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· Maio 5, 2023 2min de leitura
Apache Superset agora com IRIS

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.

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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.

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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.

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· jan 4 2min de leitura
Obtendo JSON do SQL

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

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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>

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· Dez. 26, 2023 7min de leitura
Suporte a vetores, ou quase

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.

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· Ago. 8, 2023 4min de leitura
Quando usar o armazenamento colunar

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.

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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

https://www.youtube.com/embed/yUn5hdUVlXo
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Olá Comunidade,

Reproduza o video no InterSystems Developers YouTube:

Projecting Your Globals to SQL @ Global Summit 2023

https://www.youtube.com/embed/jzT85B_Yw-c
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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 <<

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