How Fountain rebuilt its data plane on ClickHouse Cloud to power Cue, the Frontline Superintelligence

Pages in Grok Bot, clearly explained:

...covered with a full hands-on video demo.

AI Search for Agents: Announcing Automated Embedding in MongoDB Atlas

See how Automated Embedding in MongoDB Vector Search solves the hardest problems in AI search for agents.

Introducing the (blazing fast!) native TCP client for .NET

ClickHouse vừa giới thiệu native TCP client cho .NET giúp tăng tốc độ đọc và insert dữ liệu với số lần phân bổ bộ nhớ ít hơn. API cột (columnar APIs) và hỗ trợ POCO giúp xử lý dữ liệu hiệu quả hơn so với HTTP truyền thống. Client mới này giảm đáng kể chi phí CPU và bộ nhớ nhờ loại bỏ các lớp trung gian không cần thiết. Nếu bạn đang làm việc với ClickHouse trên .NET, việc chuyển sang native TCP client sẽ mang lại hiệu suất vượt trội, đặc biệt với các operation đọc/ghi hàng loạt.

Client TCP native của ClickHouse cho .NET mang lại hiệu suất vượt trội với API cột và hỗ trợ POCO giúp tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng của bạn.

Can GROUP BY still be optimized after all these years?

An optimization that made Pivot significantly faster on GROUP BY queries with a Top-K operator above them, and a walkthrough of how analytical databases run GROUP BY in the first place.

Apache Airflow 3.4.0: Task Loops, Dags in Any Language, and AI Agents

Apache Airflow 3.4.0 introduces bounded Task Loops for iterative workflows, Dag authoring beyond Python (TypeScript, Go, Java, and YAML) on the new AIP-85 Dag Importer, and a maturing Common AI provider for running LLM and agent tasks with built-in human approval.

ClickHouse release 26.10

ClickHouse 26.10 introduces function composition, more flexible joins, faster GROUP BY queries, disk spilling for IN subqueries, an experimental columns cache, and Freeform and SQLite formats.

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.

The strangler fig pattern: modernizing without a big-bang rewrite

The strangler fig pattern hiện đại hóa hệ thống legacy bằng cách thay thế từng phần nhỏ thay vì viết lại toàn bộ cùng lúc. Bài gốc chỉ ra vấn đề về quyền sở hữu dữ liệu trong giai đoạn chồng chéo, chi phí vận hành song song hai hệ thống, và lý do các dự án migration thường bị ì tại giai đoạn cuối. Những con số cụ thể về chi phí và timeline không được đề cập trong tài liệu tham khảo. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu rõ các rủi ro thực tế và chiến lược xử lý khi áp dụng pattern này vào dự án.

Bài này giúp lập trình viên hiểu thách thức thực tế khi áp dụng Strangler Fig pattern, đặc biệt là vấn đề sở hữu dữ liệu và chi phí vận hành hệ thống song song.