Data Analytics Interview Questions: The Complete Prep Guide (2026)

Read your writes: WAIT FOR in PostgreSQL 19

Trong PostgreSQL, các replica bất đồng bộ thường trả về dữ liệu cũ vì chúng chỉ áp dụng WAL sau một khoảng trễ, gây ra hiện tượng đọc không thấy bản ghi vừa ghi trên primary. Phiên bản PostgreSQL 19 bổ sung lệnh WAIT FOR cho phép một truy vấn READ chỉ định vị trí WAL (log sequence number) mà nó muốn chờ trước khi trả về kết quả. Khi lệnh được thực hiện, phiên bản server sẽ tạm dừng việc đọc cho đến khi WAL đã được replay tới vị trí đó trên replica, từ đó đảm bảo read‑your‑writes mà không cần chuyển sang synchronous replication hoặc tăng toàn bộ độ trễ hệ thống. Điều đáng học: thay vì phải bật synchronous replication toàn cluster hoặc chịu đọc stale data, разработчики có thể sử dụng WAIT FOR cho các giao dịch cụ thể nơi cần nhất quán đọc‑ghi, tiết kiệm tài nguyên và kiểm soát độ trễ chi tiết. Ví dụ thực tế, một lệnh như SELECT ... WAIT FOR LSN '0/3000000' sẽ chỉ trả về sau khi replica đã áp dụng WAL tới LSN đó, cho phép ứng dụng xác nhận ngay lập tức việc ghi vừa thực hiện trên primary mà không ảnh hưởng đến các truy vấn khác.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách sử dụng WAIT FOR trong PostgreSQL 19 để đảm bảo tính nhất quán read-your-writes trên bản sao bất đồng bộ.

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ sở dữ liệu, trong khi LLMs chỉ sinh code tiềm ẩn rủi ro lỗi, kém tối ưu và khó bảo trì. ORMs giúp chuẩn hóa truy vấn, tránh SQL injection và tối ưu hóa hiệu suất thông qua caching, điều mà code do LLM sinh ra khó đảm bảo.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ORM và SQL vẫn giữ vai trò quan trọng trong quản lý dữ liệu cơ bản, giúp tránh rủi ro lỗi và tối ưu hóa hiệu suất khi ứng dụng lớn cần kiểm soát trực tiếp dữ liệu.

SQL Indexing Explained: Composite Indexes and Column Order

Bài viết bắt đầu bằng việc tạo bảng comments với 1 triệu bản ghi trong PostgreSQL để đánh …

A Preview of DuckDB v2.0

DuckDB phiên bản 2.0 dự kiến ra mắt vào mùa thu năm nay với nhiều tính năng mới nổi bật như hỗ trợ chạy dưới dạng server, triggers, kiểu dữ liệu VARIANT, I/O bất đồng bộ, SQL parser mới, định dạng lưu trữ cải tiến cùng nhiều cải tiến khác.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách DuckDB v2.0 nâng cấp hiệu suất và tính linh hoạt cho các ứng dụng xử lý dữ liệu, từ việc chạy như một server đến hỗ trợ các tính năng mới như biến đổi dữ liệu trong SQL và lưu trữ hiệu quả hơn.

Beautiful T-SQL Queries: Three Could Delete the Company

T-SQL đẹp mắt không đồng nghĩa với chính xác. Trong 30 năm qua, ngành công nghệ vẫn thường xem xét thẩm mỹ code như một bằng chứng pháp lý đáng tin cậy.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách viết T-SQL đẹp mắt, hiệu quả và dễ đọc—một kỹ năng quan trọng giúp code dễ bảo trì, dễ debug và làm tăng hiệu suất làm việc trong nhóm.

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. Trong sơ đồ tổ chức, không có vị trí verifier hay bất kỳ khoản ngân sách nào dành cho việc này.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cảnh báo về nguy cơ mất vị trí của những kỹ sư có kinh nghiệm trước sự phát triển nhanh chóng của AI, khi các công ty bỏ bỏ vai trò kiểm tra và đầu tư vào đội ngũ chuyên môn, khiến sự khác biệt giữa người mới và người giàu kinh nghiệm trở nên mờ nhạt.

What Happens to a Medical Image Before and After a Model Sees It

Bài viết bắt đầu bằng việc giải thích tại sao các bước tiền xử lý hình ảnh y tế như đọc DICOM, điều chỉnh cửa sổ Hounsfield và resampling voxel là không thể bỏ qua trước khi đưa vào mô hình học sâu. Nó mô tả chi tiết cách các thư viện như SimpleITK và MONAI được dùng để chuyển đổi không gian ảnh về kích thước đồng nhất (ví dụ 1 mm³) và chuẩn hóa intensity bằng Z‑score hoặc histogram matching để giảm sự khác biệt giữa các bộ quét. Sau khi mô hình (thường là một mạng CNN 3D hoặc Transformer được huấn luyện trên PyTorch) xử lý ảnh, bài viết phân tích các bước hậu xử lý như ngưỡng xác suất, ánh xạ nhãn lại về không gian gốc và tính toán chỉ số Dice hoặc AUC để đánh giá hiệu suất. Các thí nghiệm được báo cáo cho thấy việc bỏ qua bước resampling có thể làm giảm Dice score xuống 15 % trong phân đoạn u não, trong khi sử dụng chuẩn hóa intensity tăng AUC lên 0.92 so với 0.84 khi không chuẩn hóa. Bài kết xuất rằng các nhà phát triển cần xem tiền xử lý không phải là bước “boilerplate” mà là một phần thiết yếu của pipeline, và việc ghi lại chính xác các tham số (kích thước voxel, giá trị Hounsfield window, phương pháp chuẩn hóa) là điều cần thiết để tái tạo kết quả và so sánh công bằng giữa các nghiên cứu.

Bài viết giải thích chi tiết quá trình tiền xử lý ảnh y tế, yếu tố quyết định hiệu suất của các mô hình học máy trong lĩnh vực chuyên biệt này.

35 Senior .NET Developer Interview Questions That Actually Get Asked…

Bài viết cung cấp 35 câu hỏi phỏng vấn senior .NET kèm đáp án, dấu hiệu cảnh báo và câu hỏi tiếp nối, bao gồm các chủ đề như GC, thread pool starvation, diagnostics, được cập nhật cho .NET 10.

Bạn nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi những câu hỏi cơ bản nhưng ẩn chứa những vấn đề thực tế như quản lý bộ nhớ, vấn đề đồng bộ hóa (thread pool), và cách debug lỗi trong môi trường sản xuất, đặc biệt khi ứng tuyển vị trí senior trong .NET hiện đại.