do Reddit, porém, a maioria das informações é texto livre, como o título ou a descrição de um post.

Rubrica de perguntas frequentes da InterSystems

Para resolver o erro <PROTECT>, remova o atributo somente leitura do banco de dados da biblioteca de todo o sistema (IRISLIB para InterSystems IRIS, CACHELIB para Caché/Ensemble/HealthShare (baseado em Caché))

Quando terminar de importar a rotina, lembre-se de alterá-la novamente para somente leitura.

O Banco de Dados de Documentos do InterSystems IRIS (DocDB) oferece uma abordagem flexível e dinâmica de gestão dos dados de bancos de dados. O DocDB abraça o poder do JSON (JavaScript Object Notation), fornecendo um ambiente sem esquema para armazenar e recuperar dados.

É uma ferramenta poderosa que permite aos desenvolvedores ignorar um monte de código boilerplate na interação com aplicativos existentes, serialização, paginação e integração. O fluxo perfeito do DocDB com os serviços e as operações de Interoperability Rest possibilita um grande salto na produção e no gerenciamento de APIs.

Confira a documentação completa do DocDB aqui. No contexto deste artigo, mostrarei um caso de uso em que o DocDB é uma combinação perfeita.

Olá, comunidade!

Acho que todo mundo deixa o código-fonte do projeto no repositório hoje em dia: Github, GitLab, bitbucket, etc. A mesma coisa para projetos do InterSystems IRIS , confira qualquer um no Open Exchange.

O que fazemos sempre que começamos ou continuamos a trabalhar com um determinado repositório usando a Plataformas de Dados InterSystems?

Precisamos de uma máquina do InterSystems IRIS local, bem como configurar o ambiente para o projeto e importar o código-fonte.

Portanto, todo desenvolvedor faz o seguinte:

1. Verifica o código no repositório
2. Instala/executa a instalação do IRIS local
3. Cria um novo namespace/banco de dados para um projeto
4. Importa o código nesse novo namespace
5. Configura todo o ambiente rest
6. Começa/continua a programar o projeto 

Se você "dockerizar" seu repositório, as linhas de etapas podem ser resumidas em 3 etapas:

1. Verifica o código no repositório
2. Executa o docker-compose build 
3. Começa/continua a programar o projeto 

Aproveite - nada do trabalho manual das etapas 3, 4 e 5, que podem levar minutos e trazer dor de cabeça às vezes.

Você pode "dockerizar" (quase) qualquer repositório da InterSystems seguindo algumas etapas. Vamos lá!

A maioria dos exemplos que eu vi até agora no OEX (OpenExchange) ou na DC (Developer Community) deixam a impressão de que os VECTORs são apenas algo disponível com SQL com as 3 funções, especialmente em torno de VECTOR_Search.
* TO_VECTOR()
* VECTOR_DOT_PRODUCT ()
* VECTOR_COSINE ()

Há um sumário muito útil escondido no pacote demo iris-vector-search.
Lá você pode encontrar tudo o que precisa em diversos links e cantos.

Alguns meses atrás, enfrentei um desafio importante: otimizar o tratamento da lógica de negócios em nosso aplicativo. Meu objetivo era extrair a lógica de negócios do código e passar para analistas. Lidar com várias regras pode resultar facilmente em um código desorganizado com uma infinidade de instruções "if", especialmente se o programador não entende a complexidade ciclomática. Esse código vira uma dor de cabeça para quem trabalha com ele — difícil de escrever, testar e desenvolver.

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.