Olá, desenvolvedores!

Observando a avalanche de ferramentas para desenvolvedores movidas por IA e baseadas em vibe-coding que vêm surgindo quase todo mês, com recursos cada vez mais interessantes, eu fiquei me perguntando se seria possível aproveitá-las com o InterSystems IRIS. Pelo menos para construir um frontend. E a resposta é: sim! Pelo menos com a abordagem que eu segui.

Aqui está minha receita para construir a interface via prompting conectada ao backend IRIS:

1. Tenha uma REST API no lado do IRIS, que siga uma especificação Open API (swagger).
2. Gere a interface com alguma ferramenta de vibe-coding (por exemplo, Lovable) e aponte essa interface para o endpoint da REST API.
3. Pronto!

Aqui está o resultado do meu próprio exercício — uma interface 100% criada via prompt conectada a uma REST API IRIS, que permite listar, criar, atualizar e excluir registros de uma classe persistente (Open Exchange, código do frontend, vídeo):

Qual é a receita em detalhes?

Iris Gravando Global com caracteres sem padrão alfabético:

Se você está migrando do Oracle para o InterSystems IRIS — como muitos dos meus clientes — pode se deparar com padrões específicos de SQL do Oracle que precisam ser adaptados.

Veja esse examplo:

SELECT (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - LEVEL + 1) AS gap_date
FROM dual
CONNECT BY LEVEL <= (TO_DATE('2023-05-12','YYYY-MM-DD') - TO_DATE('2023-05-02','YYYY-MM-DD') + 1);

No Oracle:

O Google Forms é a solução mais popular no mercado para a coleta de dados, respostas a questionários e quizzes. Por isso, é a ferramenta ideal para coletar dados e respostas de pacientes de forma prática, eliminando a necessidade de expandir ou desenvolver sistemas complexos.

Introdução

MonLBL é uma ferramenta para analisar o desempenho da execução de código ObjectScript linha por linha. codemonitor.MonLBL é um wrapper baseado no pacote %Monitor.System.LineByLinedo InterSystems IRIS, projetado para coletar métricas precisas sobre a execução de rotinas, classes ou páginas CSP.

O wrapper e todos os exemplos apresentados neste artigo estão disponíveis no seguinte repositório do GitHub: iris-monlbl-example

Por muito tempo, eu quis aprender o framework Django, mas sempre surgia algum projeto mais urgente que acabava tomando prioridade. Como muitos desenvolvedores, eu uso Python para projetos de machine learning, mas quando comecei a aprender programação para web, o PHP ainda dominava.

1. Um Exemplo Motivador

O Python embarcado já existe há algum tempo. Você provavelmente seguiu os tutoriais e aprendeu sobre ele. No entanto, se você tentou combinar Python e ObjectScript em um trabalho de desenvolvimento real, provavelmente se deparou com situações em que recebeu uma mensagem de erro como esta:

Oi Pessoal,

Por favor,

Gostaria de um exemplo de código csp para tranferir um arquivo xml, txt, csp para o servidor onde se encontra instalado o IRIS.

Obrigado,

Edilson

Introdução

Olá! Neste artigo, discutirei a degradação de banco de dados, um tipo de problema de integridade de dados que se pode enfrentar ao usar o IRIS. Primeiro, farei uma revisão da estrutura dos bancos de dados IRIS. Em seguida, discutirei como a degradação de banco de dados pode se manifestar e as causas comuns de problemas de degradação. Concluirei com dicas gerais que damos aos nossos clientes sobre como prevenir ou se preparar para problemas de degradação de banco de dados.

Tenho certeza de que a maioria de vocês está familiarizada com a utilidade %SYS.MONLBL, que é crucial ao analisar gargalos de desempenho de código. Ela permite que você selecione várias rotinas que deseja monitorar em tempo de execução e também especifique qual(is) processo(s) você quer observar. MAS, e se você não souber exatamente qual processo executaria seu código? Isso é verdade para muitos aplicativos baseados na web (CSP/REST) hoje. Você quer minimizar a utilização de recursos em seu sistema de produção que precisa de análise.

Olá a todos,

Feliz em anunciar uma GitHub Action para fazer o deploy de fontes de um repositório GitHub diretamente para o IRIS.

Por favor viste https://openexchange.intersystems.com/package/Github-Action-IRIS-Deployer

Ao trabalhar com InterSystems IRIS, desenvolvedores e arquitetos de banco de dados frequentemente enfrentam uma decisão crítica: usar Dynamic SQL ou Embedded SQL para consultar e atualizar dados. Ambos os métodos têm seus pontos fortes e casos de uso únicos, mas entender suas implicações de desempenho é essencial para fazer a escolha certa. O tempo de resposta, uma métrica chave na avaliação do desempenho de aplicações, pode variar significativamente dependendo da abordagem SQL utilizada. Dynamic SQL oferece flexibilidade, pois as consultas podem ser construídas e executadas em tempo de execução, tornando-o ideal para cenários com necessidades de consulta imprevisíveis ou altamente variáveis. Por outro lado, Embedded SQL enfatiza a estabilidade e a eficiência ao integrar código SQL diretamente na lógica da aplicação, oferecendo tempos de resposta otimizados para padrões de consulta predefinidos.

Neste artigo, explorarei os tempos de resposta ao usar esses dois tipos de SQL e como eles dependem de diferentes estruturas de classe e do uso de parâmetros. Para fazer isso, usarei as seguintes classes do diagrama:

Tem algum tutorial de configuração o vscode para acessar o Intersystems Iris, permitindo a edição e compilação de rotinas em determinado Namespace.

Onde posso pesquisar, estamos verificando migrando da versão 2021.2 que ainda tem o Studio, para a mais rescente que não tem mais o Studio.

O incrível Iris-nator chegou à cidade. Ele sabe o que você pensa, com apenas algumas perguntas ele é capaz de adivinhar o personagem em que você pensou. Você se atreve?