Vertical Advantage: Transforming Industries with Lakebase and Agentic AI

Postgres's implicit transactions

PostgreSQL mặc định bọc mỗi câu lệnh trong một giao dịch riêng khi không có BEGIN…COMMIT rõ ràng. Tuy nhiên, khi gửi nhiều câu lệnh trong một chuỗi truy vấn đơn (thông qua PQexec hoặc các hàm plpgsql) hoặc sử dụng các tiện ích như COPY và CREATE INDEX CONCURRENTLY, máy chủ sẽ ẩn ý tạo một giao dịch duy nhất bao gồm tất cả các câu lệnh đó. Điều này có thể dẫn đến việc giữ khóa lâu hơn, tiêu thụ ID giao dịch tăng nhanh và làm khó khăn việc rollback một phần công việc khi lỗi xảy ra. Do đó, lập trình viên cần kiểm tra xem ứng dụng của mình có vô tình nhóm nhiều câu lệnh vào một giao dịch ngầm không và cân nhắc sử dụng BEGIN…COMMIT cụ thể khi cần kiểm soát granularity. Theo dõi pg_stat_activity để phát hiện các giao dịch mở dài hạn cũng là biện pháp phòng ngừa tốt.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ cách Postgres tự động tạo giao dịch nhiều câu lệnh, tránh lỗi và tối ưu hiệu năng.

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.

Making Your Data Ready for Agentic AI

Hệ thống dữ liệu được thiết kế cho con người phân tích thường sụp đổ khi được giao cho các tác nhân tự chủ, vì chúng tin tưởng vào dữ liệu mà không có sự skeptical của con người. Vấn đề nằm ở việc thiếu các lớp bảo mật như hợp đồng dữ liệu và cách ly để tạo niềm tin, hệ thống bloodline tác nhân để truy vết và cấp quyền theo thời gian thực, cùng ba lớp ngữ cảnh (domain, semantic, capability) để mã hoá ý nghĩa kinh doanh. Khi những lớp này không có, các tác nhân có thể thực hiện hành động ghi dữ liệu hoặc truy vấn không an toàn, dẫn tới sai lệch, khó kiểm soát và lan mở công cụ không cần thiết (tool sprawl). Bài học là cần xây dựng dữ liệu sẵn sàng cho AI qua bốn lớp có cấu trúc, đồng thời tích hợp quan sát từ ngày đầu để tránh việc sửa chữa sau này. Các mẫu cụ thể bao gồm Tiêu chuẩn Hợp đồng Dữ liệu Mở, kiến trúc medallion bổ sung lớp “Adaptive Gold”, định tuyến dựa trên ngưỡng tin cậy và thiết kế khả năng MCP thay vì bọc API đơn giản.

Bài viết này giúp lập trình viên thiết kế hệ thống dữ liệu sẵn sàng cho AI agents, đảm bảo an toàn, truy xuất nguồn gốc và khả năng quan sát toàn diện.

All Your GUCs in a Row: log_destination and logging_collector

Bài viết giải thích vai trò của hai tham số GUC log_destination và logging_collector trong PostgreSQL, mô tả cách logging collector hoạt động như một daemon dựa trên pipe để tránh mất và garbled log messages. Khi bật logging_collector, PostgreSQL phải khởi động lại vì daemon được tạo trong quá trình khởi động, và các định dạng log như stderr, csvlog và jsonlog đều được đưa vào pipe này. Tuy nhiên, dưới tải cao, collector có thể trở thành điểm nghẽn và làm giãn cả instance, trong khi việc sử dụng syslog lại có nguy cơ silently drop messages khi hệ thống quá tải. Bài cũng so sánh mặc định của log_destination trên các nền tảng phổ biến: Debian/Ubuntu thường để stderr, PGDG RPMs thường dùng csvlog, Docker images và một số dịch vụ quản lý có thể pre‑configure jsonlog hoặc syslog tùy theo nhà cung cấp. Từ đó, tác giả khuyên trong môi trường production nên chọn định dạng log phù hợp với hệ thống giám sát, bật logging_collector chỉ khi cần lưu trữ tập trung và luôn monitor throughput để tránh stall, đồng thời cân nhắc sử dụng syslog với buffer đủ lớn hoặc các giải pháp bên ngoài như Fluentd để tránh mất log.

Bài giải thích chi tiết về log_destination và logging_collector GUCs giúp bạn hiểu rõ cơ chế logging của PostgreSQL, từ đó tối ưu hóa cấu hình giám sát và xử lý log hiệu quả trong môi trường production.

Debezium 3.7.0.Beta1 Released

Debezium 3.7.0.Beta1 là bản phát hành beta mới nhất của nền tảng mã nguồn mở phân tán dùng để bắt thay đổi dữ liệu (Change Data Capture). Bản beta này tiếp tục duy trì tính năng kết nối với các cơ sở dữ liệu phổ biến như MySQL, PostgreSQL, MongoDB và SQL Server, cho phép ứng dụng theo dõi ngay các thao tác INSERT, UPDATE, DELETE. Nhờ cơ chế lưu trữ bền vững và xử lý nhanh, Debezium đảm bảo không bỏ lỡ bất kỳ sự kiện nào ngay cả khi hệ thống gặp sự cố. Với việc phát hành beta, nhóm phát triển muốn thu thập phản hồi từ cộng đồng để ổn định phiên bản 3.7.0 cuối cùng. Điều này nhắc nhở các lập trình viên rằng việc sử dụng một giải pháp CDC đáng tin cậy như Debezium giúp xây dựng hệ thống phản hồi sự kiện real‑time mà không lo mất dữ liệu.

Debezium 3.7.0.Beta1 mang đến những cải tiến đáng chú ý cho việc xử lý sự kiện thay đổi dữ liệu hiệu quả.

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 …