El modelo relacional organiza los datos en una o más tablas (o "relaciones") de columnas y filas, mediante una clave única para identificar cada fila. Las filas también se llaman registros o tuplas.
Obtener más información sobre los modelos de datos relacionales.
InterSystems Data Platform (IDP) es compatible con las tablas relacionales como parte del concepto de modelos de almacenamiento múltiples. La IDP proporciona acceso al SQL y a la API de las tablas relacionales.
Al comenzar con InterSystems IRIS o Caché, los desarrolladores a menudo se encuentran con tres conceptos fundamentales: Dynamic Objects, Globals y Relational Table. Cada uno tiene su papel en la construcción de soluciones escalables y mantenibles. En este artículo recorreremos ejemplos prácticos de código, destacaremos buenas prácticas y mostraremos cómo estos conceptos se relacionan entre sí.
1. Trabajando con Dynamic Objects:
De cara a la reconstrucción de los índices de una clase persistente/tabla, hay que utilizar el método %BuildIndices(), proporcionado por dicha clase. Para ello hay que especificar los valores de inicio y fin de los ID para los cuales se quieren reconstruir índices en los argumentos del método.
Por ejemplo, para reconstruir el índice NameIDX y el índice ZipCode en la clase Sample.Person sólo para ID=10 a 20, ejecutad el siguiente código (el rango de ID se especifica en los argumentos quinto y sexto).
InterSystems IRIS actualmente limita sus clases a 999 propiedades.
Pero, ¿qué hacer si necesita almacenar más datos por objeto?
Este artículo respondería a esta pregunta (con el apunte adicional de Community Python Gateway y cómo transferir conjuntos de datos amplios a Python).
En realidad, la respuesta es muy simple: InterSystems IRIS actualmente limita las clases a 999 propiedades, pero no a 999 primitivas. La propiedad en InterSystems IRIS puede ser un objeto con 999 propiedades y así sucesivamente; el límite se puede ignorar fácilmente.
Antes de empezar a hablar de bases de datos y de los distintos modelos de datos que existen, primero explicaré qué es una base de datos y cómo se utiliza.
Una base de datos es una colección organizada de datos, almacenados y accesibles de forma electrónica. Se utiliza para almacenar y recuperar datos estructurados, semiestructurados o sin procesar, que normalmente están relacionados con un tema o una actividad.
En el corazón de toda base de datos hay al menos un modelo utilizado para describir sus datos. Y según el modelo que utilice, una base de datos puede tener características ligeramente diferentes y almacenar distintos tipos de datos.
Para escribir, recuperar, modificar, ordenar, transformar o imprimir la información de la base de datos, se utiliza un software llamado Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS, por sus siglas en inglés).
El tamaño, la capacidad y el rendimiento de las bases de datos y sus respectivos DBMS ha aumentado de forma significativa. Esto ha sido posible gracias a los avances tecnológicos en varios ámbitos, como los procesadores, la memoria y almacenamiento de los ordenadores y las redes informáticas. En general, el desarrollo de la tecnología de bases de datos puede dividirse en cuatro generaciones basadas en los modelos o la estructura de los datos: navegacional, relacional, de objetos y post-relacionales.
De nuevo se me planteó un reto que me costó algún tiempo y muchas pruebas obtener la mejor solución. Y ahora que lo logré, me gustaría compartir mi nuevo conocimiento.
En un namespace hay muchas clases similares, así que para dejarlas más sencillas hay una superclase con las propiedades comunes. Además, entre las clases hay relaciones. Yo tenía que hacer una exportación de una de esas clases a JSON, pero no podía cambiar las superclases, porque si no, podría descomponer el flujo de otras integraciones.
Me gustaría compartir algunas funciones de almacenamiento que también existen en Caché y que son prácticamente desconocidas y en su mayoría no se utilizan. Por supuesto, están disponibles en IRIS y son más relevantes con arquitecturas de almacenamiento extensas y distribuidas.
En SQL, la condición más frecuente WHERE se relaciona principalmente con el contenido de las filas en las que trabajas.
Por lo tanto, debe calcularse y verificarse para cada fila a la que accedas.
Distinto es el caso (y por eso la llamé ESTÁTICA) de una condición WHERE independiente de las filas a las que accedes.
¡Hola a tod@s!
Cuando hablo con alguien de perfil técnico por primera vez acerca de InterSystems IRIS, siempre comienzo hablando de que en el centro de todo InterSystems IRIS es una Base de Datos Multimodelo. En mi opinión, esta es la mayor ventaja (desde la visión de Sistemas de Bases de Datos), ya que:
¡Hola Comunidad!
Os traemos el cuarto episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés. En esta ocasión, charlamos con @Benjamin De Boe, que nos explica algunas de las cosas que podéis hacer para optimizar vuestras consultas SQL en InterSystems IRIS.
Todos hemos oído — tanto de nosotros mismos como de otros — la queja "esto va demasiado lento". Creo que Benjamin ha hecho un gran trabajo revisando todas las cosas en las que os podeis fijar en vuestras consultas en IRIS para descubrir lo que se puede mejorar.
¡Hola a tod@s!
En las partes anteriores (1, 2) de este artículo, hablamos de Globals como árboles. En esta tercera parte, los veremos como matrices dispersas.
Una matriz dispersa es un tipo de matriz donde la mayoría de los valores asumen un valor idéntico.
En la práctica, a menudo veréis matrices dispersas tan grandes que no tiene sentido ocupar memoria con elementos idénticos. Por lo tanto, tiene sentido organizar matrices dispersas de tal manera que no se desperdicie memoria al almacenar valores duplicados.
Principiantes- ver Parte 1.
Una estructura, como un árbol ordenado, tiene varios casos especiales. Echemos un vistazo a aquellos que tienen un valor práctico para trabajar con globals.
Los globals pueden usarse no solo como una matriz, sino como variables regulares. Por ejemplo, para crear un contador:
¡Hola a tod@s!
En este artículo voy a hablar sobre los Globals, esas espadas mágicas para almacenar datos, que han estado con nosotros desde hace tiempo, pero no mucha gente las utiliza de forma eficiente o realmente conoce esta súper herramienta.
Si se utilizan globals para realizar las tareas en donde realmente brillan, los resultados pueden ser sorprendentes, ya sea en términos de un mayor rendimiento o en una simplificación drástica de la solución en general (1, 2).