#SQL

Entrei na InterSystems há menos de um ano. Mergulhar em ObjectScript e no IRIS foi empolgante, mas também cheio de pequenas surpresas que me pegaram de surpresa no começo. Neste artigo, reúno os erros mais comuns que eu, e muitos colegas novos, cometemos, explico por que eles acontecem e mostro exemplos concretos e correções práticas. Meu objetivo é ajudar outros desenvolvedores iniciantes a economizarem tempo e evitarem os mesmos tropeços no caminho.

No cenário atual de dados de saúde, o FHIR se tornou o padrão para a troca de dados clínicos estruturados. No entanto, embora o FHIR se destaque em interoperabilidade, seu formato JSON torna a análise desafiadora — incluindo os FHIR QuestionnaireResponse.

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.