pgfmt 2.1: in-place formatting and pg_dump-compatible output

New Postgres Language Server: postgres-lsp

postgres-lsp là một triển khai mới theo giao thức Language Server (LSP) dành cho SQL và PL/pgSQL của PostgreSQL, sử dụng tree-sitter-postgres. Nó cung cấp các tính năng IDE như chẩn đoán lỗi, gợi ý ngữ nghĩa, điều hướng định nghĩa, định vị tham chiếu, hoàn thành thông minh, hỗ trợ chữ ký, đổi tên, hành động mã hóa và định dạng SQL với nhiều kiểu cài đặt sẵn.

Lập trình viên PostgreSQL nên đọc bài này để khám phá cách postgres-lsp nâng cao hiệu suất IDE với các tính năng như hoàn thành ngữ cảnh, định nghĩa và tham chiếu nhanh, và định dạng SQL theo nhiều phong cách chuyên nghiệp, thay vì phụ thuộc vào các công cụ cũ dựa trên regex.

Optimising Polymorphic Associations in PostgreSQL: Help the planner avoid performance cliffs

Các association đa hình (polymorphic associations) trong PostgreSQL gây ra suy giảm hiệu suất nghiêm trọng do O(M×N) phép join không cần thiết, nhưng ba bản vá đang được thảo luận (Result Filter, Sort Pushdown, SubLink relocation) sẽ giải quyết vấn đề này bằng cách tối ưu hóa bộ lọc, sắp xếp sớm và chuyển đổi EXISTS thành SEMI-JOIN. Ngoài ra, thống kê selectivity (CREATE STATISTICS) cũng đang trong giai đoạn thử nghiệm để cải thiện hiệu suất truy vấn.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa các mối liên kết đa hình trong PostgreSQL, giúp tránh mất hiệu suất khi ORM tự động tạo các join không hiệu quả, từ đó cải thiện tốc độ xử lý các truy vấn lớn.

How Five PostgreSQL Optimizations Sped Up Our Dashboard

Nhóm kỹ thuật GitGuardian đã giảm thời gian phản hồi p95 của dashboard từ 8 giây xuống 1 giây nhờ 5 tối ưu hóa PostgreSQL trên hệ thống Django, bao gồm: deferred JOINs bằng prefetch_related, đếm bất đồng bộ, replica đọc premium, cải tiến full-text search (pg_trgm), và denormalization để hỗ trợ composite indexes. Việc nâng cấp lên PostgreSQL 18 cũng mang lại lợi ích nhỏ. Họ sử dụng OpenTelemetry và EXPLAIN ANALYZE để theo dõi tiến trình.

Nếu bạn đang làm việc với ứng dụng backend sử dụng PostgreSQL và Django, bài viết này sẽ giúp bạn tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất dashboard hiệu quả bằng những kỹ thuật cụ thể, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí phát triển.

Looking Forward to Postgres 19: Logically Sequenced

Postgres 19 bổ sung hỗ trợ sao chép logic (logical replication) cho sequences, vốn bị loại trừ suốt gần một thập kỷ do tính phi giao dịch. Tính năng mới tự động đồng bộ sequences tại các thời điểm xác định như tạo/refresh subscription, cùng công cụ hỗ trợ như hàm pg_get_sequence_data() và cột sync_seq_error_count. Cách tiếp cận này tương tự pglogical nhưng được tích hợp sẵn vào Postgres.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách PostgreSQL 19 tự động đồng bộ hóa các chuỗi (sequences) trong cơ sở dữ liệu replication, giúp tránh lỗi thủ công và bảo đảm tính nhất quán khi chuyển đổi từ máy chủ sang subscriber mà không cần script bổ sung.

EDB converges analytics on Postgres to support AI agents

EDB bổ sung khả năng phân tích hội tụ cho dịch vụ cơ sở dữ liệu EDB Postgres AI, sử dụng Apache Iceberg làm lớp danh mục chia sẻ kết nối ClickHouse, WarehousePG và Spark, đồng thời cung cấp tính năng "agentic database" tự động hóa nhiệm vụ DBA định kỳ. Giải pháp này nhấn mạnh quyền kiểm soát dữ liệu tại chỗ cho doanh nghiệp, khác biệt với cách tiếp cận lakehouse của Databricks, và có mức giá theo lõi CPU ổn định hơn so với các nền tảng cloud theo mức tiêu thụ.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách Postgres AI của EDB kết hợp với Iceberg và các công cụ phân tích khác để tạo ra một hệ sinh thái tích hợp, giúp tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng AI với tính linh hoạt, kiểm soát dữ liệu và chi phí dự đoán hơn so với các giải pháp cloud tiêu thụ.

What's New in pg_clickhouse v0.3.2: Postgres 19, TLS, Regex, and Memory

Phiên bản pg_clickhouse v0.3.2 bổ sung hỗ trợ PostgreSQL 19 Beta1, các tùy chọn kết nối TLS mới (secure, min_tls_version), cải tiến xử lý regex giữa Postgres và ClickHouse, cùng tối ưu bộ nhớ cho truy vấn HTTP không đệm và tái quét join lồng. Ngoài ra còn có tùy chọn nén native protocol, cải thiện pushdown cho regexp_match() và sửa lỗi ANY() trên mảng rỗng.

Lập trình viên cần đọc bài này để cập nhật về cải tiến mới trong pg_clickhouse v0.3.2, đặc biệt là hỗ trợ PostgreSQL 19 beta1 và các tính năng TLS nâng cao, giúp tối ưu hóa kết nối và bảo mật cho ứng dụng của họ.

How to integrate OpenShift AI and PG Airman MCP Server

A deep-dive into the Data Governance Copilot architecture (Part 3), covering container-level design with SvelteKit frontend, FastAPI backend, and an agentic loop integrating OpenShift AI with the PG Airman MCP server. Explains two deployment modes: Red Hat Integrated Llama Stack versus lower-level MCP-direct using the OpenAI SDK and MCP Python library. Details how inbound LLM messages use OpenAI API format converted via Jinja tokenizer templates in vLLM, and how outbound tool calls are parsed — including a custom client-side parser needed for NVIDIA Nemotron Nano 9B due to its lack of streaming support in the native vLLM plugin. Compares Nemotron's XML-tagged TOOLCALL format against Qwen3's standard hermes parser output.