SQL é uma linguagem padrão para armazenar, manipular e recuperar dados em bancos de dados relacionais.
Este é um modelo para um aplicativo Flask que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.
git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up
A URL de base http://localhost:53795/flask/.
Projeto 4 – SQL Inbound Adapter
Vamos montar nossa próxima integração utilizando o adaptador SQL Inbound Adapter. Este adaptador permite acessar uma tabela externa ao IRIS e consumir seus registros.
No nosso exemplo iremos ler uma tabela via SQL externa ao IRIS através de uma conexão ODBC e armazenar as informações desejadas em uma global.
O primeiro passo é criar as mensagens da integração. Vamos criar o Request e o Response que iremos utilizar para trafegar as mensagens pelo barramento:
Em ObjectScript, você tem uma ampla coleção de funções que retornam algum valor tipicamente:
set variable = $somefunction(param1,param2, ...)
Não há nada de especial nisso.
Mas há um conjunto de funções que classifico como Funções de Lado Esquerdo
A especialidade delas é que você também pode usá-las à esquerda do operador igual como um alvo no comando SET:
set $somefunction(param1,param2, ...) = value
O motivo para levantar esse assunto é que com o IRIS 2024.1 há depois de muitos anos um "novo garoto nessa vizinhança"
Ao compilar minha classe Utils.Persistence.Menu no Studio ele apresenta a seguinte mensagem
ERROR #5356: Compiled storage class '%Storage.SQL doesnot exist
ERROR #5030: An error occurred while compiling class 'Utils.Persistence.Menu'
essa classe foi alterada no IRIS 2024 e após essa alteração começou a apresentar esse erro no CACHE 2018
no IRIS ela compila sem erros.
Alguém sabe como resolver?
No SQL, dados NULL e a string vazia ('') são dados diferentes. O método para definir e checar cada uma é como se segue
(1) dado NULL
[SQL]
insertintotest(a) values(NULL)
select * fromtestwhere a ISNULL[InterSystems ObjectScript]
setx=##class(User.test).%New()
setx.a=""(2) String Vazia ('')
[SQL]
insertintotest(a) values('')
select * fromtestwhere a = ''[InterSystems ObjectScript]
setx=##class(User.test).%New()
setx.a=$C(0)Para mais informações, por favor veja os seguintes documentos:
Isso pode ser conseguido usando o procedimento CSV() da classe %SQL.Util.Procedures .
Abaixo está o exemplo de uso do código. (Assumindo que o arquivo test.csv está em c:\temp.)
Se você encontrou o problema de que nem todas as linhas do seu resultado estão retornando no seu snapshot, você está no lugar certo.
Ao usar snapshots, existe uma informação não trivial de que eles têm um máximo de linhas que vem por padrão como 250.
Para mudar isso é muito simples. Ao invés de enviar o snapshot como referência direto no seu método de execução de query ou procedure, vamos inicializá-lo antes e definir um valor na propriedade MaxRowsToGet.
Um experimento sobre como usar a framework LangChain, Busca por Vetor IRIS e LLMs para gerar SQL compatível com IRIS de prompts de usuários.
Esse artigo foi baseado neste notebook. Você pode rodar com um ambiente pronto para uso com esta aplicação no OpenExchange.
Primeiro, precisamos instalar as livrarias necessárias:
!pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-iris pandas
Em seguida, importamos os módulos requeridos e definimos o ambiente:
Olá a todos!
Trabalho há muitos anos com Excel e, ultimamente, foquei no tratamento de bases de dados.
Realmente minha experiencia com Excel foi para trabalhos financeiros, não tanto analíticos de dados em si, mas em um projeto recente pude trabalhar muito com SQL e me interessei um pouco pelo tema (não sou nenhuma uma especialista, já aviso!)
Me perguntei como poderia unir vários excels em um para, por exemplo, entregá-lo à Análise de dados utilizando a tecnologia InterSystems. Juntei toda a informação em um pequeno artigo. Espero que seja útil e, é claro, estou aberta a correções.
Para desabilitar esse timeout, defina o timeout da query como desabilitado nas configurações de DSN (Data Source Name - Nome da fonte de dados):
Painel de controle Windows > Ferramentas de Administração > Fontes de Dados (ODBC) > Configuração de DSN do sistema
Se você marcar "Desabiltar o timeout de query", o timeout será desabilitado.
Se quiser mudar isso no lado da aplicação, você pode definir no nível da ODBC API.
Defina o atributo SQL_ATTR_QUERY_TIMEOUT quando chamar a função ODBC SQLSetStmtAttr antes de conectar à fonte de dados.
Olá Comunidade,
Esse é um passo a passo detalhado e claro sobre a plataforma IRIS AI Studio. Eu penso alto enquanto tento diferentes exemplos, alguns dos quais falham em devolver os resultados esperados - o que eu acho que é uma necessidade para que um plataforma desse tipo explore diferentes modelos, configurações e limitações. Esse vídeo será útil se está interessado em como construir o "Chat with PDF" (conversa com PDF) ou sistema de recomendações de dados usando a IRIS DB (DataBase - base de dados) e modelos LLM (Large Language Model - grande modelo de lingugagem).
No artigo anterior, vimos detalhes a respeito dos conectores, que permitem que o usuário carregue o arquivo, o converta para incorporações e armazene na IRIS DB. Nesse artigo, vamos explorar opções diferentes de recuperações que o Studio IRIS AI oferece: Semantic Search (pesquisa semântica), Chat (conversa), Recommender (recomendação) e Similarity (similaridade).
DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.
Análise K-mer: Fundamentos em Análise de Sequência de DNA
O nosso sistema funciona normalmente com a versão Iris 2023.2, porém foi necessário mudarmos de serviço de servidor cloud e ao migrar o banco para esse novo servidor e subir nossa aplicação começamos a receber alguns erros, que seguem abaixo:
Temos o prazer de anunciar o lançamento de uma nova versão da extensão SQLTools VS Code.
SQLTools conecta usuários do VS Code aos bancos de dados mais usados usando drivers, incluindo InterSystems IRIS. Com mais de 3,5 milhões de downloads, ajuda os usuários a trabalhar com seus dados com muito mais facilidade.
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. Vamos descobrir como carregar o conjunto de dados facilmente, extrair algumas características e analisá-las usando recursos do modelo de linguagem grande da OpenAI no Embedded Python e no framework Langchain.
Primeiro de tudo, precisamos carregar o conjunto de dados ou podemos só nos conectar a ele?
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
A função JSON_ARRAY aceita uma lista separada por vírgula de expressões e retorna um array JSON com esses valores.
Atualmente, há bastante conversa sobre o LLM, a IA etc. Os bancos de dados vetoriais fazem um pouco parte disso, e já há várias realizações diferentes para o suporte no mundo fora do IRIS.
Por que o vetor?
E vários outros motivos.
Então, para este concurso de python, decidi tentar implementar esse suporte. Infelizmente, não conseguir terminar a tempo, e explicarei abaixo porquê.
Olá Comunidade,
Reproduza o video no InterSystems Developers YouTube:
Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop) para o InterSystems IRIS SQL
Instale com o pip
pipinstallirissqlcliOu execute com o docker
dockerrun-itcaretdev/irissqlcliirissqlcliiris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USERConecte 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 30202309:05:12 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>Olá, comunidade,
Neste artigo, listei 5 funções SQL úteis com explicações e exemplos de consultas👇🏻
Estas são as 5 funções:
Vamos começar com a função COALESCE
Olá Desenvolvedores,
Nossa próxima Mesa Redonda de Desenvolvedores online irá acontecer no dia 30 de Novembro de 2023 às 10 am ET | 4pm CET. 📍
Conversas sobre tecnologia:
1. Foreign Tables - by @Benjamin De Boe Manager, Analytics Product Management, InterSystems
2. Construindo "data products" com dbt e InterSystems IRIS - by @Thomas Dyar Product Manager, Machine Learning, InterSystems
Teremos tempo para perguntas e discussão aberta:
>> RSVP através Global Masters challenge <<
A documentação online contém o tópico Defining and Using Class Queries (Definir e usar consultas de classe) para referência-
A personalização direta de procedimentos armazenados com ObjectScript tem sido útil para acessar o armazenamento NoSQL e as mensagens externas pela integração, para apresentar a saída em um formato tabular.
Por exemplo: um aplicativo que já usa 90% da interação SQL de um front-end também pode estender esse acesso aos outros 10% da funcionalidade de plataforma necessária, pelo mesmo acesso SQL.
Olá, Comunidade,
Neste artigo, vou apresentar meu aplicativo iris-mlm-explainer
Esse aplicativo da Web se conecta ao InterSystems Cloud SQL para criar, treinar, validar e prever modelos de ML, fazer previsões e mostrar um painel com todos os modelos treinados e uma explicação sobre o funcionamento de um modelo de machine learning ajustado. O painel fornece plotagens interativas de desempenho do modelo, importância do recurso, contribuições do recurso para previsões individuais, plotagens de dependência parcial, valores SHAP (interação), visualização de árvores de decisões individuais etc.
Com o lançamento do InterSystems IRIS Cloud SQL, estamos recebendo perguntas frequentes sobre como estabelecer conexões seguras por JDBC e outras tecnologias de driver. Temos um ótimo resumo e uma documentação detalhada sobre as tecnologias de driver, mas essa documentação não chega a descrever ferramentas de cliente individuais, como DBeaver, nossa favorita. Neste artigo, vamos descrever as etapas para criar uma conexão segura no DBeaver para sua implantação do Cloud SQL.
Neste tutorial, quero falar sobre consultas de classe. Para ser mais precisa, sobre as consultas baseadas em código escrito pelo usuário:
Com o InterSystems IRIS 2022.2, apresentamos o armazenamento colunar como uma nova opção para a persistência das suas tabelas SQL do IRIS que pode otimizar suas consultas analíticas por ordem de magnitude. O recurso está marcado como experimental em 2022.2 e 2022.3, mas se tornará um recurso de produção totalmente compatível no próximo lançamento de 2023.1.
A documentação do produto e este vídeo introdutório já descrevem as diferenças entre o armazenamento em linhas, que ainda é o padrão no IRIS e é usado pela nossa base de clientes, e o armazenamento de tabela colunar, além de fornecer orientações de alta qualidade para a escolha do layout de armazenamento adequado para seu caso de uso. Neste artigo, vamos falar sobre esse tema e compartilhar algumas recomendações com base nos princípios de modelagem do setor, testes internos e feedback dos participantes do Programa de Acesso Antecipado.
Apache Superset é uma plataforma moderna de exploração e visualização de dados. O Superset pode substituir ou trazer ganhos para as ferramentas proprietárias de business intelligence para muitas equipes. O Superset integra-se bem com uma variedade de fontes de dados.
E agora é possível usar também com o InterSystems IRIS.
Uma demo online está disponível e usa IRIS Cloud SQL como sua fonte de dados.
.png)
Olá Comunidade,
Assista a este vídeo para ver como se conectar ao InterSystems Cloud Services a partir de seu aplicativo Java usando o driver InterSystems JDBC:
Olá desenvolvedores!
Como você sabe, o IRIS da InterSystems além de globais, objetos, documentos e modelos de dados XML também suporta relacional onde o SQL é esperado como uma linguagem para lidar com os dados.
E como em outros DBMS relacionais, o InterSystems IRIS possui seu próprio dialeto.
Começo esta postagem para dar suporte a uma folha de dicas SQL e convido você a compartilhar seus favoritos - atualizarei o conteúdo com os comentários recebidos.
Aqui vamos nós!