kamal-backup 1.0: Rails Backups and Restores for Kamal

WAL + S3: Lakebase storage for the era of agents

Bài viết mô tả bối cảnh nhu cầu tách biệt lưu trữ và tính toán trong hệ thống Postgres khi ứng dụng AI agents ngày càng tăng. Nó giải thích cách coi WAL (Write‑Ahead Log) như nguồn thực thể duy nhất và đưa nó lên Amazon S3 để lưu trữ đối tượng. Kỹ thuật này cho phép ricostruzione cơ sở dữ liệu từ WAL trên S3 mà không cần giữ toàn bộ dữ liệu trên đĩa local, giảm chi phí lưu trữ và mở rộng khả năng sao chép bất đồng bộ. Các tác động bao gồm thời gian phục hồi nhanh hơn, khả năng truy vấn lịch sử dữ liệu trực tiếp từ S3 và tích hợp dễ dàng với các công cụ xử lý sự kiện cho agents. Bài học chính là việc xem WAL như lớp lưu trữ không thay đổi mở ra kiến trúc lakebase, giúp团队 tách biệt công việc vận hành Postgres khỏi chi phí cơ sở hạ tầng và chuẩn bị sẵn sàng cho workloads AI‑native.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách tận dụng WAL và S3 để tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu trong thời đại AI agents.

Connection Pool Sizing, Measured: Why 48 Connections Beat 400

Bài viết thực nghiệm trên PostgreSQL bằng cách tăng số kết nối từ 1 lên 400 để đo …

LibreDB Studio: an open source, self-hosted SQL IDE for PostgreSQL in the browser

LibreDB Studio là IDE SQL mã nguồn mở, tự host cho PostgreSQL chạy trên trình duyệt, triển khai dưới dạng container, Helm chart hoặc npm package. Công cụ hỗ trợ pooling connection, transaction rõ ràng, giám sát thông qua pg_stat_* và xác thực qua local account hoặc OIDC với kiểm soát quyền truy cập.

Lập trình viên phát triển ứng dụng PostgreSQL nên đọc để tìm hiểu cách tự host một IDE SQL trực tuyến, tối ưu hóa hiệu năng với cơ chế kết nối pooled và tự động rollback, đồng thời khám phá tính năng hỗ trợ quyền truy cập RBAC và hỗ trợ OIDC, giúp streamline quá trình phát triển và quản lý cơ sở dữ liệu.

pgwatch v6: Prometheus becomes a source, not just a sink

pgwatch là công cụ giám sát PostgreSQL phổ biến, phiên bản 6.0.0-beta vừa ra mắt với nhiều cải tiến về khả năng tích hợp monitoring. Những thay đổi chính là Prometheus hiện nay được cấu hình làm nguồn dữ liệu (source) thay vì chỉ là đích điểm (sink) để pgwatch đẩy metrics qua pushgateway. Điều này cho phép Prometheus tự động thu thập (scrape) metrics từ pgwatch qua HTTP endpoint, giảm độ trễ và loại bỏ nhu cầu cấu hình pushgateway riêng. Kết quả là hệ thống giám sát trở nên đơn giản hơn, độ tin cậy tăng vì giảm một lớp trung gian và dễ dàng mở rộng với các quy tắc cảnh báo của Prometheus. Từ bài học này, các team DevOps có thể suy nghĩ về việc đảo ngược hướng dữ liệu trong các hệ thống quan sát để tối ưu hoá độ trễ và giảm phụ thuộc vào cơ chế push.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Prometheus trong pgwatch v6 chuyển từ điểm thu thập dữ liệu thành nguồn cung cấp dữ liệu, mang lại khả năng giám sát và phân tích hiệu suất cơ sở dữ liệu Postgres linh hoạt hơn.

Vertical Advantage: Transforming Industries with Lakebase and Agentic AI

Nội dung bài viết được cung cấp chỉ có tiêu đề và một đoạn bắt đầu không đầy đủ, do không thể trích xuất được bối cảnh, nguyên nhân kỹ thuật, hệ quả hay bài học cụ thể để tạo thành một tóm tắt 4‑6 câu như yêu cầu. Vui lòng cung cấp đầy đủ nội dung bài để tôi có thể thực hiện tóm tắt theo yêu cầu.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Lakebase và Agentic AI đang thay đổi ngành công nghiệp và mở ra cơ hội phát triển mới.

The Sixth Execution

PostgreSQL chuẩn bị câu lệnh (prepared statement) sẽ tạo kế hoạch tùy chỉnh dựa trên giá trị tham số thực tế trong năm lần thực thi đầu tiên, mang lại chất lượng kế hoạch như thay thế văn bản. Khi đến lần thực thi thứ sáu, hệ thống xây dựng kế hoạch chung (generic plan) không sử dụng giá trị tham số và so sánh chi phí ước tính của nó với chi phí trung bình của các kế hoạch tùy chỉnh; nếu kế hoạch chung có chi phí thấp hơn, PostgreSQL sẽ chuyển sang dùng kế hoạch chung và giữ nó cho tới khi bị làm vô hiệu. Kế hoạch chung dựa trên ước tính chọn lọc mù quáng (ví dụ, phân số không null chia số giá trị riêng biệt cho phép bằng, một phần ba bảng cho phép không bằng), có thể sai lệch nghiêm trọng trên dữ liệu lệch, dẫn đến việc truy vấn chậm xuống bất ngờ sau lần thực thi thứ sáu. Quyết định này chỉ dựa trên chi phí ước tính, không đo lường thời gian thực thi thực và có tính dính dáng bất đối xứng; các nguyên nhân thường gặp là hàm PL/pgSQL và các driver như psycopg 3 hoặc JDBC mà tự động nâng cấp thành câu lệnh có tên sau ngưỡng mặc định (5 lần), khiến chuyển đổi xảy ra khoảng lần thực thi thứ mười hoặc mười một. Các biện pháp khắc phục bao gồm đặt plan_cache_mode=force_custom_plan cho các truy vấn lệch, tắt chuẩn bị ở mức driver (prepare=False), viết lại truy vấn hoặc tạo chỉ mục phần phần trên cột lệch.

Bài này giúp lập trình viên hiểu và giải quyết hiện tượng truy vấn PostgreSQL đột ngột chậm sau lần thực hiện thứ sáu do sự chuyển đổi sang generic plan không phù hợp với dữ liệu không đồng nhất.

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 …