InterSystems IRIS 2025.1 の新機能

InterSystems IRIS のこのリリースでは、データ変換言語 (DTL) クラスで Python 文を活用する機能が導入されました。アクションごとに言語 (ObjectScript または Python) を選択できるため、Python に習熟している開発者は既存のスキル・セットでプラットフォームの大部分を利用できます。

InterSystems IRIS のベクトル検索では、VECTOR 型の列向けに、ディスクベースの近似最近傍 (ANN) インデックスが追加されました。ANN インデックスは、一般的な Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) アルゴリズムに基づいています。何百万ものベクトルに対する類似クエリで 1 秒未満の応答時間を実現し、1 億を超えるベクトルを検索する際、インデックスなしの "総当たり" 検索と比較して 2,500 倍高速のパフォーマンスを提供します。

ANN インデックスを作成する際は、データをクエリするために使用する類似性関数 (VECTOR_DOT_PRODUCT または VECTOR_COSINE) を選択する必要があります。ANN ではインクリメンタル更新もサポートしており、%EMBEDDING インデックスと組み合わせて使用できます。

このリリースでは、InterSystems IRIS Business Intelligence のキューブ構築プロセスが変更され、関連キューブの依存関係チェーンを更新するための保護策や、この領域でお客様から報告されたいくつかの問題に対処するその他の強化策が提供されています。キューブ構築の分析が常に考慮され、データの一貫性が保たれるように、DeepSee.CubeManager API の基本的な関数 (%BuildCube と %SynchronizeCube) で、キューブ依存関係分析が自動的に実行され、モデル・グループ全体の更新が行われるようになりました。この新しい手順には、以下のようなものがあります。

• 要求されたキューブを分析し、リレーションシップの依存関係があるかどうかを確認した後、更新する必要があるキューブの完全なリストを、そのキューブ・リストの適切な構築順序と共に内部的に確立します。

• 必要に応じて、新しい %BuildOneCube および %SynchronizeOneCube 関数を使用して、リストの個々のキューブの構築と同期を連続して実行します。

• 個々の統計を完全なセットにまとめ、呼び出し元に戻します。

これらの変更には、キューブ・マネージャとは独立して、依存関係チェーンに構築されたすべてのキューブに対して記録されたすべてのイベントのログも含まれ、トラブルシューティングがより容易になります。

InterSystems IRIS の SQL は長い間、クエリの結果をソートされた結果セットの最初の n 件のレコードのみに制限する、TOP キーワードをサポートしてきました。このリリースでは、他のデータベース・プラットフォームで一般的に使用されているLIMIT ... OFFSET ... と、公式 ANSI 標準である OFFSET ... FETCH ... の 2 つの代替構文のサポートが追加されています。サーバ側のページ付けの 3 つの方法すべてを提供することで、新しいお客様や InterSystems IRIS に移行するユーザが効率的なクエリを容易に記述できるようにしました。

LOAD DATA コマンドに関するお客様からのフィードバックに基づき、InterSystems IRIS の SQL では、類似する LOAD SQL コマンドをサポートし、任意の数の SQL DDL 文をファイルまたはディレクトリからロードして実行できるようになりました。この新しいコマンドは、SQL 経由でシステムにアクセスする開発者にシンプルなエントリ・ポイントを提供し、詳細な出力を SQL 診断Opens in a new tabテーブルまたは別のログ・ファイルに書き込みます。

既存の ObjectScript エントリ・ポイントOpens in a new tabも拡張され、診断出力をサポートするようになりました。

このリリースでは、ALTER TABLE ... CONVERT コマンドが拡張され、行指向テーブル・レイアウトと列指向テーブル・レイアウト間の変換がサポートされるようになりました。ユーザはテーブル全体を変換するか、または列のサブセットを変換するかを選択できます。テーブル変換が実行されている間も、クエリおよび DML (INSERT、UPDATE、および DELETE) コマンドは実行可能です。変換プロセスの詳細は、"ALTER TABLE" を参照してください。

このリリースでは、InterSystems SQL 言語に 2 つの便利な関数が導入されました。

• APPROX_COUNT_DISTINCT() は HyperLogLog アルゴリズムを実装する新しい集約関数で、特定の列の個別値の数の見積もりを、COUNT(DISTINCT) コマンドから得られる正確な結果よりも桁違いに速く提供します。

• HASHBYTES() は、SHA256 など一般的なハッシュ関数の便利な SQL エントリ・ポイントを提供します。

2025.1 リリースでは、$INCREMENT のスケーラビリティが向上し、新しいよりコンパクトなジャーナル・ファイル形式が導入されました。この新しい形式では、使用する平均入出力帯域幅が小さくなり (ジャーナル・レコードのサイズが小さいため)、ジャーナルへの $INCREMENT の記録方法が変更されています。2025.1 インスタンスで作成されたジャーナル・ファイルは、以前のリリースを実行しているインスタンスでは開くことができないため、どのミラー・メンバがアップグレードされたかを常に把握しておいてください。ジャーナル・ファイルを読み取って解釈するためのカスタム・ロジックが実装されたアプリケーションは、レビューして、このロジックが "アップグレード時の特別な考慮事項" で説明されている新しい $INCREMENT の処理の影響を受けるかどうかを確認する必要があります。このようなカスタム・ロジックのほとんどは、影響を受けません。

このリリースでは、データベースの圧縮Opens in a new tabとデフラグの効率を高めるための、いくつかの機能強化が行われています。特に多数の長い文字列を含む大規模データベースの場合、圧縮プロセスの実行が大幅に高速化され、アプリケーション・ワークロードの同時ブロック割り当てとの整合性が向上しました。

これまでは、データベースをミラーに追加するには、データベース・ファイルを他のミラー・メンバにコピーし、API 呼び出しを調整してデータベースを登録する、手動のプロセスを行う必要がありました。このリリース以降、すべてのミラー・メンバに新しいデータベースを自動的に作成できるようになり、ファイルをコピーしなくても、グローバル・データが自動的にダウンロードされるようになりました。これらの改善により、複雑なミラー環境のセットアップが大幅に簡素化されました。ただし、追加されるデータベースに既に大量のデータが含まれる場合は、ファイルコピーの方が依然として現実的な解決策である可能性があるため、ミラーに追加するデータベースのサイズには注意を払う必要があります。この新規オプションの詳細は、API リファレンスを参照してください。

このリリースでは、一般的な ECP 管理タスクを実行するための、既存の ^SECURITY および ^DATABASE ユーティリティとよく似た、新しい ^ECP コマンド行ユーティリティが導入されました。これで ECP 環境の管理者は、ほとんどの構成タスクに管理ポータルを使用する必要がなくなります。

インターシステムズは、FIPS 140–3 の暗号ライブラリと連携できるようになりました。以前のバージョンでは FIPS 140–2 がサポートされていたため、これは、最新の FIPS に準拠したライブラリを必要とするユーザにとっては重要なアップグレードになります。