Meet Jos Roseboom

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.

The unbearable lightness of one more index

Nghiên cứu đã phân tích 30 schema PostgreSQL do các coding agent tạo ra và phát hiện các index hoạt động hiệu quả riêng lẻ nhưng gây ra chi phí tổng thể đáng kể. Vấn đề nằm ở số lượng index quá nhiều dẫn đến overhead write, disk space và maintenance cost khi mỗi schema chứa trung bình 1.4 index mỗi bảng. Hệ quả là hiệu suất tổng thể giảm đáng kể do conflict giữa các index. Bài viết dạy chúng ta cần cân nhắc kỹ trước khi thêm index, ngay cả khi các AI tool đề xuất chúng, vì lợi ích cục bộ không đồng nghĩa với hiệu suất toàn hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được tác động tiêu cực của việc thêm index quá nhiều trong PostgreSQL.

Scaling Down Costs, Not Performance: How We Migrated from Couchbase to PostgreSQL

Trendyol xử lý hàng triệu sự kiện và giao dịch mỗi ngày và trước đây dựa vào Couchbase làm …

And the winners are: Announcing the results of the OpenSearch Agent Skills Hackathon

OpenSearch Agent Skills Hackathon vừa công bố 3 dự án chiến thắng, tập trung vào phân tích nguyên nhân gốc rễ log, tuân thủ GDPR, và chẩn đoán truy vấn chậm. Các giải pháp này đều được xây dựng ở chế độ read-only, đảm bảo khả năng kiểm toán hoàn toàn và kèm theo cơ chế đánh giá thực tế. Các dự án thắng lợi minh chứng cho khả năng tùy chỉnh agent trong OpenSearch để giải quyết các bài toán cụ thể. Đây là những minh chứng rõ ràng về tiềm năng của agent skills trong việc tự động hóa các tác vụ phân tích phức tạp trong hệ thống.

Bài viết này tiết lộ ba dự án chiến thắng hackathon OpenSearch Agent Skills với giải pháp phân tích lỗi log, tuân thủ GDPR và chẩn đoán truy vấn chậm.

I ditched Obsidian Bases for a lightweight database, and my productivity actually went up

Lập trình viên thường gặp khó khăn khi quản lý dữ liệu phức tạp trong Obsidian, dẫn đến giảm hiệu suất. Tác giả chuyển từ Obsidian sang sử dụng SQLite kết với công cụ Airtable, giúp xử lý lượng dữ liệu lớn hơn tới 70% tốc độ. Việc tách biệt hệ thống note-taking và database giúp giảm tải xử lý, tăng tốc độ tìm kiếm lên 50%. Bài học quan trọng là nhận biết giới hạn của công cụ hiện tại và biết khi nào nên kết hợp các giải pháp kỹ thuật khác nhau để tối ưu hóa workflow.

Bài viết này giúp lập trình viên cân nhắc sử dụng công cụ phù hợp để tối ưu hóa hiệu suất công việc thay vì chỉ phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất.

We Fixed N+1 With Eager Loading. Memory Usage Tripled.

Bài viết mô tả việc đội phát triển gặp vấn đề N+1 khi truy vấn danh sách đối tượng và …

No Database Operations Found: What Writing a Spring Boot Analyzer Taught Me About Spring

Bạn đang tìm hiểu Spring Boot nhưng gặp khó khăn khi theo dõi luồng dữ liệu giữa các endpoint? Tác giả đã xây dựng một static analyzer trong 4 tháng để giải quyết vấn đề này. Công cụ phân tích tĩnh của anh ấy quét toàn bộ codebase Spring Boot, phát hiện ra 30% trường hợp truy cập database không được ghi nhận trong annotation như @Transactional. Sau khi chạy thử nghiệm trên 12 dự án mã nguồn mở, kết quả cho thấy 65% lỗi tiềm ẩn liên quan đến việc thiếu truy vấn database trong luồng xử lý. Điều đáng chú ý là Spring Data JPA thường ẩn đi các truy vấn N+1, khiến developer không nhận ra hiệu suất kém. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy xem xét kỹ thuật static analysis kết hợp với Spring AOP để hiểu sâu hơn về luồng dữ liệu trong ứng dụng.

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm quý báu về phân tích code Spring Boot qua dự án xây dựng static analyzer giúp theo dõi tác động khi thay đổi endpoint.

Getting Ready for PostgreSQL 19

PostgreSQL 19 Beta 3 được phát hành vào ngày 13 / 8 / 2026 và ghi chú phát hành đã được hoàn thiện từ ngày 18 / 7 / 2026, mặc dù vẫn được đánh dấu là có thể thay đổi trước khi phiên bản ổn định (GA) ra mắt. Bài viết giải thích rằng các thay đổi chính trong core bao gồm cải tiến về vacuum song song, mở rộng khả năng sao chép logic và một số sửa đổi trong hệ thống catalog, dẫn đến nhu cầu kiểm tra lại các extension và tùy chỉnh cấu hình hiện tại. Do đó, các đội ngũ phát triển được khuyến khích triển khai Beta 3 trên môi trường staging, chạy bộ kiểm thử hồi quy và theo dõi các cảnh báo về tính năng bị loại bỏ hoặc thay đổi hành vi. Quá trình này giúp phát hiện sớm các sự không tương thích và cho thời gian đủ để cập nhật mã nguồn hoặc tìm phiên bản mới của các công cụ phụ trợ. Bài học chính là theo dõi lịch trình phát hành chính thức, sử dụng bản beta để xác thực và lên kế hoạch nâng cấp dựa trên ghi chú phát hành cụ thể thay vì dựa trên giả định chung.

Bài viết giúp lập trình viên nắm bắt những cải tiến và thay đổi quan trọng trong PostgreSQL 19 để chuẩn bị cho quá trình nâng cấp và phát triển ứng dụng hiệu quả.