PostgresEDI July 2026 Meetup — Public Speaking, AI Compliance

All Your GUCs in a Row: enable_tidscan

Bài viết phân tích tham số GUC enable_tidscan và cột hệ thống ctid trong PostgreSQL, giải thích rằng ctid đại diện cho địa chỉ vật lý (block, offset) của một dòng, tối ưu cho truy vấn đơn dòng nhanh nhất. PostgreSQL 14 bổ sung Tid Range Scan giúp tăng tốc độ backfill bằng cách quét tuần tự các phạm vi block liên tục. Tuy nhiên, ctid không ổn định khi dòng dữ liệu thay đổi, chỉ phù hợp cho các thao tác ngắn hạn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa các truy vấn nhanh chóng bằng ctid trong PostgreSQL, đặc biệt khi xử lý các thao tác batch hoặc backfill dữ liệu mà không cần phụ thuộc vào các giá trị ổn định lâu dài.

Postgres Is Enough

Thư mục này lập luận rằng PostgreSQL có thể thay thế hầu hết các cơ sở dữ liệu chuyên dụng …

RAG vs Fine-Tuning Explained: What They Actually Do and When to Use Each

RAG và fine-tuning giải quyết các vấn đề khác nhau: RAG truy xuất thông tin bên ngoài vào thời điểm suy luận (inference) mà không thay đổi mô hình, trong khi fine-tuning điều chỉnh trọng số mô hình để thay đổi hành vi (giọng điệu, định dạng) nhưng không đáng tin cậy cho việc truy xuất kiến thức thực tế. Nên dùng RAG khi cần mô hình biết thông tin mới, fine-tuning khi cần thay đổi cách phản hồi; trong thực tế, hai kỹ thuật thường được kết hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của mô hình AI bằng cách lựa chọn giữa hai kỹ thuật RAG (retrieval-augmented generation) và fine-tuning phù hợp với nhu cầu cụ thể của ứng dụng, từ việc xử lý kiến thức mới đến điều chỉnh hành vi theo yêu cầu.

Multi-Tenant vs. Single-Tenant: The Architecture Decision That Shapes Everything Else

Việc lựa chọn giữa kiến trúc multi-tenant (đa thuê) và single-tenant (đơn thuê) ảnh hưởng lâu dài đến chi phí, vận hành và tuân thủ pháp lý. Multi-tenant (chia sẻ cụm với cách ly logic qua namespaces, RBAC, network policies) thường là lựa chọn tối ưu nhờ tiết kiệm chi phí, đơn giản vận hành và triển khai nhanh. Single-tenant (cụm hoặc VPC riêng cho từng khách hàng) chỉ nên áp dụng khi có yêu cầu bắt buộc như quy định pháp luật, hợp đồng hoặc workload đòi hỏi tài nguyên lớn. Mô hình hybrid (đa thuê chủ yếu, có lối thoát sang đơn thuê khi cần) được khuyến nghị, với nguyên tắc: cách ly là một phạm vi linh hoạt, mức độ cô lập cần dựa trên yêu cầu cụ thể chứ không phải sở thích chung chung.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chọn kiến trúc multi-tenant hay single-tenant không chỉ quyết định chi phí và hiệu suất mà còn định hình toàn bộ quy trình phát triển, bảo trì và tuân thủ quy định của sản phẩm multi-customer.

My favorite Ollama alternative isn't LM Studio, it is something way cooler than that

Msty AI là lựa chọn thay thế hấp dẫn cho Ollama và LM Studio khi chạy mô hình AI cục bộ nhờ giao diện desktop tinh chỉnh, tích hợp cả mô hình local và cloud. Tính năng nổi bật như Split Chat, Knowledge Stacks, Personas và Crew Mode giúp trải nghiệm linh hoạt hơn, và phiên bản miễn phí đã đủ đáp ứng nhu cầu sử dụng hàng ngày của tác giả.

Nếu bạn đang tìm cách tối ưu hóa trải nghiệm chạy mô hình AI trên máy tính cá nhân với tính năng đa dạng và giao diện thân thiện hơn, thì Msty AI là lựa chọn đáng chú ý để khám phá.

Weather Analytics Made Simple with Airflow, PostgreSQL, and Metabase

Bài viết hướng dẫn xây dựng pipeline dữ liệu thời tiết toàn diện bằng các công cụ mã nguồn mở: Airflow điều phối, PostgreSQL lưu trữ, Metabase tạo dashboard BI, tất cả chạy trên Docker. Dữ liệu được thu thập mỗi giờ từ WeatherAPI cho các thủ phủ bang Brazil, xử lý qua DAG nhiều tầng của Airflow, rồi hiển thị dưới dạng dashboard thời tiết hiện tại, lịch sử và dự báo trên Metabase.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tích hợp các công cụ phân tích dữ liệu từ API đến báo cáo trực quan sẽ tìm hiểu cách xây dựng một pipeline hoàn chỉnh với Airflow, PostgreSQL và Metabase để tối ưu hóa quy trình xử lý và chia sẻ thông tin thời tiết hiệu quả.

Doltgres 1.0 Coming August 6th

Doltgres, cơ sở dữ liệu tương thích PostgreSQL với tính năng kiểm soát phiên bản kiểu Git, sẽ ra mắt phiên bản 1.0 vào ngày 6 tháng 8. Phiên bản này tập trung vào tính chính xác (99% tuân thủ SQL Logic Test), ổn định định dạng lưu trữ, hiệu năng (trong phạm vi 3x PostgreSQL), và tương thích rộng rãi với các ORM, thư viện và công cụ phổ biến. Các tính năng bổ sung như workflow remote push/pull, giao thức nhân bản riêng cho thiết lập HA, cùng garbage collection tự động cũng đang được hoàn thiện. Nhóm phát triển kêu gọi người dùng thử nghiệm Doltgres trên workload thực tế và báo cáo lỗi trước khi ra mắt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Doltgres kết hợp cơ sở dữ liệu PostgreSQL với hệ thống quản lý phiên bản Git, giúp phát triển ứng dụng trở nên hiệu quả hơn với tính ổn định, tương thích ORM và khả năng mở rộng cho các dự án lớn.