É um prazer anunciar que o DBeaver suporta a plataforma de dados InterSystems IRIS nativamente desde a versão 7.2.4. Você não precisa realizar uma configuração manual mais, basta identificar o ícone do IRIS na lista de conexões.
Todos os campos necessários já vem preenchidos mas, não se esqueça de colocar seu usuário e senha !!!!
IRIS External Table é um projeto de código aberto da comunidade InterSystems, que permite usar arquivos armazenados no sistema de arquivos local e armazenamento de objetos em nuvem, como o AWS S3, como tabelas SQL.
O mesmo serviço com a possibilidade de receber várias consultas SQL diferentes e sempre entregar o resultado independente de quantas colunas distintas tenham essas diferentes consultas. Aqui demonstro como pode ser possível montar esse tipo de serviço utilizando o Service Bus da Intersystems.
Possível cenário (Desconsiderar o uso de um BI):
Vamos pensar em um painel real time onde iremos fornecer as informações de consumo de um material por região para o setor de compras e teremos as informações do nome do produto, fabricante e quantidade por exemplo.
Desde o Caché 2017, o mecanismo SQL inclui um novo conjunto de estatísticas. Ele registra o número de vezes que uma consulta é executada e o tempo que leva para executá-la.
Este é um exemplo de codificação funcionando no IRIS 2020.1 e no Caché 2018.1.3
Ele não será sincronizado com as novas versões
E também NÃO é atendido pelo Suporte da InterSystems!
Globais no Caché / Ensemble / IRIS são normalmente invisíveis ao acessar o SQL
Este exemplo mostra como contornar esse limite.
Preciso fazer uma chamada sql (utilizando JDBC) para executar uma procedure que retorna um objeto estruturado (Oracle Object) como parâmetro de saída.
No entanto, o método do Adptador SQL não está aceitando o tipo de dado STRUCT do JDBC (referente ao Oracle Oject), retornando a seguinte mensagem de erro:
As consultas utilizando intervalo de datas estão muito lentas para você? O desempenho do SQL te desanima? Eu tenho um estranho truque que pode te ajudar! (Desenvolvedores de SQL odeiam isso!)*
Preciso gerar um arquivo DDL a partir de uma classe .cls que já existe, a ideia é criar uma tabela espelho em SQL. É possível fazer essa exportação ou preciso fazer CREATE TABLE manualmente?
Recentemente, eu queria obter uma lista de todas as consultas em cache e seus textos. Veja como fazer isso. Primeiro, crie um procedimento SQL retornando texto de consulta de cache a partir de um nome de rotina de consulta em cache:
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.
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.
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 ?
Uma VIEW em SQL é basicamente uma instrução SQL preparada. Deve ser executado e montado como qualquer outra consulta SQL. VIEW MATERIALIZADA significa que o conteúdo é coletado antes das mãos e pode ser recuperado com bastante rapidez. Eu vi o conceito primeiro com meu concorrente favorito chamado O * e eles fizeram muito barulho sobre isso.
{ favorite: because I could win every benchmark against them }
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.
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
Abra o terminal
Escreva o comando "D $SYSTEM.SQL.Shell()"
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.
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.
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.
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.
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