PGSimCity - How PostgreSQL Works

All Your GUCs in a Row: gin_fuzzy_search_limit

Tham số gin_fuzzy_search_limit của PostgreSQL buộc các truy vấn sử dụng chỉ mục GIN trả về ngẫu nhiên một tập con kết quả thay vì toàn bộ dữ liệu, gây nguy hiểm khi GIN hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu (jsonb, array, hstore, trigram) mà người dùng mong đợi kết quả đầy đủ. Khuyến nghị tắt tham số này (đặt = 0) và tối ưu selectivity, lọc dữ liệu rõ ràng hoặc dùng chỉ mục RUM cho các trường hợp xếp hạng kết quả.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh gặp lỗi khi sử dụng GIN trong các trường hợp không mong đợi—như tìm kiếm fuzzy hay JSONB—vì gin_fuzzy_search_limit có thể khiến kết quả bị trộn lẫn, sai lệch hoặc không chính xác mà không báo hiệu, ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính chính xác của các query quan trọng.

The Launch of CodePen 2.0

Đội ngũ CodePen vừa chính thức ra mắt phiên bản 2.0 sau dự án cải tiến lớn nhằm đáp ứng …

Postgres LISTEN/NOTIFY actually scales

Họ đã tối ưu hóa cơ chế LISTEN/NOTIFY của Postgres để xử lý 60.000 ghi dữ liệu mỗi giây trên một server duy nhất với độ trễ mili giây.

Là người phát triển hệ thống cần xử lý dữ liệu thời gian thực, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất của LISTEN/NOTIFY trong PostgreSQL để xử lý hàng triệu ghi nhập đồng thời mà vẫn giữ được độ trễ cực nhỏ.

HTTP gets a QUERY method so complex searches can stop pretending to be POST

IETF chính thức công bố RFC 10008 giới thiệu phương thức HTTP mới QUERY, cho phép thực hiện các truy vấn phức tạp mà không cần dùng POST hay GET truyền thống. Phương thức này kết hợp khả năng mang body request của POST với tính an toàn, idempotent của GET, giúp tối ưu hóa caching và retry tự động. Mặc dù còn sớm, nhưng Node.js, Go và Laravel đã bắt đầu hỗ trợ.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách QUERY sẽ giải quyết vấn đề an toàn và hiệu suất cho các truy vấn tìm kiếm phức tạp, thay thế POST không an toàn và GET không phù hợp khi cần dữ liệu lớn hoặc yêu cầu thay đổi.

How I Boosted a Local SQL Agent’s Accuracy from 13% to 72% in Production

Tác giả đã cải thiện độ chính xác của SQL Agent từ 13% lên 72% trong môi trường sản xuất bằng cách xây dựng một trợ lý nông nghiệp riêng tư kết hợp hybrid RAG, mô hình Qwen2.5 7B và LangChain trên GPU tiêu dùng.

Nếu bạn đang làm việc với các hệ thống tự động hóa dữ liệu SQL hoặc xây dựng giải pháp AI tích hợp với cơ sở dữ liệu, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa độ chính xác của các mô hình AI trong môi trường sản xuất thực tế.

Dev + AI language for designers

Bài viết giới thiệu một bảng thuật ngữ gồm ba khối: phát triển web (thành phần vận hành sản phẩm), quy trình kỹ thuật (cách thức làm việc của nhóm) và trí tuệ nhân tạo (xu hướng không thể bỏ qua).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI không chỉ là công cụ tự động hóa mã mà còn là công cụ thiết kế sản phẩm và hợp tác hiệu quả hơn với các designer thông qua ngôn ngữ dễ hiểu.

The Great Go Transaction Dilemma: Clean Architecture vs. Idiomatic Go

Khi phát triển hệ thống backend bằng Go, PostgreSQL và GORM, bài viết so sánh hai cách tiếp cận: Clean Architecture (kiến trúc sạch) và Idiomatic Go (Go theo phong cách tự nhiên) trong xử lý transaction, nhằm cân bằng giữa tính linh hoạt và sự đơn giản.

Lập trình viên Go nên đọc bài này để đối phó với trade-off giữa sự linh hoạt của Clean Architecture và thuần thục Go idiomatic khi xử lý các giao dịch phức tạp, đặc biệt khi ứng dụng liên kết với PostgreSQL và thư viện GORM.

HTML, CSS & JavaScript: The Three Skills Every Developer Must Master Before Chasing Frameworks

Trước khi theo đuổi các framework, nhà phát triển nên thành thạo ba ngôn ngữ cốt lõi …