How to replicate SQL Server logins and passwords to Cloud SQL

I ditched Obsidian Bases for a lightweight database, and my productivity actually went up

Lập trình viên thường gặp khó khăn khi quản lý dữ liệu phức tạp trong Obsidian, dẫn đến giảm hiệu suất. Tác giả chuyển từ Obsidian sang sử dụng SQLite kết với công cụ Airtable, giúp xử lý lượng dữ liệu lớn hơn tới 70% tốc độ. Việc tách biệt hệ thống note-taking và database giúp giảm tải xử lý, tăng tốc độ tìm kiếm lên 50%. Bài học quan trọng là nhận biết giới hạn của công cụ hiện tại và biết khi nào nên kết hợp các giải pháp kỹ thuật khác nhau để tối ưu hóa workflow.

Bài viết này giúp lập trình viên cân nhắc sử dụng công cụ phù hợp để tối ưu hóa hiệu suất công việc thay vì chỉ phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất.

Supabase is now available in Gemini Enterprise

Supabase vừa tích hợp với Gemini Enterprise, cho phép truy vấn database bằng ngôn ngữ tự nhiên ngay trên nền tảng. Tích hợp này sử dụng API của Gemini Enterprise để xử lý các truy vấn tự nhiên và chuyển đổi chúng thành SQL queries cho Supabase. Người dùng giờ đây có thể tương tác với dữ liệu của họ mà không cần viết code SQL, giúp tăng hiệu suất làm việc. Đặc biệt tính năng này hỗ trợ các dự án sử dụng Supabase Realtime, cho phép truy vấn dữ liệu thời gian thực. Lập trình viên nên cân nhắc tích hợp này để tăng hiệu quả khi làm việc với dữ liệu phức tạp, đặc biệt khi làm việc với Gemini Enterprise API.

Lập trình viên muốn tự động hóa truy vấn dữ liệu từ các dự án Supabase bằng ngôn ngữ tự nhiên mà không cần viết mã SQL thủ công sẽ tìm hiểu cách kết nối Supabase với Gemini Enterprise để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu công sức lập trình.

What Makes an Existing API Ready for AI Agents?

Các API hiện có không tự động tương thích với AI agents do thiếu các yếu tố thiết yếu như định dạng dữ liệu cấu trúc và cơ chế xác thực linh hoạt. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các API thường được thiết kế cho con người sử dụng trực tiếp chứ không phải cho agents tự động, với tỷ lệ lỗi tới 30% khi agents cố gắng gọi các endpoint không phù hợp. Hệ quả là các AI agents gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu không nhất quán, dẫn đến thất bại tích hợp và trải nghiệm người dùng kém. Điều đáng học là việc chuẩn bị API cho AI agents cần thêm schema validation, rate limiting linh hoạt và error handling chi tiết, như Redis đã áp dụng thành công với hệ thống API Gateway hỗ trợ agents.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được tiêu chuẩn API cần thiết để tích hợp với AI agent một cách hiệu quả.

We Fixed N+1 With Eager Loading. Memory Usage Tripled.

Bài viết mô tả việc đội phát triển gặp vấn đề N+1 khi truy vấn danh sách đối tượng và …

Audit Your Auth0 Tenant with Auth0 Agent Skills

Auth0 Agent Skills cung cấp khả năng kiểm tra tenant Auth0 một cách an toàn. Công nghệ này cho phép AI coding agents truy cập trực tiếp vào tenant để xác định các vấn đề identity management. Phân tích cho thấy 68% doanh nghiệp gặp vấn đề bảo mật do cấu hình sai trong Auth0. Giải pháp giúp sửa lỗi trong thời gian thực mà không cần dừng dịch vụ. Bạn nên học cách sử dụng tool này để tăng cường bảo mật hệ thống mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên kiểm tra và sửa lỗi quản lý Identity trên Auth0 một cách an toàn bằng cách sử dụng Auth0 Agent Skills cho AI.

Getting Ready for PostgreSQL 19

PostgreSQL 19 Beta 3 được phát hành vào ngày 13 / 8 / 2026 và ghi chú phát hành đã được …

Debugging MySQL Memory Alerts: When innodb_buffer_pool_size Isn't the Whole Story

Trên instance GCP c4d-standard-4, tiến trình MySQL tiêu tốn 10.4 GB RAM dù innodb_buffer_pool_size chỉ được thiết lập là 7168 MB. Khoảng trống này được truy qua 4 lớp: dự kiến overhead từ InnoDB/Performance Schema/thread-buffer, khoảng ~9% mmap chunk padding trên buffer pool, sự tích tụ dirty pages của jemalloc trên DR replica không hoạt động, và nguyên nhân gốc - MALLOC_CONF không được thiết lập khiến decay của background_thread bị vô hiệu hóa. Các sửa chữa gồm giảm buffer pool thành bội số sạch (6144 MB), cắt giảm max_connections từ 3000 xuống 500, bật background_thread của jemalloc với decay 5 giây, và thêm swap để phòng OOM, giúp giảm RSS xuống còn ~7.9 GB. Bài viết cung cấp kiến thức sâu về quản lý memory của MySQL khi sử dụng jemalloc, cách tối ưu buffer pool size và thiết lập MALLOC_CONF phù hợp.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách điều khiển và tối ưu hóa bộ nhớ InnoDB trên MySQL khi các tham số cơ bản như innodb_buffer_pool_size không đủ để giải quyết cảnh báo nhớ, khi hệ thống vẫn tiêu thụ nhiều bộ nhớ hơn dự kiến do các yếu tố như cấu hình bộ nhớ phân vùng, quá trình làm sạch nhớ của jemalloc, hoặc tình trạng replica hoạt động không hiệu quả.