Don't bet on SELECT's order: shuffle your rows and see what folds—Martian Chronicles, Evil Martians’ team blog

pg_plan_filter 1.0.0 released

pg_plan_filter 1.0.0 là module PostgreSQL có thể tải vào để đánh giá các câu lệnh trước khi thực thi dựa trên tiêu chí cost. Module này có thể từ chối các câu lệnh vượt quá giới hạn statement_cost_limit, giới hạn tổng cost của transaction bằng transaction_cost_limit, và tùy chọn chỉ áp dụng cho câu lệnh SELECT qua filter_select_only. Module được thiết kế để có thể mở rộng cho các loại filter khác và hỗ trợ PostgreSQL phiên bản 14 đến 18. Đây là công cụ hữu ích cho các nhà phát triển muốn kiểm soát resource usage trong các ứng dụng sử dụng PostgreSQL.

pg_plan_filter giúp quản lý chi phí thực thi truy vấn trong PostgreSQL bằng cách kiểm tra và giới hạn cost trước khi thực thi.

I Built a Distributed Task Queue from Scratch with Go and PostgreSQL

Tác giả đã xây dựng Dhara, một distributed task queue bằng Go sử dụng PostgreSQL làm queue duy nhất và nguồn sự thật thực tế. Sử dụng replication của PostgreSQL để đảm bảo high availability và các WAL (Write-Ahead Logging) để đảm bảo data consistency. Cấu trúc hiện tại hỗ trợ tới 5,000 tasks mỗi giây với độ trễ chỉ 10ms. Điều đáng học hỏi là việc tối ưu hóa connection pooling và cách tận dụng tính năng built-in của database để giảm dependency hệ thống.

Bài này giúp bạn hiểu cách xây dựng hàng đợi tác vụ phân tạp hiệu quả với Go và PostgreSQL mà không cần các hệ thống lưu trữ phụ.

Supabase is acquiring Turso

Supabase đang mua lại Turso để xây dựng cơ sở hạ tầng database cho AI agent. …

Announcing OpenBao v2.7!

OpenBao v2.7 ra mắt với tính năng quan trọng là khả năng mở rộng ngang cho PostgreSQL, giúp tăng hiệu quả xử lý. Phiên bản này tích hợp hỗ trợ External HSM và KMS-Backed Keys, tăng cường bảo mật khóa dữ liệu. Đặc biệt, OpenBao v2.7 triển khai Post-Quantum Cryptography để chuẩn bị cho các mối đe dọa từ máy lượng tử trong tương lai. Những cải tiến này giúp OpenBao trở thành giải pháp quản lý bí mật mạnh mẽ hơn, phù hợp với cơ sở hạ tầng phức tạp và nhu cầu bảo mật cao.

OpenBao v2.7 mang đến khả năng mở rộng ngang cơ sở dữ liệu PostgreSQL, hỗ trợ HSM và KMS ngoài, cùng mật mã học lượng tử hậu thập niên cho hệ thống bảo mật mạnh mẽ hơn.

Everyone's learning to prompt better. That's the wrong skill.

Công nghệ AI đang tạo ra áp lực lớn để mọi người cải thiện kỹ năng prompt engineering với hàng loạt hướng dẫn như "12 prompt giúp tăng hiệu suất 10x". Nguyên nhân sâu xa xuất phát từ giới hạn của các language model hiện tại cần prompt chính xác để tạo ra kết quả chất lượng. Hệ quả là người dùng lãng phí thời gian vào việc tối ưu prompt thay vì tập trung vào giải pháp cốt lõi của vấn đề. Điều đáng học là thay vì đầu tư quá nhiều vào prompting, lập trình viên nên phát triển tư duy hệ thống để xây dựng các giải pháp AI hiệu quả và bền vững hơn.

Đọc bài này giúp lập trình viên tập trung vào năng lực cốt lõi thay vì chỉ chăm chăm vào kỹ năng prompt AI.

Fixing the Verification Gap in the AI-Native SDLC

Flaky tests đang làm giảm niềm tin của developer. Bài viết chỉ ra việc cắt giảm xuống còn 17 PR gate tests giá trị cao đã cải thiện đáng kể độ tin cậy của hệ thống CI/CD. Thời gian merge được rút ngắn đáng kể nhờ loại bỏ các test không cần thiết. Hơn nữa, phương pháp này khôi phục niềm tin của team vào quy trình testing tổng thể. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu cách xác định và chọn lọc những test giá trị cao trong AI-Native SDLC.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách cải thiện độ tin cậy của CI/CD và phục hồi niềm tin vào quy trình phát triển AI.

Memory safety for Postgres extensions in C/C++

ClickHouse phải giải quyết vấn đề memory safety khi viết extension cho Postgres bằng C/C++, do hai ngôn ngữ này không có bảo vệ tự động. Họ xử lý bằng cách thiết lập ranh giới rõ ràng giữa C và C++ code, cùng với việc sử dụng isolated helper processes. Giải pháp này giúp ngăn chặn buffer overflow và memory leak, đặc biệt quan trọng khi xử lý dữ liệu lớn. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách ClickHouse quản lý memory giữa các ngôn ngữ khác nhau và áp dụng pattern này vào các dự án của mình.

Bài viết này giải quyết các thách thức về an toàn bộ nhớ khi kết hợp C và C++ cho Postgres extensions, từ ranh giới ngôn ngữ sạch sẽ đến các tiến trình trợ lý được cách ly.

We reviewed 50,000+ deploys. The AI coding boom doesn’t show a bug boom.

Trong suốt 21 tháng theo dõi 50,000+ pull requests (PRs) do AI tạo ra, các khách hàng đã tăng tần suất triển khai lên khoảng 30%. Số lượng lỗi (bugs) báo cáo giảm 20%, trong khi tỷ lệ lỗi trên mỗi lần triển khai giảm hơn một phần ba. Kết quả này cho thấy việc sử dụng AI coding tools không gây ra "bùng nổ lỗi" như lo ngại. Đây là dữ liệu thực tế cho thấy AI coding có thể cải thiện chất lượng và tốc độ phát triển phần mềm.

Nghiên cứu này chứng minh rằng AI coding không gây ra sự gia tăng lỗi như lo ngại mà ngược lại giúp giảm lỗi và tăng hiệu suất triển khai.