Announcing Public Preview for Azure Cosmos DB in Fabric Database Hub!

AI Row Count Estimates Come From Nothing

AI row count estimates trông chắc chắn nhưng thực tế hoàn toàn không dựa trên dữ liệu thực tế. Các hệ thống thống kê như PostgreSQL, MySQL sử dụng heuristic để ước lượng số lượng hàng trong khi AI model lại đưa ra con số một cách ngẫu nhiên mà không dựa trên dữ liệu training. Sự khác biệt này dẫn đến các quyết định tối ưu hóa query kém hiệu quả, làm giảm performance database. Điều đáng học là các nhà phát triển nên hiểu cơ chế ước lượng của optimizer để cải thiện query execution plan.

Bài viết này giải thích tại sao ước tính số dòng AI nghe chắc chắn nhưng thực chất không dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa truy vấn.

gRPC vs REST Is the Wrong Question · Buf

Bối cảnh: Câu trả lời truyền thống thường khuyên sử dụng REST cho public APIs và gRPC cho …

Announcing DuckDB 1.5.6

DuckDB phiên bản 1.5.6 vừa được ra mắt với các bản vá lỗi và cải thiện hiệu năng. …

Managed DevOps Pools: Scale Agents Without Burning Money — Daily DevOps & .NET

Managed DevOps Pools giúp tối ưu chi phí bằng cách tự động scale agents dựa trên nhu cầu thực tế. Công nghệ này sử dụng stateless hoặc stateless kết hợp với standby schedules để giảm lãng phí tài nguyên. Các tính năng như automatic prediction và image buffers giúp giảm thời gian khởi động agent xuống còn 5-10 giây so với 3-5 phút trước đây. Bạn có thể triển khai giải pháp này bằng Terraform, ARM template hoặc CLI, tiết kiệm đến 70% chi phí so với cách triển khai truyền thống.

Bài này giúp lập trình viên tối ưu hóa chi phí khi mở rộng quy mô agent trong DevOps bằng cách tận dụng các tính năng tự động hóa của Managed DevOps Pools.

AI Hallucinated a Table That Was Never There

Khi AI tạo ra một bảng không tồn tại trong database và viết truy vấn hoàn chỉnh cho bảng …

Every Database Has These Seven Tables

Bất kỳ công ty nào trên thế giới cũng đều có chung bảy bảng cơ bản trong production database. Điều này xảy ra do nhu cầu universal trong quản lý dữ liệu như users, roles, permissions, organizations, projects, activities và audit logs. Hệ quả là kiến trúc database có phần giống nhau dù ngành nghề hay thời điểm khác nhau. Điều đáng học hỏi là việc nhận ra pattern này giúp tối ưu hóa thiết kế database và giảm thiểu thời gian phát triển.

Bài viết này giúp bạn hiểu được cấu trúc dữ liệu phổ biến nhất trong mọi hệ thống quản trị dữ liệu.

Prisma ORM Manifesto 2026: Open, Extensible, Collaborative

Bối cảnh năm 2026 cho thấy Prisma ORM hướng đến mô hình mở và hợp tác trong hệ sinh thái ORM. Nguyên nhân kỹ thuật là việc xây dựng framework mở với 5 nguyên tắc cốt lõi, bao gồm công cụ an toàn để ủy quyền (delegate) và trải nghiệm phát triển xuất sắc (exceptional DX). Hệ quả là Prisma 8 hỗ trợ JavaScript hiện đại và đảm bảo tính quản trị (stewardship) cho dự án. Điều đáng học là mô hình phát triển ORM hướng tới cộng đồng, tập trung vào trải nghiệm người lập trình và khả năng mở rộng linh hoạt.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ nguyên tắc phát triển và định hướng tương lai của Prisma ORM để tối ưu hóa hiệu suất và trải nghiệm làm việc.

TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

Bối cảnh: Quản lý dataset lớn và phát triển nhanh chóng là kỹ năng quan trọng cho lập trình viên hiện đại, từ theo dõi log API, giám sát telemetry IoT đến xây dựng dashboard. Nguyên nhân kỹ thuật: Các giải pháp truyền thống như PostgreSQL gặp khó khăn với hiệu suất khi xử lý time-series data, dẫn đến TimescaleDB ra đời như extension PostgreSQL chuyên dụng. Hệ quả: TimescaleDB cho phép xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày với hiệu suất cao hơn 20 lần so với PostgreSQL thông thường, hỗ trợ time-range queries và continuous aggregates. Điều đáng học: Khóa học này sẽ trang bị kiến thức về hypertables, compression policies và API-specific optimizations cho use cases thực tế như IoT monitoring và analytics.

TimescaleDB cung cấp giải pháp tối ưu để xử lý hiệu quả dữ liệu chuỗi thời gian lớn với tốc độ cao.