How We Scaled Our Laravel + PostgreSQL Database with PgBouncer (A Real-World Story)

All Your GUCs in a Row: gin_fuzzy_search_limit

Tham số gin_fuzzy_search_limit của PostgreSQL buộc các truy vấn sử dụng chỉ mục GIN trả về ngẫu nhiên một tập con kết quả thay vì toàn bộ dữ liệu, gây nguy hiểm khi GIN hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu (jsonb, array, hstore, trigram) mà người dùng mong đợi kết quả đầy đủ. Khuyến nghị tắt tham số này (đặt = 0) và tối ưu selectivity, lọc dữ liệu rõ ràng hoặc dùng chỉ mục RUM cho các trường hợp xếp hạng kết quả.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh gặp lỗi khi sử dụng GIN trong các trường hợp không mong đợi—như tìm kiếm fuzzy hay JSONB—vì gin_fuzzy_search_limit có thể khiến kết quả bị trộn lẫn, sai lệch hoặc không chính xác mà không báo hiệu, ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính chính xác của các query quan trọng.

PGSimCity - How PostgreSQL Works

PGSimCity là một thành phố 3D tương tác giúp trực quan hóa cách hoạt động của PostgreSQL.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu rõ cơ chế hoạt động sâu sắc của PostgreSQL thông qua mô hình 3D tương tác, giúp họ tối ưu hóa hiệu suất và thiết kế cơ sở dữ liệu hiệu quả hơn.

Postgres LISTEN/NOTIFY actually scales

Họ đã tối ưu hóa cơ chế LISTEN/NOTIFY của Postgres để xử lý 60.000 ghi dữ liệu mỗi giây trên một server duy nhất với độ trễ mili giây.

Là người phát triển hệ thống cần xử lý dữ liệu thời gian thực, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất của LISTEN/NOTIFY trong PostgreSQL để xử lý hàng triệu ghi nhập đồng thời mà vẫn giữ được độ trễ cực nhỏ.

The Great Go Transaction Dilemma: Clean Architecture vs. Idiomatic Go

Khi phát triển hệ thống backend bằng Go, PostgreSQL và GORM, bài viết so sánh hai cách tiếp cận: Clean Architecture (kiến trúc sạch) và Idiomatic Go (Go theo phong cách tự nhiên) trong xử lý transaction, nhằm cân bằng giữa tính linh hoạt và sự đơn giản.

Lập trình viên Go nên đọc bài này để đối phó với trade-off giữa sự linh hoạt của Clean Architecture và thuần thục Go idiomatic khi xử lý các giao dịch phức tạp, đặc biệt khi ứng dụng liên kết với PostgreSQL và thư viện GORM.

How I Boosted a Local SQL Agent’s Accuracy from 13% to 72% in Production

Tác giả đã cải thiện độ chính xác của SQL Agent từ 13% lên 72% trong môi trường sản xuất bằng cách xây dựng một trợ lý nông nghiệp riêng tư kết hợp hybrid RAG, mô hình Qwen2.5 7B và LangChain trên GPU tiêu dùng.

Nếu bạn đang làm việc với các hệ thống tự động hóa dữ liệu SQL hoặc xây dựng giải pháp AI tích hợp với cơ sở dữ liệu, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa độ chính xác của các mô hình AI trong môi trường sản xuất thực tế.

Laravel Time Machine: A Request Lifecycle Profiler

Laravel Time Machine là công cụ theo dõi vòng đời request trong Laravel, ghi lại mọi giai đoạn từ khởi động đến kết thúc, kèm theo bảng điều khiển timeline và theo dõi truy vấn SQL.

Là lập trình viên phát triển ứng dụng Laravel, bạn nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng bằng cách theo dõi và phân tích từng giai đoạn xử lý yêu cầu chi tiết, từ đó khắc phục điểm chậm trễ và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Branching databases like code: a CI/CD pattern for Lakebase, in production at Glaspoort

Glaspoort áp dụng mô hình CI/CD cho OLTP trên Databricks Lakebase bằng cách nhánh từ môi …

Good enough beats brilliant

Thay vì tích hợp tính năng tiên phong trực tiếp vào lõi PostgreSQL, hãy phát triển chúng dưới dạng fork (bản nhánh) riêng để dễ dàng thử nghiệm và nâng cấp mà không ảnh hưởng đến hệ thống chính.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng tính năng đột phá không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ dự án lớn như PostgreSQL, mà bằng cách phát triển phiên bản riêng của mình để kiểm chứng ý tưởng trước khi đưa vào hệ thống sản phẩm.