Real-Time Analytics: Boost your business with instant data

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.

ClickHouse achieves AWS Cloud Operations Competency

ClickHouse has earned the AWS Cloud Operations Competency in Monitoring and Observability, recognizing its validated technical expertise and customer success on AWS. The announcement highlights how ClickHouse Cloud handles high-volume, high-cardinality observability workloads without forcing data sampling or capping retention. Customer examples include Modal ingesting 1–2 million events per minute with 500 billion logs stored, Exabeam processing over 80 billion security events daily across 10 regions, Qonto compressing 231 TB of trace data to 376 GB (99.84% ratio), and Langfuse achieving up to 200x faster queries after migrating from Postgres. Key capabilities cited include columnar storage with heavy compression, ClickPipes for streaming from Kinesis/MSK/S3, compute-compute separation, and the OpenTelemetry-native ClickStack. The post also previews agentic observability investments including an MCP server and AI Notebooks for root-cause analysis.

High Cardinality in ClickHouse at Scale: What Actually Breaks

ClickHouse gặp vấn đề nghiêm trọng khi xử lý dữ liệu telemetry có độ phân loại cao (high-cardinality) ở quy mô lớn, với ba nguyên nhân chính gây lỗi: cạn kiệt bộ nhớ trong GROUP BY, "part explosion" từ khóa nhóm chi tiết trong materialized views, và quét full-text trên cột chưa được index. Một trường hợp sản xuất ghi nhận tốc độ 400 triệu dòng/phút gây ra 160 tác vụ merge đồng thời và độ trễ insert 40-50 giây. Giải pháp bao gồm tối ưu ORDER BY theo mẫu truy vấn, sử dụng bloom filter tokenbf_v1, giảm độ chi tiết timestamp, chuyển Map keys nóng sang LowCardinality, và tránh SELECT * trên bảng rộng.

Là lập trình viên xử lý dữ liệu lớn, bạn nên đọc bài này để tránh những lỗi ẩn giấu trong ClickHouse khi dữ liệu có tính chất cao độ phân bố (high cardinality), từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tránh rủi ro về chi phí và độ trễ trong các query lớn.

Top Use Cases for DynamoDB in 2024

DynamoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL dạng key-value của AWS, phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu thông lượng cao và độ trễ thấp như gaming, streaming, ngân hàng, ứng dụng di động/web và IoT. Nó cung cấp khả năng mở rộng ngang, linh hoạt schema và sao chép toàn cầu, với hai tùy chọn định giá (provisioned/on-demand) và gói miễn phí 25 RCU, 25 WCU cùng 25 GB lưu trữ.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa DynamoDB cho các ứng dụng thực tế, từ việc lựa chọn mô hình dữ liệu cho đến cách kết hợp với công cụ phân tích để tránh rủi ro về chi phí và hiệu suất trong các dự án serverless.

How Zernio scaled to 6M daily posts on a 7-person team with Tinybird

Zernio, a unified social media API serving 15 platforms, outgrew MongoDB for analytics as it scaled to 6M+ daily posts. The seven-person bootstrapped team migrated to Tinybird in under a week, leveraging its TypeScript SDK, branch-based staging environments, and CI/CD-friendly config-as-code approach. The result: 700,000 daily API requests handled at 250ms p95 latency, 16.7M rows ingested daily, and new data features shipping in hours instead of weeks.

Building Jaeger’s ClickHouse backend: 8.6× compression on 10 million spans

Jaeger v2.18.0 introduces ClickHouse as a storage backend for distributed traces. A Jaeger maintainer explains the architectural decisions behind the implementation, including schema design choices for the primary key (sorted by service_name, name, start_time rather than trace_id), typed attribute storage using ClickHouse Nested columns, and materialized views for fast service/operation lookups. Benchmarks on 10 million spans across a single-node deployment show 8.6× compression (reducing ~6 GiB to ~722 MiB), ingestion throughput above 50k spans/sec, trace retrieval averaging ~100ms, and most search queries completing under 50ms. The feature is available in alpha and leverages ClickHouse's columnar OLAP architecture to handle high-throughput append-only writes and fast analytical aggregations without a separate metrics pipeline.