#JDBC

Con el lanzamiento de InterSystems IRIS Cloud SQL, recibimos cada vez más preguntas sobre cómo establecer conexiones seguras mediante JDBC y otras tecnologías de drivers. Aunque contamos con una documentación resumida y detallada sobre las tecnologías de los drivers, nuestra documentación no describe herramientas cliente individuales, como nuestra favorita personal, DBeaver. En este artículo, describiremos los pasos para crear una conexión segura desde DBeaver a vuestra implementación de Cloud SQL.

Debido a que la interpretación de SCHEMA por parte de MySQL difiere de la comprensión interpretación común en SQL (como se ve en IRIS, SQL Server u Oracle), nuestro asistente automático de tablas vinculadas puede encontrar errores al intentar recuperar la información de metadatos para construir la tabla vinculada.

(Esto también se aplica a procedimientos y vistas vinculadas)

Al intentar crear una tabla vinculada mediante el asistente, os encontraréis con un error que se parece a esto:

No estoy seguro de que haya muchos que se conecten a MS SQL para ejecutar consultas, procedimientos almacenados, etc., pero nuestro sistema de salud tiene muchas bases de datos diferentes basadas en MS SQL que usamos en el entorno de interoperabilidad por diversas razones.

Con el impulso de movernos de on-premises a la nube, nos encontramos con algunas dificultades con nuestras conexiones SQL Gateway y cómo configurarlas para usar Microsoft Entra para la autenticación de Active Directory.

¡Hola! He ampliado mi repositorio de demostración, andreas5588/demo-dbs-iris, para facilitar las pruebas de las funciones FOREIGN SERVER y FOREIGN TABLE en IRIS.

Para lograrlo, creé un espacio de nombres llamado FEDERATION. La idea es la siguiente:

1. Configurad conexiones JDBC para cada espacio de nombres.
2. Cread un FOREIGN SERVER dentro del espacio de nombres FEDERATION para cada conexión.
3. Definid al menos una FOREIGN TABLE basada en cada servidor externo.

El Script:  demo-dbs-iris/src/sql/02_create_foreign_server.sql

Un inicio rápido para los datos de InterSystems Cloud SQL en Databricks

Hola, espero que este post ayude:

En resumen: MAXLEN es relevante sobre todo para conexiones odbc/jdbc y necesitas especificar un valor apropiado dentro de tus tablas (clases), de lo contrario los datos podrían truncarse cuando los consultes, o incluso fallar cuando intentes insertar datos.

Una larga historia:

Hola comunidad,

En esta serie de artículos, exploraremos las siguientes opciones de uso de InterSystems SQL:

1. SQL embebido

2. SQL dinámico

3. Class Queries

Descripción general SQL

Configuración de producción

Esta demostración tiene una producción de interoperabilidad con 16 elementos.

Configuración de producción HL7 + Kafka Producer

La primera parte de esta demostración consiste en enviar un archivo HL7 SIU que será transmitido a los otros 2 flujos HL7 (HTTP y TCP), y transformado y transmitido al servidor Kafka. Los flujos HTTP y TCP transformarán los mensajes HL7 del mismo modo antes de enviarlos también a Kafka.

• 3 Servicios HL7
• 1 Enrutador HL7
• 2 Operaciones HL7
• 1 Operación de Negocio que envía los mensajes transformados a Kafka

Reglas de negocio

SSHes unframework relativamente representativo de Java, que fue popular hace muchos años. Están Struts+Spring+hibernate y Spring MVC+Spring+hibernate. Por supuesto, utilicé la segunda en la universidad. Si puedo conectar IRIS a Hibernate como librería, ¿significa también que, en teoría, IRIS puede ser desarrollado utilizando el framework SSH?

Herramientas y entorno

JDK 1.8

       Maven

       Hibernate 5.X.X

       IRISHealth-2022.1.3

       intellij idea

       Windows 10 64

Como antiguo programador de JAVA siempre ha sido un reto decidir qué base de datos era la más adecuada para el proyecto que íbamos a desarrollar, uno de los principales criterios que usaba era el del rendimiento de las mismas, así como sus capacidades de configuración HA (high availability o alta disponibilidad). Pues bien, es el momento de poner a prueba a IRIS respecto a algunas de las bases de datos más comunmente usadas, por eso me he propuesto elaborar un pequeño proyecto de Java basado en SpringBoot que conecte vía JDBC con una base de datos MySQL, otra de PostgreSQL y finalmente con

Estimados miembros de la Comunidad.

Una problemática muy común en muchos usuario es el uso de una base de datos externa como entrada de datos a una producción de IRIS. Como ya sabréis tenemos dos métodos de conexión directas a bases de datos externas desde IRIS, la primera es mediante ODBC y la segunda es recurriendo a una conexión vía JDBC.

En nuestro ejemplo procederemos a realizar una conexión mediante JDBC y para ello montaremos un pequeño proyecto en Docker para que podáis jugar con ello cuanto queráis.

Estos días he estado trabajando con la excelente y nueva funcionalidad: LOAD DATA. Con este artículo me gustaría compartir mis primeras experiencias con todos. Los siguientes puntos no contienen ningún orden ni ningún otro análsis. Son solo cosas que observé al utilizar el comando LOAD DATA. Y se debe tener en cuenta que estos puntos se basan en la versión 2021.2.0.617 de IRIS, que es una versión de prueba. Por ello, es posible que mis observaciones no apliquen a las nuevas versiones de IRIS. Pero quizás sean útiles para otros.

1) La ruta del archivo está en el lado del servidor

Sigue estos sencillos y rápidos pasos para configurar las conexionesODBC/JDBC con InterSystems IRIS® e InterSystems IRIS for Health™:

• Cómo configurar las conexiones JDBC
• Cómo configurar las conexiones ODBC

Ahora en un sencillo formato de lista para ayudarte a realizar el proceso en tu propio sistema.

¡Esperamos que os resulte útil!

Acabo de redactar un ejemplo rápido para ayudar a un colega a cargar datos en IRIS desde R usando RJDBC y pensé que sería útil compartirlo aquí para futuras consultas.

Fue bastante sencillo, aparte de que a IRIS no le gusta el uso de puntos "." en los nombres de las columnas; la solución alternativa es simplemente renombrar las columnas. Alguien con más conocimientos que yo en R seguramente pueda ofrecer un enfoque más amplio 

Una de nuestras apps utiliza una consulta de clase para un informe ZEN y funciona perfectamente en ese informe, produciendo los resultados esperados. Hemos migrado a InterSystems Reports y nos hemos dado cuenta de que, para un informe que utiliza la misma consulta de clase, aparecen en la parte de abajo más de 100 filas extra con los mismos valores en las columnas.

Descartamos InterSystems Reports como fuente del problema reproduciendo el problema de "filas extra" con una hoja de cálculo de Excel que llama a la misma consulta de clase utilizando un procedimiento almacenado.

Palabras clave: Python, JDBC, SQL, IRIS, Jupyter Notebook, Pandas, Numpy y aprendizaje automático 

Hoy me he encontrado con este artículo de Zphong Li, que publicó en Enero de 2020 pero que creo que es muy interesante y aún útil a día de hoy. Así que... para los que estéis haciendo vuestros primeros pinitos en Machine Learning con InterSystems IRIS, Python y Jupyter... aquí lo tenéis!!

1. Objetivo

¡Hola Comunidad!

El plazo para participar en el Sexto Concurso para Desarrolladores de InterSystems ya ha terminado y empieza la fase de votación.

Hemos recibido 10 aplicaciones, así que ya puedes elegir la mejor solución Full Stack desarrollada utilizando InterSystems IRIS!

¿Cómo se vota?

¡Hola desarrolladores!

¡Ya está listo el nuevo concurso para crear soluciones de código abierto utilizando InterSystems IRIS Data Platform!

El tema de este sexto concurso es Full Stack.

Estará activo durante tres semanas: del21 de septiembre al 11 de octubre.

¿Alguien sabe si hay una tabla o consulta para obtener el "Application Error Log (^ERRORS)" por SQL?

¡Hola a tod@s!

El Portal de Administración del Sistema Caché incluye una potente herramienta de consultas en SQL basada en la web, aunque para algunas aplicaciones lo más conveniente es utilizar un cliente dedicado SQL que esté instalado en la PC del usuario.

SQuirreL SQL es un conocido cliente SQL de código abierto construido en Java, que utiliza JDBC para conectarse a un DBMS. Como tal, podemos configurar SQuirreL para que se conecte a Caché usando el controlador JDBC en Caché.

Encontrar el controlador JDBC de Caché en archivos JAR

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también

Todos

Hay un método setQueryTimeout en la clase% Net.Remote.Java.JDBCGateway de IRIS, ¿cómo usar Ensemble2016 para lograr esta función?

Las herramientas que utilizan los astrónomos

Hace 6 años, el 19 de diciembre del 2013, la Agencia Espacial Europea (ESA) lanzó un telescopio orbital llamado Gaia. Podéis obtener más información sobre la misión Gaia en la página web oficial de la Agencia Espacial Europea o en el artículo de Vitaly Egorov (Billion pixels for a billion stars).

Como todos sabemos, IRIS Database / Caché es un motor de base de datos que efectúa muchas tareas dentro de sí misma. Sin embargo, ¿qué puede hacer cuando necesita tener acceso a una base de datos externa? Una opción es utilizar el SQL Gateway en Caché mediante un conector JDBC. En este artículo, mi objetivo es responder las siguientes preguntas con el fin de ayudarle a que se familiarice con la tecnología y que resuelva algunos de los más problemascomunes.