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.

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Artigo
· jan 16 3min de leitura
Minificando XML no IRIS

Em um projeto em que estou trabalhando, precisamos armazenar alguns XMLs arbitrários no banco de dados. Esse XML não tem nenhuma classe correspondente no IRIS; precisamos apenas armazená-lo como uma string (ele é relativamente pequeno e cabe em uma string).
Como existem MUITOS (milhões!) de registros no banco de dados, decidi reduzir o tamanho o máximo possível sem usar compressão. Sei que parte do XML a ser armazenado está indentada, parte não, isso varia.

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