これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
ダイナミックオブジェクトの%ToJSONメソッドを利用することで簡単にJSONデータを送信することができます。
但し、標準的な方法では、出力するJSONのデータがIRIS文字列の最大長（約32万文字 正確には$SYSTEM.SYS.MaxLocalLength()が返す値）を超えると<MAXLENGTH>エラーとなります。
これを回避するためには、文字列として返すのではなく、%ToJSONメソッドの出力先としてStreamを指定し、その結果作成されたそのStreamデータを順次読み取って、出力先に書き出すようにする必要があります。
以下のように処理できます。
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
JSON利用の普及に伴いインターシステムズは、JSONに関連する様々な機能強化をIRISに対して行なっています。
その一環として、SQLのJSON_OBJECTのサポートがあります。
この機能に関して現時点より（2025年6月）古いバージョンでは残念ながら制限や不具合が存在しています。
今後も機能強化やバグフィックスを継続していく予定となっているため、この機能の利用を検討および既に利用している方は最新バージョンでのご利用をお勧めします。
ここでは、現時点でわかっている制限事項／不具合についてお知らせします。
Class User.test Extends%Persistent
{
Property p1 As%String;Property p2 As%String;
}
Class User.myview [ ClassType = view, ViewQuery = { select p1 as v10, p1 as v11, p2 as v12 from test } ] { }これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
ダイナミックオブジェクトの%FromJSONFileメソッドを利用すると簡単にJSON形式のファイルの内容をダイナミックオブジェクトにコピーすることができます。
以下の形式のJSONファイルをそのメソッドを使用して取り込む例は以下のようになります。
{
"ShipTo": {
"City": "Tokyo",
"Street": "Ginza",
"PostalCode": "160-0001"
},
"CustomerId": 1,
"Items": [
{
"ProductId": "MNT001",
"Amount": 2
},
{
"ProductId": "PC001",
"Amount": 2
}
]
}Django フレームワークは長年学習したいと思ってきましたが、いつも他の差し迫ったプロジェクトが優先されてきました。 多くの開発者と同様に、機械学習においては Python を使用していますが、初めてウェブプログラミングについて学習したころは、PHP がまだまだ優勢でした。そのため、機械学習の作品を公開する目的でウェブアプリケーションを作成するための新しい複雑なフレームワークを選択する機会が訪れても、私は依然として PHP に目を向けていました。 ウェブサイトの構築には Laravel と呼ばれるフレームワークを使用してきましたが、この PHP フレームワークから最新の MVC（モデルビューコントローラー）というウェブプログラミングのパターンに出会いました。 さらに複雑なことに、私は最新の JavaScript フレームワークを使用してフロントエンドを構築するのを好んでいます。 React を使用するのがより一般的のようですが、私は Vue.js に一番慣れているため、このプロジェクトではそれを使用することにしました。
なぜ複雑なフレームワークを使用するのでしょうか？ Django、Laravel、React、または Vue などのフレームワークを学習する際の最大の難関は何でしょうか？
これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Django アプリケーションのテンプレートです。
git clone
cd iris-django-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up
ベース URL は http://localhost:53795/django/ です。
/iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。/interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。/api/posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。WSGI 導入記事をご覧ください: wsgi-introduction。
IRIS 2024.3 で発生する2つの製品障害が確認されました。お使いの環境が該当する場合は、それぞれの解決方法にしたがってご対応いただきますよう、よろしくお願いします。
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
Content-Typeにcharset 情報が含まれていない場合、IRIS/Cachéは文字コードを判断できず文字コード変換が行われません。
そこで、以下のように、「自動的な文字変換を行わず、UTF-8に変換する処理を記述」することで、その指定がある無しに関わらず、対応することができます。
// requestオブジェクトは以下のように生成 // 詳細処理は省略// set request=##class(%Net.HttpRequest).%New()// リクエスト時に、文字変換を行わないように指定set request.ReadRawMode=1do request.Send("POST",URL)
// 受取ったデータを、UTF-8に変換してから、JSON変換set response = request.HttpResponse.Data
set data = response.Read()
set data2 = $zcvt(data,"I","UTF8")
set response = {}.%FromJSON(data2)
write response.%ToJSON()これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる FastAPI アプリケーションのテンプレートです。
git clone
cd iris-fastapi-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up
ベース URL は http://localhost:53795/fastapi/ です。
/iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。/interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。/posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。/comments - Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。WSGI 導入記事をご覧ください: wsgiサポートの概要。
開発者の皆さん、こんにちは。
この記事では、複雑なJSON形式の文書を「JSONテンプレートエンジン」を利用して生成させる方法をご紹介します。
「JSONテンプレートエンジン」については、6月のウェビナーで使用例をご紹介しましたが、JSON生成対象として医療情報交換標準規格であるFHIRリソースのJSON（例：Patientリソース）を例に解説しています。
このエンジンは、JSON形式の文書であればどのような種類のデータでもご利用いただけますので、一般的なJSON形式の文書を利用して使い方をご紹介します。
例に使用するJSONはこちら👉 https://api.openbd.jp/v1/get?isbn=978-4-7808-0204-7&pretty
このサンプルから以下の部分を抜き出して、ObjectScriptでJSON形式の文書を組み立てていく方法をご紹介します。
これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Flask アプリケーションのテンプレートです。
git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up
ベース URL は http://localhost:53795/flask/ です。
/iris - IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。/interop - IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。/posts - Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。/comments - Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。WSGI 導入記事をご覧ください: wsgi-introduction。
IRIS サーバ側で JSON の操作を行う方法を解説します（3つのビデオに分かれています）。
ビデオ② ：ダイナミックエンティティで利用できるメソッドの練習
ビデオ③ ：SQL関数と %JSON.Adapter の使い方
なお、このビデオには、以下の関連ビデオがあります。ぜひご参照ください。
このビデオの目次は以下の通りです。
最初～ 復習ビデオ／関連ビデオについて など
2:05～ JSONとは？
3:26～ JSONオブジェクト：ダイナミックエンティティの作成
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
POST要求で受信したBodyのJSON文字列を、REST ディスパッチクラス内メソッドでダイナミックオブジェクト（%DyamicObject）に変換する際、以下エラーが発生する場合があります。
{
"errors": [
{
"code": 5035,
"domain": "%ObjectErrors",
"error": "エラー #5035: 一般例外 名前 'Premature end of data' コード '12' データ ''",
"id": "GeneralException",
"params": [
"Premature end of data",
12,
""
]
}
],
"summary": "エラー #5035: 一般例外 名前 'Premature end of data' コード '12' データ ''"
}生成AIを活用したアプリケーション開発は、Python、JavaScriptなどのメジャー言語による体験記事がよく見られます。一方、IRISのObjectScriptの開発に言及された記事は比較的少ないのが現状です。そこで、本記事では生成AIがObjectScriptの開発にどこまで活用できるのかを検証しました。
特にDevOpsのプロセスにおいて、生成AIは様々なシーンでの活用が期待できます。今回は開発工程に注目し、以下の観点から生成AIの有効性を調査しました。
本記事の検証は以下の環境で行いました。
開発環境
開発ツール IRISの開発にはStudioやVSCodeなどが利用可能ですが、今回は生成AIの活用に特化したエディタ「Cursor」を使用しました。
Cursorを選定した理由 Cursorは、生成AIによる支援機能に特化したコードエディタで、以下の特徴があります：
これは、InterSystems FAQサイトの記事です。
IRIS/IRIS for Health2024.1以降のバージョンのSQLで、JSON_TABLE関数がサポートされています。
【ドキュメント】JSON_TABLE(SQL)
これを使用することにより、JSON形式データを表形式で取得することが出来ます。
【例】郵便番号情報を外部から取得し、表形式にマッピングする。
(取得データ(JSON))
{
"message": null,
"results": [
{
"address1": "東京都",
"address2": "新宿区",
"address3": "西新宿",
"kana1": "ﾄｳｷｮｳﾄ",
"kana2": "ｼﾝｼﾞｭｸｸ",
"kana3": "ﾆｼｼﾝｼﾞｭｸ",
"prefcode": "13",
"zipcode": "1600023"
}
],
"status": 200
}（SQL例)
※下記の実行には、SSL構成が必要になります。事前に構成を作成して、その構成名を使用してください。
我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。
まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。
これを実現するにはさまざまな方法があります。たとえばCSVレコードマッパーを相互運用性プロダクションで使用したり csvgenのようなすばらしい OpenExchange アプリケーションを使用することもできます。
今回、外部テーブルを使用します。これは物理的に別の場所に保存されているデータをIRIS SQLで統合する非常に便利な機能です。
まずは外部サーバ(Foreign Server)を作成します。
CREATE FOREIGN SERVER dataset FOREIGN DATA WRAPPER CSV HOST '/app/data/'
その上でCSVファイルに接続する外部テーブルを作成します。
こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？
免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。
DeepSee BI ソリューションのユーザーインターフェース（UI）を配布するにはいくつかのオプションがあります。 最も一般的には以下の手法があります。
最初の手法はコーディングを行わずに比較的素早く BI ダッシュボードを構築できるためお勧めですが、事前設定のウィジェットライブラリに限られます。これを拡張することはできますが、大きな開発の手間がかかります。
2 つ目の手法には、任意の総合 js フレームワーク（D3，Highcharts など）を使用して DeepSee データを可視化する手段がありますが、ウィジェットとダッシュボードを独自にコーディングする必要があります。
今日は、上の 2 つを組み合わせて Angular ベースの DeepSee ダッシュボード用 Web UI を提供するもう 1 つの手法をご紹介します。DeepSee Web ライブラリです。
Caché 2016.2のフィールドテストはかなり前から利用可能ですので、このバージョンで新しく追加されたドキュメントデータモデルという重要な機能に焦点を当てたいと思います。 このモデルは、オブジェクト、テーブル、および多次元配列など、データ処理をサポートするさまざまな方法として自然に追加されました。 プラットフォームがより柔軟になるため、さらに多くのユースケースに適したものになります。
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
Excelのマクロ機能を使ってVBAからREST/JSON経由でアクセスすることが可能です。
REST/JSONを使用したInterSystems製品との連携の簡単なサンプルを以下のGitHubサイトから入手できます。
マクロサンプルは Solution/activityreport.xlsm をご覧ください。
サンプルは、コンテナを利用しています。READMEに記載の方法でコンテナを開始し、Solution/activityreport.xlsm の「データ取得」ボタンをクリックすると以下の結果が得られます。
マクロの中では、以下のGET要求を実行しています。
以下の図例は、RESTクライアントでGET要求を行った結果です（ Basic 認証でアクセスしています）。
上記GET要求により、ベースURL（/pm）の指定で、RESTディスパッチクラス（PM.Broker）が起動し、要求されたパス（例では /getactivities）から、PM.REST クラスの GetActivities() メソッドを実行しています。
「ドライマルティーニを」と彼は言った。 「1 杯。 深いシャンパングラスで。」
「承知いたしました。」
「気が変わった。 ゴードンを 3、ヴォッカを 1、キナリレを半量。 キンキンに冷えるまでよくシェイクしてから、大きめの薄いレモンピールを 1 つ加えてくれ。 わかったかい？」
「お承りいたしました。」 バーテンダーはその考えが気に入ったようだった。
イアン・フレミング著『カジノ・ロワイヤル』（1953 年）より
OAuth は、ユーザーログイン情報を伴うサービスを「運用中」のデータベースから、物理的にも地理的にも分離する上で役立ちます。 このように分離すると、IＤ データの保護が強化され、必要であれば、諸国のデータ保護法の要件に準拠しやすくしてくれます。
OAuth を使用すると、ユーザーは、最小限の個人データをさまざまなサービスやアプリケーションに「公開」しながら、一度に複数のデバイスから安全に作業することができるようになります。 また、サービスのユーザーに関する「過剰な」データを操作しなくてよくなります（データはパーソナル化されていない形態で処理することができます）。
1 年ほど前、私のチーム（多数の社内アプリケーションの構築と管理、および他の部署のアプリケーションで使用するツールやベストプラクティスの提供を担う InterSystems のアプリケーションサービス部門）は、Angular/REST ベースのユーザーインターフェースを元々 CSP や Zen を使って構築された既存のアプリケーションに作りこむ作業を開始しました。 この道のりには、皆さんも経験したことがあるかもしれない興味深いチャレンジがありました。既存のデータモデルとビジネスロジックに新しい REST API を構築するというチャレンジです。
このプロセスの一環として、REST API 用に新しいフレームワークを構築しました。あまりにも便利であるため、自分たちだけに取っておくわけにはいきません。 そこで、Open Exchange の https://openexchange.intersystems.com/package/apps-rest で公開することにしました。 今後数週間または数か月の間に、これに関する記事がいくつか掲載される予定です。それまでは、GitHub のプロジェクトドキュメント）https://github.com/intersystems/apps-rest）に用意されたチュートリアルをご利用ください。
RESTフレームワークの有用な機能の1つに、ディスパッチクラスがリクエストのプレフィックスを識別して別のディスパッチクラスに転送するという機能があります。 URLマップをモジュール化するこの手法により、コードの可読性が向上し、インターフェースの個別のバージョンが管理しやすくなります。また、特定のユーザーのみがアクセスできるように、API呼び出しを保護する手段も得ることができます。
CachéインスタンスにRESTサービスをセットアップするには、専用のSCPアプリケーションを定義して、それに関連付けられた、受信リクエストを処理するディスパッチクラスを作成する必要があります。 ディスパッチクラスは、%CSP.RESTを拡張し、URLマップを含むXDataブロックを含めます。 こうすることで、システムに、特定のリクエストを受信したときにどのメソッドを呼び出すのかを指示します。
以下に、例を示します。
MonCaché — InterSystems Caché での MongoDB API 実装
プロジェクトの構想は、クライアント側のコードを変更せずに MongoDB の代わりに InterSystems Caché を使用できるように、ドキュメントを検索、保存、更新、および削除するための基本的な MongoDB（v2.4.9） API 機能を実装するところにあります。
おそらく、MongoDB に基づくインターフェースを使って、データストレージに InterSystems Caché を使用すると、パフォーマンスが向上するのではないか。 このプロジェクトは、学士号を取得するための研究プロジェクトとして始まりました。
ダメなわけないよね？！ ¯\(ツ)/¯
この研究プロジェクトを進める過程で、いくつかの簡略化が行われました。
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
ダイナミックオブジェクトから JSON 文字列を生成するときに使用する %ToJSON() の引数にストリームオブジェクトを指定することでエラーを回避できます。
コード例は以下の通りです。
USER>set temp=##class(%Stream.TmpCharacter).%New()
USER>set jsonobj={}
USER>set jsonobj.pro1=["a","b","c","d"]
USER>set jsonobj.pro2=["あ","い","う","え"]
USER>do jsonobj.%ToJSON(temp)
USER>write temp.Size
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USER>write temp.Read()
{"pro1":["a","b","c","d"],"pro2":["あ","い","う","え"]}
詳細はドキュメントもご参照下さい。
jQuery（$.getJSON と $.ajax）を使用した InterSystems IRIS データのJSON形式での取得方法をご紹介します。
以下にサンプルをご用意しました。
https://github.com/Intersystems-jp/REST_JSON_sample
サンプルには、次の内容が含まれます。
・REST + JSON
・REST + CORS
※それぞれ、$.getJSON と $.ajax で取得する方法を記載しています。
※サーバ側ではSelect文の実行結果をJSON_OBJECT関数を使用しJSON文字列で出力しています。
関数については以下のドキュメントをご覧ください。
JSON_OBJECT関数
使用手順は以下になります。
$LIST のフォーマットと%DynamicArray、%DynamicObject クラス
IRIS には、様々なデータ値を含むシーケンスを作成する方法がいくつかあります (以前は Cache にもありました)。 長年に渡り使用されているデータシーケンスの 1 つに $LIST の文字列があります。 より最近のデータシーケンスには %DynamicArray クラスと %DynamicObject クラスがあり、両者ともに JSON の文字列表現に対応する IRIS サポートの一部となっています。 これら 2 つのシーケンスにはそれぞれ非常に異なるトレードオフがあります。
$LIST の文字列形式
$LIST 形式は、かつてメモリアドレスのスペースが小さいだけでなく、ディスクドライブも小さく、読み取り速度が遅かった時代に考案されました。 $LIST の形式は、複数の異なるデータ型で構成されるシーケンスをバイト数を可能な限り抑えながら 8 ビットの一般的な文字列にパッキングするためにデザインされました。
$LIST のシーケンスは、ObjectScript の $LISTBUILD 関数を使って作成します。