什么是非结构化数据？
非结构化数据是指缺乏预定义数据模型或组织的信息。与数据库中具有清晰结构（例如表和字段）的结构化数据相比，非结构化数据缺乏固定的模式。此类数据包括文本、图像、视频、音频文件、社交媒体帖子、电子邮件等。

为什么来自非结构化数据的见解很重要？
根据 IDC（国际数据公司）的报告，预计到 2025 年，全球 80% 的数据将是非结构化的，这将成为 95% 企业的重大担忧。 福布斯文章

人工智能世界如何解决这个问题？
在人工智能领域，生成式人工智能在为非结构化数据提供解决方案方面发挥着至关重要的作用。它擅长从文本/图像/视频中提取有价值的信息、文本摘要和处理文档等任务。

Intersystems 非结构化数据解决方案
Intersystems IRIS 提供了一种称为“SQL 文本搜索”的特殊解决方案，用于搜索非结构化数据。此功能有助于对多种语言的非结构化文本数据进行语义上下文搜索。

使用 SQL 文本搜索有什么优点？

快速搜索： InterSystems IRIS SQL 搜索利用优化的索引生成快速导航大量数据，避免对数据本身进行顺序搜索。

单词感知搜索：与基本字符串搜索不同，SQL 搜索依赖于文本中的语义结构，以单词为基本单位。这种方法最大限度地减少了嵌入字符串或跨越两个单词的字符串引起的误报。

本篇文章会介绍一个简单的示例：如何使用IRIS 2023版自带的EnsLib.SQL.Service.GenericService 和EnsLib.SQL.Operation.GenericOperation将MySQL的数据库读取出来并灌入Oracle数据库，本示例以Windows环境为例。

1. 创建SQL网关连接，连到MySQL

1.1 在windows中创建MySQL ODBC连接

1.2 在IRIS中创建ODBC SQL网关连接，连接到MySQL

系统管理 -> 配置 -> 连接 -> SQL网关连接，连接类型选择‘ODBC’，给一个连接名称，现有的DSN选择在1.1中所有建立的DSN名称，填写连接用户名和密码，然后点击下方‘连接测试’，如果出现‘连接成功’，说明此连接能够正常工作

2. 创建SQL网关连接，连到Oracle

2.1 在IRIS中创建JDBC网关连接，连接到Oracle

系统管理 -> 配置 -> 连接 -> SQL网关连接，连接类型选择‘JDBC’，给一个连接名称，填写连接用户名和密码，填写驱动器名称和要连接的Oracle数据库的URL和本地OJDBC.jar的java类路径，然后点击下方‘连接测试’，如果出现‘连接成功’，说明此连接能够正常工作

3. 创建Production组件

3.1 业务服务

近日，InterSystems宣布 InterSystems IRIS® Cloud SQL 和 InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® 服务全面上市。 这些全面托管的云原生智能数据服务使开发人员能够轻松地在SQL环境中构建云原生数据库和机器学习（ML）应用程序。

通过 Cloud SQL和 Cloud IntegratedML，开发人员可以访问下一代关系数据库即服务（DBaaS），DBaaS快速且易于配置和使用。 嵌入式AutoML功能支持开发人员在全面托管的、弹性的云原生环境中，仅仅通过几条类似SQL的命令即可轻松开发并执行机器学习模型。

SqlDbx是我们常用的数据库查询与操作工具，因其轻量且无须安装而无处不在，然而习惯了在Intersystems的CACHE和ENSEMBLE版本下使用SqlDbx在升级到IRIS版本后却无法使用了，为此进行了一系列尝试，并最终获得成功，形成本文攻略，分享给大家。

1、在SqlDbx的连接登录窗口，从DBMS Type中直接选择 “InterSystems CACHE”连接IRIS会报错，提示“通过IRISconnect失败”，说明“InterSystems CACHE”不再适用于IRIS。

2、考虑IRIS的ODBC支持，为此换一种思路，采用ODBC方式连接，此方式需要在ODBC中建立DSN。

3、从Intersystems官网https://intersystems-community.github.io/iris-driver-distribution/或github网站https://github.com/intersystems-community/iris-driver-distribution/tree/...下载InterSystems IRIS ODBC 32位驱动，注意一定要下载32位驱动（注：SqlDbx现只支持32位的ODBC）。

4、下载后直接安装即可。

前言 {#1}

ensemble里边实现分页比较麻烦，毕竟对于sql的书写比较麻烦，单表的查询相对简单，对于多表的关联查询单纯的sql不好查询，我们使用sql进行先查询出主表满足条件的rowId,在根据根据满足条件的rowid进行遍历取值。

思路

我们先取对比一下其他数据库实现的原理。

第一章 发送HTTP请求

本主题介绍如何发送HTTP请求(如POST或GET)和处理响应。

HTTP请求简介

可以创建%Net.HttpRequest的实例来发送各种HTTP请求并接收响应。此对象相当于Web浏览器，可以使用它发出多个请求。它会自动发送正确的cookie，并根据需要设置Referer标头。

要创建HTTP请求，请使用以下常规流程：

1. 创建%Net.HttpRequest的实例。
2. 设置此实例的属性以指示要与之通信的Web服务器。基本属性如下：

• 服务器指定Web服务器的IP地址或计算机名称。默认值为localhost。

注意：不要将http：//或https：//作为服务器值的一部分。这将导致错误#6059：无法打开到服务器http：/的TCP/IP套接字。

3. 可以选择设置HTTP请求的其他属性和调用方法，如指定其他HTTP请求属性中所述。
4. 然后，通过调用%Net.HttpRequest实例的get()方法或其他方法来发送HTTP请求，如“发送HTTP请求”中所述。

可以从实例发出多个请求，它将自动处理cookie和Referer标头。

注意：如果创建此HTTP请求是为了与生产出站适配器(EnsLib.HTTP.Outbound Adapter)一起使用，那么请改用该适配器的方法来发送请求。

iris 是数据平台，更是一种数据库。对于熟悉SQL语句的人来说，会认为“既然是数据库，数据应该就能使用sql语句来查询”。这是对的，但是因为有global这个概念，保存的数据可能在global里面，而没有对应的表，也可能保存在类的参数定义里面。这些数据，不能使用sql直接查询。要查询iris数据库的数据，通常有几种方式：1.直接查询表的数据。2.查询视图。3.调用存储过程(call 命令)。其中要查询“只存于global里面或者类参数里定义的数据”，只有使用存储过程。但是存储过程有个问题，就是程序如果迁移到低版本的cache数据库后，数据类型的定义会有问题，且不再支持使用select的方式，只能使用call。这对于第三方熟悉sql的人员来说很不友好。因此结合global和表的关系，介绍一种我称为“进程表”的表。进程表，指数据只存于该进程中，global的样式为"^||global名“。通常按照默认存储新加一个持久类(对应会生成一个表)，然后手动的把global改成进程global，也就是加上”||“。然后写个方法，把需要查询出来的数据写入进程global。这样就能查询出来 了。调用形式为 SELECT * FROM People WHERE People_GLB()=1。

示例如下：

如今，关于大语言模型、人工智能等的消息不绝于耳。向量数据库是其中的一部分，并且已经有非IRIS的技术实现了向量数据库。

为什么是向量？

• 相似性搜索：向量可以进行高效的相似性搜索，例如在数据集中查找最相似的项目或文档。传统的关系数据库是为精确匹配搜索而设计的，不适合图像或文本相似性搜索等任务。
• 灵活性：向量表示形式用途广泛，可以从各种数据类型派生，例如文本（通过 Word2Vec、BERT 等嵌入）、图像（通过深度学习模型）等。
• 跨模态搜索：向量可以跨不同数据模态进行搜索。例如，给定图像的向量表示，人们可以在多模式数据库中搜索相似的图像或相关文本。

还有许多其他原因。

因此，对于这次 pyhon 竞赛，我决定尝试实现这种支持。不幸的是我没能及时完成它，下面我将解释原因。

增强的密码管理：无缝编辑密码

在不断发展的数字安全领域，强大的密码管理工具已变得不可或缺。我们的密码管理应用程序旨在简化和保护您的在线生活，现在提供了一项增强功能 - 轻松编辑密码的能力。

为什么这个功能会改变游戏规则？

1. 灵活性：生活是动态的，我们的在线帐户也是如此。借助新的编辑密码功能，您可以在需要时灵活地修改已保存的密码。无论您是出于安全考虑想要更改密码还是只是更新密码，此功能都可以让您轻松适应。
2. 简化的体验：编辑密码是无缝且用户友好的。不再需要繁琐的过程或从头开始创建新条目。只需点击几下，您的密码就会更新，从而使您的记录保持井然有序且最新。
3. 增强安全性：我们将安全性放在首位。编辑密码功能可确保使用现有加密密钥对更新后的密码进行加密。这意味着即使修改密码，您的数据仍然受到保护。
4. 个性化：您的密码，您做主。根据需要自定义标题、登录名和密码。此功能使您能够使您的密码管理器真正个性化，适合您独特的偏好和组织风格。

怎么运行的：

• 登录到您的帐户。
• 导航到您要编辑的密码。
• 单击“编辑”图标。
• 修改密码标题、登录名或密码本身。
• 保存您的更改。
• 您更新的密码现已安全存储并可供使用。

保持安全，保持井井有条：

凭借增强的编辑密码功能，我们的密码管理器为您的安全需求提供了更全面的解决方案。确保安全、井井有条并放心地管理您的密码。

下一步是什么：

执行SQL语句查询数据时，提示unexpected status code, unable to process HyperEvent:Gateway timeout（504）

对于即将到来的Python 竞赛，我想制作一个小型演示，介绍如何使用 Python 创建一个简单的 REST 应用程序，该应用程序将使用 IRIS 作为数据库。使用这个工具

• FastAPI框架，高性能，易学，快速编码，可用于生产
• SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性
• Alembic 是一个轻量级数据库迁移工具，可与 SQLAlchemy Database Toolkit for Python 一起使用。
• Uvicorn 是 Python 的 ASGI Web 服务器实现。

InterSystems 常见问题解答

通过在持久类（=table）定义中提供的%BuildIndices() 方法的参数中指定要重建索引的 ID 的开始值和结束值，您可以仅重建该范围内的索引。

例如，要仅针对 ID=10 到 20 重建 Sample.Person 类中的 NameIDX 索引和 ZipCode 索引，请执行以下代码（ID 范围在第 5 个和第 6 个参数中指定）。

set status = ##class (Sample.Person). %BuildIndices ( $LB ( "NameIDX" , "ZipCode" ), 1 ,, 1 , 10 , 20 )

$LB() 是$ListBuild() 函数。 %BuildIndices() 方法使用它来指定索引名称。

有关如何重建索引的更多信息，请参阅文档。

2018.1版本请参考此文档。

案例描述

假设您是一名 Python 开发人员或拥有一支训练有素的 Python 专业团队，但您分析 IRIS 中某些数据的期限很紧迫。当然，InterSystems 提供了许多用于各种分析和处理的工具。然而，在给定的场景中，最好使用旧的 Pandas 来完成工作，然后将 IRIS 留到下次使用。
对于上述情况和许多其他情况，您可能需要从 IRIS 获取表来管理 InterSystems 产品之外的数据。但是，当您有任何格式（即 CSV、TXT 或 Pickle）的外部表时，您可能还需要以相反的方式执行操作，您需要在其上导入并使用 IRIS 工具。
无论您是否必须处理上述问题，Innovatium让我明白，了解更多解决编码问题的方法总是能派上用场。好消息是，从 IRIS 引入表时，您不需要经历创建新表、传输所有行以及调整每种类型的繁琐过程。
本文将向您展示如何通过几行代码快速将 IRIS 表转换为 Pandas 数据框架并向后转换。您可以在我的GitHub上查看代码，您可以在其中找到包含本教程每个步骤的 Jupiter Notebook。

从 IRIS 引入一张Table

当然，您应该首先导入该项目所需的库。

import pandas as pd import sqlalchemy as db

亲身体验 SQL 搜索，它是 InterSystems IRIS® 数据平台中的一个工具，可让您快速搜索存储在 SQL 表中的大量非结构化文本数据（含练习，15m） 。

InterSystems IRIS 目前将类限制为 999 个属性。

但是，如果您需要为每个对象存储更多数据该怎么办？

本文将回答这个问题（附加了社区 Python 网关的客串以及如何将广泛的数据集传输到 Python 中）。

答案其实很简单 - InterSystems IRIS 目前将类限制为 999 个属性，但不限制 999 个基元(primitives)。 InterSystems IRIS 中的属性可以是具有 999 个属性的对象等等 - 该限制很容易被忽略。

FHIR® SQL Builder或 Builder 是 InterSystems IRIS 医疗版数据平台 的一个组件。它是一种复杂的投射工具，用于将 InterSystems IRIS  医疗版数据平台FHIR 存储库中的数据创建为自定义的 SQL 模式，而无需将数据移动到单独的 SQL 存储库中。 Builder 专门设计用于与 InterSystems IRIS 医疗版数据平台中的 FHIR 存储库和多模型数据库配合使用。

Builder 的目标是使数据分析师和商业智能开发人员能够使用熟悉的SQL分析工具使用 FHIR，而无需学习新的查询语法。 FHIR 数据以复杂的有向图编码，无法使用标准 SQL 语法进行查询。基于图的查询语言 FHIRPath 旨在查询 FHIR 数据，但它是非关系型的。 Builder 使数据管理员能够使用表、列和索引创建其 FHIR 存储库的自定义 SQL 来投射，使数据分析师能够查询 FHIR 数据，而无需学习 FHIRPath 或 FHIR 搜索语法的复杂性。
存储库将加载 FHIR 资源，您所需要做的就是配置 FHIR SQL BUILDER。
对于配置，导航到http://localhost:55037/csp/fhirsql/index.csp# /

有关如何进行配置的更多详细信息，请观看此教程视频

第148章 SQL函数 $TRANSLATE

执行逐字符替换的字符串函数。

大纲

$TRANSLATE(string,identifier[,associator])

参数

• string - 目标字符串。它可以是字段名称、文字、主机变量或 SQL 表达式。
• identifier - 要在字符串中搜索的字符。它可以是字符串或数字文字、主变量或 SQL 表达式。
• associator - 可选 — 与标识符中的每个字符对应的替换字符。它可以是字符串或数字文字、主变量或 SQL 表达式。

描述

$TRANSLATE 函数在返回值字符串中执行逐字符替换。它一次处理一个字符的字符串参数。它将字符串中的每个字符与标识符参数中的每个字符进行比较。如果 $TRANSLATE 找到匹配项，它会记下该字符的位置。

• $TRANSLATE 的双参数形式从输出字符串中删除标识符参数中的所有字符实例。
• $TRANSLATE 的三参数形式将在字符串中找到的每个标识符字符的所有实例都替换为位置对应的关联字符。替换是基于字符而不是字符串执行的。如果标识符参数包含的字符多于关联参数，则从输出字符串中删除标识符参数中多余的字符。如果标识符参数包含的字符少于关联参数，则忽略关联参数中多余的字符。

$TRANSLATE 区分大小写。

$TRANSLATE 不能用于将 NULL 替换为字符。

本文是 SqlDatabaseChain 的简单快速入门（我所做的）。

希望大家会感兴趣。

非常感谢：

sqlalchemy-iris 作者@Dmitry Maslennikov

您的项目使我的试验变得可能。

文章脚本使用 openai API，因此请注意不要在外部共享您不打算共享的表信息和记录。

如果需要，可以插入本地模型。

创建一个新的虚拟环境

我用%SQLGatewayConnection把别人给我的数据转为sql 写入mysql的时候，如果数据里面有 ascii 码为57659 这样的数据的时候，

ClassMethod Execute(sql, conn, Output msg) As%Status
{
    s$zt="Err"
    s msg=""
    k hstmt
    set sc=conn.AllocateStatement(.hstmt)
    set sc=conn.PrepareW(hstmt,sql) 
    
  if$$$ISERR(sc) quit sc
  //Execute statement
  set sc=conn.Execute(hstmt)
  if$$$ISERR(sc) 
  {
      k err
   Set xsc=conn.GetErrorList(hstmt,.err)
      set sc=conn.DropStatement(hstmt)
   ;Zwrite err
   Quit err
  }
    set sc=conn.DropStatement(hstmt)
    q$$$OK
Err
    ;w $ze,!
    q$ze
}

嗨开发者们！

如您所知，InterSystems IRIS 除了Global、对象、文档和 XML 数据模型还支持关系，其中 SQL 语言也被用来处理数据。

与其他关系型 DBMS 一样，InterSystems IRIS 有自己的特点。

我开始这篇文章是为了抛砖引玉，并邀请您分享您的小诀窍 - 我会根据收到的评论更新内容。

开始了！

    大家应该都已经很熟悉 InterSystems Ensemble（一个集成和应用程序开发平台），每个人都知道 Ensemble Workflow 子系统是什么以及它对于自动化人类交互的作用。 对于那些不了解 Ensemble Workflow 的人，我将简要介绍它的功能（已经熟悉的朋友可以直接跳过这一部分并学习如何使用 Angular.js 中的 Workflow 接口）。

InterSystems Ensemble

    InterSystems Ensemble 是一个集成和应用程序开发平台，旨在集成异构系统、自动化业务流程和创建新的复杂应用程序，这些应用程序通过新的业务逻辑或新的用户界面增强集成应用程序的功能：EAI、SOA、BPM、BAM 甚至 BI （感谢 InterSystems DeepSee：一种用于开发分析应用程序的内置技术）。

    Ensemble 具有以下关键功能：

    适配器：与应用程序、技术和数据源交互的组件。 Ensemble 提供技术和应用程序集成适配器（Web 和 REST 服务、文件、FTP、电子邮件、SQL、EDI、HL7、SAP、Siebel、1S Enterprise 等）。 您可以使用适配器 SDK 创建自己的适配器。

    业务服务：将来自外部系统的数据转换为 Ensemble 消息并启动业务流程和/或业务运营的组件。

介绍

在最近几篇文章中的一些文章中，我谈到了 IRIS 和 Python 之间的类型，很明显，从一侧到另一侧访问对象并不是那么容易。

幸运的是，已经完成了创建SQLAlchemy-iris 的工作（点击链接在 Open Exchange 上查看它），这使得 Python 访问 IRIS 对象的一切变得更加容易，我将展示它的启动器。

谢谢@Dmitry Maslennikov ！

安装中

要安装，只需打开具有管理员权限的终端并输入

pip install sqlalchemy-iris

如果需要，这还将为您安装先决条件。

用法

现在，在 python 文件上，您可以导入模块、连接到数据库并以任何您想要的方式使用 sqlalchemy。如果你觉得舒服，你可以按照以下步骤操作：

• 从 sqlalchemy 导入“create_engine”并使用字符串“iris://username:password@IP:port/namespace”创建引擎。当然，您可以导入整个模块，但“create_engine”会创建一个 Engine 实例（sqlalchemy.engine，有关更多信息，请单击此处）具有我在这里展示的所有必要子类。

1.在SQL网关通过odbc连接第三方的数据库，第三方的odbc驱动网上只有命令下载的，没有直接的包，这种情况下怎么弄呢 ,jdbc连接的话，jar的类路径怎么填写

在 InterSystems IRIS 2022.2 中，我们引入了列存储作为持久化 IRIS SQL 表的新选项，可以将您的分析查询性能提高一个数量级。该功能在 2022.2 和 2022.3 中标记为实验性，但将在即将发布的 2023.1 版本中“升级”为完全支持的生产能力。

产品文档和这个介绍性视频已经描述了行存储（仍然是 IRIS 上的默认设置并在我们的整个客户群中使用）与列表存储之间的区别，并提供了有关为您的用例选择合适的存储布局的高级指导。在本文中，我们将详细阐述这个主题，并根据行业实践建模原则、内部测试和抢先体验计划参与者的反馈分享一些建议。

嗨，大家好

在本文中，我列出了 5 个有用的 SQL 函数，并附有解释和查询示例👇🏻
这5个功能是

• COALESCE合并
• RANK排序
• DENSE_RANK密集排序
• ROW_NUMBER行号
• SUM()获取运行总计的函数

那么让我们从 COALESCE 函数开始

Python 已成为世界上使用最广泛的编程语言（来源：https://www.tiobe.com/tiobe-index/），SQL 作为数据库语言继续引领潮流。 Python 和 SQL 一起工作以提供 SQL 单独无法提供的新功能不是很好吗？毕竟，Python 拥有超过 380,000 个已发布的库（来源：https://pypi.org/），它们具有非常有趣的功能，可以在 Python 中扩展您的 SQL 查询。本文详细介绍了如何使用嵌入式 Python 在 InterSystems IRIS 数据库中创建新的 SQL 存储过程。

用作示例的 Python 库

本文将使用两个非常有用的库：Geopy 和 Chronyk。

Geopy 是一个用于将地理编码（地址和地理坐标的限定）应用于地址数据的库。有了它，就可以从街道名称中获取邮局格式的邮政编码和完整地址。非常有用，因为许多记录都有地址。

Chronyk 用于使用人类语言处理日期和时间。这非常有用，因为在内部，对于 IRIS 和 Python，日期是一个数字，表示自初始日期以来经过的时间量。对于人类来说，日期是 7 月 20 日，或者昨天，或者明天，或者两个小时前。 Chronyk 接受接收这样的日期，然后将其转换为通用日期格式。

InterSystems IRIS 中的 Python 支持

在数量众多、形形色色的 SQL 数据库市场中，InterSystems IRIS 作为一个超越 SQL 的平台脱颖而出，它提供无缝的多模型体验，支持丰富的开发范式。 特别是，先进的对象-关系引擎已经帮助组织为其数据密集型工作负载的每个方面使用了最适合的开发方式，例如在通过对象获取数据并同时通过 SQL 查询数据。 持久类与 SQL 表相对应，其属性与表中的各列相对应，可以使用用户定义的函数或存储过程轻松访问业务逻辑。 在这篇文章中，我们将深入了解表面之下的一点底层技术，讨论它可能如何影响您的开发和部署方式。 这是我们计划发展和改进的产品领域，因此请不要犹豫，在下面的评论区分享您的观点和体验。

保存存储定义 {Saving the Storage Definition}

编写全新的业务逻辑很容易，而且假如您有定义明确的 API 和规范，那么调整或扩展通常也很容易。 但是，当它不仅仅是业务逻辑，还涉及持久化数据时，从初始版本更改的任何内容都将需要能够妥善处理通过早期版本获取的数据。

        安装InterSystems IRIS数据库的ODBC驱动，在Windows系统中配置数据源后，可以使用Microsoft Visual Studio 开发工具 中的服务器资源管理器很方便地连接到InterSystems IRIS数据库服务器，利用数据库连接的可视化视图，可以非常方便快捷地进行连接到InterSystems IRIS数据库的应用开发。本文将展示一个利用以上方式实现的例子，开发工具为Microsoft Visual Studio 2019，开发语言为C#，10分钟快速开发实现一个连接到InterSystems IRIS数据库的C#应用，在本例子中，可以通过选择日期和科室，查询指定日期和科室的就诊日志。

1、在成功安装InterSystems IRIS数据库的ODBC驱动后，从Windows的“控制面板”中选择“管理工具”，在“管理工具”中选择“ODBC数据源”。

2、在ODBC数据源管理的“用户DSN”标签下，选择“添加”，在随后弹出的“创建新数据源”窗口中选择“InterSystems ODBC”，点击“完成”进入下一步。

3、在弹出的“InterSystems ODBC数据源设置”窗口中，为数据源命名，填写连接数据库的信息，访问用户名和密码，点击“测试连接”，成功后点击“OK”保存。

背景

Cache起源于没有SQL的1970时代，当时各种高级计算机语言才刚刚诞生，其中M语言较为独特，它的诞生就是为了在没有操作系统的机器上，进行数据存储。别忘了，Unix在1971年才发布。M语言别具一格地采用了Global多维数组，统一了复杂的内存操作和文件读写，使之成为了1970年代数据库的事实标准，特别是在医疗行业。而后Intersystems在1978年接过M语言的旗帜，在M语言上添加了SQL兼容层和ObjectScript层，前者顺应了时代的潮流，后者不仅为M语言提供了强大的OOP和各种便捷的语法糖，还让数据能以对象形式进行访问，让数据和代码更加紧密。

本文将简述多维数组、SQL、对象这3种数据操作方式，提供实例代码片段，并在运行效率、开发效率、管理效率、实用性方面讨论它们的优缺点。 为方便讨论，以学校与学生为例。对每种操作方法，都列举3种典型的用例，分别为，访问某特定ID的学生（即数据库ID索引）、访问某特定studentID的学生（即遍历唯一索引）、和访问某学校的所有人（即遍历非唯一索引）。

现假设学生表/对象定义如下：