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InterSystemsオンラインラーニングは、InterSystemsデータプラットフォームに関連するインタラクティブなオンラインコース、ラーニングパス、エクスペリエンスラボ、ビデオを備えたWebポータルです。 調べる

お知らせ Mihoko Iijima · 2月 17

皆さん、こんにちは!

これから InterSystems 製品で開発を始める/未使用の機能を確認したい/運用保守を担当する  など、担当される役割や学習目的に合わせた最適なラーニングパス(学習経路)を確認できるページを公開しました!

💡InterSystems ラーニングパス💡

学習経路に沿った学習内容(数分の解説ビデオ、対象となる日本語ドキュメント、コミュニティ記事、セルフラーニングビデオ、体験環境付き演習(英語のみ)、オンラインラーニング(英語のみ)、講師付きトレーニングコース)を確認しながらご自身のペースで学習を進めていただくことができます。

以下、ページの使い方を簡単にご紹介します。下図のように、役割毎に各種パスが用意されています。

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記事 Mihoko Iijima · 6月 28, 2020 2m read

基本操作編ビデオシリーズ:その1

Windows、Linux、クラウドのマーケットプレイスでの InterSystems IRIS Community Edition インストール方法を解説しています。

コミュニティエディションのインストールキット入手方法については、「InterSystems IRIS/InterSystems IRIS for Health コミュニティエディションのダウンロード方法」をご参照ください。

2025/4/8 追記:バージョン2025.1以降 コンテナ以外のインストールキットを使用したインストールでは、初期セキュリティ設定のオプションデフォルトが「ロックダウン(Locked down)」に変更されました。詳しくは👉「バージョン2025.1インストール時に指定する初期セキュリティオプションのデフォルトが「ロックダウン」に変わりました」をご参照ください。

コンテナ版IRISの利用方法については、「InterSystemsコンテナレジストリの使い方とコンテナ開始までの流れ(解説ビデオ付き)」をご参照ください。

もくじ

0:00 ~ IRIS community Edition インストール方法概要

1:36 ~ WindowsでのIRISインストール

11:24 ~ LinuxでのIRISインストール

20:50 ~ マーケットプレイス(Azure)

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記事 Toshihiko Minamoto · 9月 10, 2022 49m read

このフォーメーション私の GitHub にあり、30 分で csv ファイルと txt ファイルの読み取りと書き込み方法、Postgres を使ったIRIS データベースリモートデータベースの挿入とアクセス方法、FLASK API の使用方法について説明します。これらすべてに、PEP8 命名規則に従った、Python のみのインターオペラビリティフレームワークを使用します。

このフォーメーションは、ほとんどをコピー&ペースト操作で実行でき、グローバル演習を行う前に、ステップごとの操作が説明されています。
記事のコメント欄、Teams、またはメール(lucas.enard@intersystems.com)でご質問にお答えします。

このフォーメーションに関するあらゆる点において、ご意見やご感想をお送りいただけると幸いです。

1. Ensemble / Interoperability のフォーメーション

このフォーメーションでは、Python および特に以下を使用した InterSystems のインターオペラビリティフレームワークを学習することを目標としています。

  • 本番環境
  • メッセージ
  • ビジネスオペレーション
  • アダプター
  • ビジネスプロセス
  • ビジネスサービス
  • REST サービスと運用

目次:

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記事 Mihoko Iijima · 6月 28, 2020 1m read

Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「PyODBC」(※)の利用方法をご説明します。

※ Python からのアクセスは、PyODBCの他に、Native API を利用した接続方法もあります。Native APIを利用してIRISのグローバル変数にアクセスする方法については、別の記事でご説明します。

もくじ

最初~0:52 復習ビデオ/関連ビデオについて (セルフラーニングビデオの索引記事もご参照ください)

0:52~2:04 今回の説明内容解説

2:05~3:44 PyODBCについてと準備

PyODBCのGitHub

3:43~5:25 IRISに接続する

5:25~7:55 CREATE TABLEの実行

7:55~10:16 INSERTの実行

10:16~14:04 SELECTの実行

14:04~最後まで まとめ

※ YouTubeでご覧いただくと、「もくじ」の秒数クリックでビデオをジャンプできます。

サンプルコード(Git)

HelloWorldPyODBC.ipynb

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記事 Mihoko Iijima · 6月 28, 2020 3m read

この連載記事では、InterSystems IRIS をはじめて操作される方を対象に、IRIS のインストールから、開発環境作成、各種言語からのアクセス方法についてご紹介していきます。

以下3つのビデオは、基本操作をご紹介するビデオです。既にご存知の内容が多い場合は、各種アクセス方法をご紹介するビデオからぜひご参照ください。

基本操作編ビデオシリーズ

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記事 Mihoko Iijima · 6月 28, 2020 1m read

基本操作編ビデオシリーズ:その2

IRIS で開発を始めるために必要な準備について以下の内容をご説明します。

  • 管理ポータルの起動方法
  • ネームスペースの作成方法
  • IDEからIRISへ接続する方法

もくじ

最初から ~ 6:50 管理ポータルの開き方とメニューについて

7:03 ~ 12:50 ネームスペースとデータベースについて

12:50 ~ 17:10 ネームスペース、データベースの作成実演

17:10 ~ 20:50 スタジオを使用する場合の設定内容

20:50 ~ 22:35 スタジオ:IRISへの接続実演

22:35 ~ 26:50 VS Codeを使用する場合の設定内容

26:52 ~ VS Code:IRISへの接続実演

※YouTubeでご覧いただくと「もくじ」に記載の秒数クリックでビデオをジャンプできます。

その他ビデオ一覧は索引ページをご参照ください。

《2021/7/21 ビデオを更新しました》

VSCode の ObjectScript エクステンションを利用して IRIS に接続する説明を更新しました(settings.json に接続情報を設定する方法の解説に変更しました)。

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記事 Mihoko Iijima · 6月 28, 2020 3m read

IRIS でのクラス定義の作成、ObjectScript でインスタンスの生成と永続化(保存)の方法について解説します。

もくじ

最初~1:55 前回のビデオの学習

1:55~2:45 今回の説明内容解説

2:45~5:15 クラスの種類について

5:15~13:20 作成するクラスの説明、定義説明

13:20~18:44 スタジオでの作成実演

18:44~22:35 VS Codeでの作成実演

22:35~27:40 ObjectScriptでインスタンス生成

27:40~29:38 インスタンス生成~永続化の実演

29:38~34:54 データの確認

34:54~40:13 マルチモデル(永続クラス=テーブル)の確認

40:13~51:25 JSONとXMLアダプタの操作実演

51:25~57:36 クラスメソッドの定義と実行

57:36~最後まで まとめ

※ YouTubeでご覧いただくと「もくじ」の秒数クリックでビデオをジャンプできます。

その他ビデオ一覧は索引ページをご参照ください。

クラス定義例

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記事 Mihoko Iijima · 6月 28, 2020 2m read

Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「Native API」(※)の使用方法ご説明します。

※ Python からのアクセスは、Native API の他に、PyODBC を利用した接続方法もあります。PyODBC の利用については別の記事でご説明します。

もくじ

最初~1:47 前回のビデオの学習(セルフラーニングビデオの索引記事もご参照ください)

1:47~3:18 今回の説明内容解説

3:18~5:14  Python Native APIを利用するための準備

5:14~10:48 IRISに接続する~^employee(1)の作成と参照

10:48~12:49 グローバル変数のサブスクリプトのループ方法(Iteratorの使い方)

12:49~14:19 グローバル変数の削除とコネクションのクローズ

14:19~20:21 国税庁が公開している都道府県別酒類消費量をグローバル変数に登録する (東京のアルコール消費量の登録)

20:21~21:43 大阪のアルコール消費量の追加登録

21:43~24:22 ^Alcoholから東京だけのデータ取得

24:22~27:22 ^Alcohol全件取得

27:22~28:27 特定のサブスクリプトの情報を削除する

28:27~30:53 おまけ(Pythonの便利なパッケージをインポートし、CSVデータのグラフ化)

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