"Regex for Rows": Simplifying Pattern Detection in SQL with MATCH_RECOGNIZE

Every Database Has These Seven Tables

Bất kỳ công ty nào trên thế giới cũng đều có chung bảy bảng cơ bản trong production …

Why use ORMs if LLMs write code?

ORMs vẫn cần thiết vì chúng cung cấp lớp trừu tượng an toàn, hiệu quả để tương tác với cơ sở dữ liệu, trong khi LLMs chỉ sinh code tiềm ẩn rủi ro lỗi, kém tối ưu và khó bảo trì. ORMs giúp chuẩn hóa truy vấn, tránh SQL injection và tối ưu hóa hiệu suất thông qua caching, điều mà code do LLM sinh ra khó đảm bảo.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ORM và SQL vẫn giữ vai trò quan trọng trong quản lý dữ liệu cơ bản, giúp tránh rủi ro lỗi và tối ưu hóa hiệu suất khi ứng dụng lớn cần kiểm soát trực tiếp dữ liệu.

Getting Ready for PostgreSQL 19

PostgreSQL 19 Beta 3 được phát hành vào ngày 13 / 8 / 2026 và ghi chú phát hành đã được hoàn thiện từ ngày 18 / 7 / 2026, mặc dù vẫn được đánh dấu là có thể thay đổi trước khi phiên bản ổn định (GA) ra mắt. Bài viết giải thích rằng các thay đổi chính trong core bao gồm cải tiến về vacuum song song, mở rộng khả năng sao chép logic và một số sửa đổi trong hệ thống catalog, dẫn đến nhu cầu kiểm tra lại các extension và tùy chỉnh cấu hình hiện tại. Do đó, các đội ngũ phát triển được khuyến khích triển khai Beta 3 trên môi trường staging, chạy bộ kiểm thử hồi quy và theo dõi các cảnh báo về tính năng bị loại bỏ hoặc thay đổi hành vi. Quá trình này giúp phát hiện sớm các sự không tương thích và cho thời gian đủ để cập nhật mã nguồn hoặc tìm phiên bản mới của các công cụ phụ trợ. Bài học chính là theo dõi lịch trình phát hành chính thức, sử dụng bản beta để xác thực và lên kế hoạch nâng cấp dựa trên ghi chú phát hành cụ thể thay vì dựa trên giả định chung.

Bài viết giúp lập trình viên nắm bắt những cải tiến và thay đổi quan trọng trong PostgreSQL 19 để chuẩn bị cho quá trình nâng cấp và phát triển ứng dụng hiệu quả.

The Disappearing Senior: AI and Entry Level Jobs

AI code review đang là nút thắt thực sự và mọi người đều thừa nhận điều đó. Trong sơ đồ tổ chức, không có vị trí verifier hay bất kỳ khoản ngân sách nào dành cho việc này.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cảnh báo về nguy cơ mất vị trí của những kỹ sư có kinh nghiệm trước sự phát triển nhanh chóng của AI, khi các công ty bỏ bỏ vai trò kiểm tra và đầu tư vào đội ngũ chuyên môn, khiến sự khác biệt giữa người mới và người giàu kinh nghiệm trở nên mờ nhạt.

Pre-release of Polars 2.0

Polars là thư viện DataFrame viết bằng Rust có API Python, và bản pre‑release 2.0 đang được công bố. Phiên bản này tích hợp streaming engine vào mọi truy vấn lazy, cho phép thực hiện xử lý luồng thay vì tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Với streaming engine, các truy vấn lazy có thể làm việc trên tập dữ liệu lớn hơn RAM mà mức tiêu thụ bộ nhớ gần như không đổi, đồng thời giảm thời gian thực hiện do tránh việc sao chép dữ liệu trung gian. Việc đưa streaming engine vào mô hình lazy cho thấy cách mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn mà không cần thay đổi API hiện tại, nên các nhà phát triển cân nhắc nâng cấp để xử lý workload out‑of‑core. Bản pre‑release vẫn có thể thay đổi, vì vậy trước khi áp dụng trong sản phẩm nên kiểm tra tính ổn định và benchmark trên dữ liệu thực tế.

Polars 2.0 giới thiệu công cụ streaming cho tất cả các truy vấn lazy, giúp xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

Read your writes: WAIT FOR in PostgreSQL 19

Trong PostgreSQL, các replica bất đồng bộ thường trả về dữ liệu cũ vì chúng chỉ áp dụng WAL sau một khoảng trễ, gây ra hiện tượng đọc không thấy bản ghi vừa ghi trên primary. Phiên bản PostgreSQL 19 bổ sung lệnh WAIT FOR cho phép một truy vấn READ chỉ định vị trí WAL (log sequence number) mà nó muốn chờ trước khi trả về kết quả. Khi lệnh được thực hiện, phiên bản server sẽ tạm dừng việc đọc cho đến khi WAL đã được replay tới vị trí đó trên replica, từ đó đảm bảo read‑your‑writes mà không cần chuyển sang synchronous replication hoặc tăng toàn bộ độ trễ hệ thống. Điều đáng học: thay vì phải bật synchronous replication toàn cluster hoặc chịu đọc stale data, разработчики có thể sử dụng WAIT FOR cho các giao dịch cụ thể nơi cần nhất quán đọc‑ghi, tiết kiệm tài nguyên và kiểm soát độ trễ chi tiết. Ví dụ thực tế, một lệnh như SELECT ... WAIT FOR LSN '0/3000000' sẽ chỉ trả về sau khi replica đã áp dụng WAL tới LSN đó, cho phép ứng dụng xác nhận ngay lập tức việc ghi vừa thực hiện trên primary mà không ảnh hưởng đến các truy vấn khác.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách sử dụng WAIT FOR trong PostgreSQL 19 để đảm bảo tính nhất quán read-your-writes trên bản sao bất đồng bộ.

SQL Indexing Explained: Composite Indexes and Column Order

Bài viết bắt đầu bằng việc tạo bảng comments với 1 triệu bản ghi trong PostgreSQL để đánh giá hiệu suất các chiến lược indexing. Tác giả chạy EXPLAIN ANALYZE trên các truy vấn lọc và sắp xếp theo nhiều cột, đo thời gian thực thi của sequential scan là khoảng 17 ms khi không có index. Khi tạo chỉ mục đơn cột trên cột được dùng trong WHERE, thời gian giảm xuống dưới 2 ms; nhưng chỉ mục hợp thành (c1, c2) chỉ hiệu quả khi thứ tự cột trong chỉ mục khớp với thứ tự sử dụng trong predicate và ORDER BY. Đảo ngược thứ tự cột trong chỉ mục hợp thành khiến planner phải thực hiện index scan kết hợp với recheck hoặc fallback về sequential scan, làm tăng thời gian lên 5‑8 ms tùy thuộc vào selectivity. Bài học là: thiết kế chỉ mục hợp thành cần đặt cột có tính chọn lọc cao hoặc được sử dụng trong điều kiện bằng trước, sau đó mới là cột dùng cho range hoặc sắp xếp, và luôn xác thực bằng EXPLAIN ANALYZE trên dữ liệu thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất truy vấn SQL bằng cách giải thích cách tạo và sử dụng chỉ mục composite đúng cách.