#SQL

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).

Novas atualizações  ⛴️ 

• Adicionada instalação pelo Docker. Rode `./build.sh` após clonagem para ter a aplicação e a instância IRIS rodando na sua máquina local.
• Conecte via InterSystems Extension no vsCode - Graças ao @Evgeny.

​

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.

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:

Caused by: java.sql.SQLException: [SQLCODE: <-4001111

Vocês imaginam o que poderia ser o problema? Poderiam me dar algum auxílio?

Desde já muito obrigado.

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.

A versão 0.28.2 já está disponível e inclui:
- Novas opções de formato de exportação CSV.
- Melhor escolha rápida de conexão e item da barra de status.
- As strings de erro de consulta agora são agrupadas.
- Configurações do documento que exigem reinicialização após alteração.

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.

Carregando o conjunto de dados

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.

SELECT3Name

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?

• Pesquisa de similaridade: os vetores permitem uma pesquisa de similaridade eficiente, como encontrar os itens ou documentos mais parecidos em um banco de dados. Bancos de dados relacionais tradicionais são projetados para pesquisas de correspondência exata, que não são adequadas para tarefas como pesquisa de similaridade em imagens ou texto.
• Flexibilidade: as representações vetoriais são versáteis e podem ser derivadas de vários tipos de dados, como texto (por embeddings, como Word2Vec e BERT), imagens (por modelos de aprendizado profundo) e muito mais.
• Pesquisas entre modalidades: os vetores permitem a pesquisa em várias modalidades de dados diferentes. Por exemplo, a partir da representação vetorial de uma imagem, é possível pesquisar imagens semelhantes ou textos relacionados em um banco de dados multimodal.

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:

⏯ Projecting Your Globals to SQL @ Global Summit 2023

Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

• Destaque de sintaxe
• Sugestões (tabelas, funções)
• 20+ formatos de saída
• Suporte ao stdin
• Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte 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 30 2023 09:05:12 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:

• COALESCE
• RANK
• DENSE_RANK
• ROW_NUMBER
• Função para obter totais correntes

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.DeBoeManager, Analytics Product Management, InterSystems
2. Construindo "data products" com dbt e InterSystems IRIS - by @tomdProduct Manager, Machine Learning, InterSystems

Teremos tempo para perguntas e discussão aberta: 

>> RSVP através Global Masters challenge <<

Visão geral

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:

Muitas pessoas ignoram esse tipo de consulta só porque não estão confortáveis em escrever uma grande quantidade de código ObjectScript para os métodos ou não veem como podem usá-lo nos apps relacionais. No entanto, para ser sincera, para mim — é uma das criações mais legais para o modelo relacional no IRIS! Ele deixa você expor as informações que quiser (não se limita a tabelas do seu banco de dados) como um conjunto de resultados para um cliente.

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.

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.

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:

⏯Connecting to InterSystems Cloud Services with Java

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!

Oi Comunidade, 

Divirta-se assistindo ao novo vídeo no InterSystems Developers YouTube:

⏯ Consultando 6 terabytes de informações de saúde protegidas na Northwell @ Global Summit 2022

Introdução

Esse artigo tem a intenção de ser um simples tutorial sobre como criar conexões ODBC e trabalhar com elas, já que eu achei o assunto um pouco confuso quando estava começando, mas tive pessoas incríveis que pegaram minha mão e me guiaram para conseguir, e eu acredito que todos merecem esse tipo de ajuda também.

Vou dividir cada pequena parte em seções, então sinta-se à vontade para pular para a que sentir necessidade, apesar de eu recomendar ler o texto na íntegra.

Introdução

Em alguns dos últimos artigos, eu falei sobre tipos entre IRIS e Python, e ficou claro que não é tão fácil acessar objetos de um lado pelo outro.

Por sorte, o trabalho já foi feito para criar o SQLAlchemy-iris (clique no link para ver na Open Exchange), o que faz tudo muito mais fácil para o Python acessar os objetos do IRIS, e eu vou mostrar como começar.

Obrigada @Dmitry Maslennikov !

Instalando

Para instalar, simplesmente abra seu terminal com acesso do administrador e digite

pip install sqlalchemy-iris

Isso também vai instalar os pré-requisitos, se necessário.

Introdução

Esse é um tutorial simples da forma mais rápida que eu achei para criar uma base de dados de exemplo para quaisquer razões, como realizar testes, fazer exemplos para tutoriais, etc.

Criando um namespace

1. Abra o terminal
2. Escreva o comando "D $SYSTEM.SQL.Shell()"
3. Escreva"CREATE DATABASE " e o nome desejado para o namespace.

Agora você tem um namespace novo de uma forma muito mais rápida que criando pelo Portal de Administração - que é claro que oferece muito mais opções de configuração.

Para selecioná-lo, saia do Shell SQL escrevendo "q" e então digitando 'zn "nomeDoNamespace".

Olá Desenvolvedores,

Divirta-se assistindo o novo vídeo no YouTube dos Desenvolvedores InterSystems:

⏯ Importando dados relacionais usando um script DD

Como você deve se lembrar do Global Summit 2022 ou do 2022.2 launch webinar, estamos lançando um novo e empolgante recurso para incluir em suas soluções analíticas no InterSystems IRIS. O Armazenamento Colunar apresenta uma maneira alternativa de armazenar os dados da tabela SQL que oferece uma aceleração de ordem de grandeza para consultas analíticas. Lançado pela primeira vez como um recurso experimental em 2022.2, o mais recente Developer Preview 2022.3 inclui várias atualizações que achamos que valeriam uma postagem rápida aqui.

Olá desenvolvedores,

Divirtam-se assistindo o novo vídeo no InterSystems Developers YouTube:

⏯ InterSystems IRIS Cloud SQL @ Global Summit 2022

Olá membros da Comunidade de Desenvolvedores,

Por favor, dêem as boas-vindas ao novo vídeo no YouTube de Desenvolvedores InterSystems:

⏯ Consultas dez vezes mais rápidas com armazenamento em colunas@ Global Summit 2022

No vasto e variado mercado de banco de dados SQL, o InterSystems IRIS se destaca como uma plataforma que vai muito além do SQL, oferecendo uma experiência multimodelo otimizada e a compatibilidade com um rico conjunto de paradigmas de desenvolvimento. Em especial, o mecanismo Object-Relational avançado ajudou as organizações a usar a abordagem de desenvolvimento mais adequada para cada faceta das cargas de trabalho com muitos dados, por exemplo, fazendo a ingestão de dados por objetos e consultando-os simultaneamente por SQL.

Olá Desenvolvedores, 

Veja como você pode conseguir um acesso relacional de alta performance utilizando o SQL para gerenciar dados em seus produtos InterSystems: 

⏯ Utilizando SQL com o InterSystems IRIS

Bom dia a todos.

Preciso consultar informações das tabelas/classes que estejam em lock

Eu achei na documentação a classe %SYS.LockQuery mas no exemplo ela parece ser uma Class Query(não estou acostumado com esse conceito) e só consigo consumir os dados via Object Script usando um %ResultSet

Existe alguma forma de consumir essas informações diretamente via SQL ?

Grato por qualquer ajuda