Sharing is (not always) caring. PgBouncer pooling modes in practice

We closed 330 of your most-requested issues with Prisma ORM 8

Phiên bản Prisma ORM 8 đã giải quyết 330 vấn đề trên GitHub với tổng cộng 8,922 lượt bình chọn, trong đó có các vấn đề cũ từ năm 2019. Các tính năng đáng chú trọng gồm typed JSON, polymorphism, partial unique indexes, PostGIS, pgvector và TypeScript migrations. Việc đóng góp này phản ánh cam kết mạnh mẽ của Prisma trong việc lắng nghe và đáp ứng nhu cầu của cộng đồng. Nếu bạn đang làm việc với database và gặp những hạn chế trong các ORM trước đây, phiên bản này mang đến nhiều giải pháp thực tế mà trước đây không có. Cụ thể, hỗ trợ PostGIS và pgvector mở rộng khả năng xử lý dữ liệu địa lý và vector trong ứng dụng của bạn.

Prisma ORM 8 giải quyết 330 vấn đề được yêu cầu nhiều nhất với hàng nghìn lượt bình chọn, mang đến tính năng JSON kiểu dữ liệu, đa hình và chỉ mục duyệt riêng cho trải nghiệm lập trình hiệu quả hơn.

Meet MySQL 26.7: A New Versioning Era Begins

MySQL 26.7 giới thiệu mô hình lịch mới, đánh dấu sự chuyển đổi lớn trong cách phiên bản hóa phần mềm. Thay vì việc sử dụng định dạng phiên bản theo quy ước cũ (ví dụ: 8.0), phiên bản này áp dụng mô hình 26.7, với số đầu tiên đại diện cho năm và số thứ hai cho tháng. Sự thay đổi này nhằm mục đích giúp người dùng dễ dàng xác định thời điểm phát hành phiên bản và cải thiện khả năng lập kế hoạch cập nhật. Sự điều chỉnh này cho thấy xu hướng hướng tới minh bạch hóa thông tin phiên bản trong hệ sinh thái database. Các lập trình viên nên cân nhắc hiểu rõ mô hình này để quản lý dự án và cơ sở dữ liệu hiệu quả hơn trong tương lai.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm bắt sự thay đổi quan trọng trong mô hình phiên bản MySQL 26.7 và hiểu tác động đến công việc phát triển ứng dụng.

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 …

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire

Multi-tenant architecture giúp tối ưu tài nguyên nhưng các best practices như shared database và tenant context thực chất che giấu những trade-off. Việc sử dụng tenant-aware filtering trong PostgreSQL hay Redis cho mỗi request tăng latency lên đến 30-50ms. Shared database dẫn đến rủi ro data leakage khi tenant_id bị bypass trong 1 truy vấn SQL. Feature flags tuy linh hoạt nhưng gây khó khăn trong việc theo dõi bug và triển khai thực tế. Bạn nên cân nhắc trade-off giữa isolation và performance trước khi áp dụng các giải pháp multi-tenant.

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire giúp lập trình viên nhận diện những điểm mù khi triển khai đa khách hàng và tránh các vấn đề tiềm ẩn.

Supabase is acquiring Turso

Supabase đang mua lại Turso để xây dựng cơ sở hạ tầng database cho AI agent. Việc này diễn ra khi cả hai công ty đều đang phát triển các database edge và SQLite. Turso cung cấp cơ sở dữ liệu distributed SQLite với khả năng replication, trong khi Supabase phát triển platform Postgres. Sự hợp tác này sẽ tạo ra hệ thống database mạnh mẽ cho ứng dụng AI, cung cấp hiệu suất cao và khả năng mở rộng linh hoạt cho các hệ thống agent đang phát triển.

Thế hệ lập trình viên cần chuẩn bị cơ sở hạ tầng database cho agentic AI với sự kết hợp của Supabase và Turso.

Announcing OpenBao v2.7!

OpenBao v2.7 ra mắt với tính năng quan trọng là khả năng mở rộng ngang cho PostgreSQL …

Every Database Has These Seven Tables

Bất kỳ công ty nào trên thế giới cũng đều có chung bảy bảng cơ bản trong production database. Điều này xảy ra do nhu cầu universal trong quản lý dữ liệu như users, roles, permissions, organizations, projects, activities và audit logs. Hệ quả là kiến trúc database có phần giống nhau dù ngành nghề hay thời điểm khác nhau. Điều đáng học hỏi là việc nhận ra pattern này giúp tối ưu hóa thiết kế database và giảm thiểu thời gian phát triển.

Bài viết này giúp bạn hiểu được cấu trúc dữ liệu phổ biến nhất trong mọi hệ thống quản trị dữ liệu.

AI Row Count Estimates Come From Nothing

AI row count estimates trông chắc chắn nhưng thực tế hoàn toàn không dựa trên dữ liệu thực tế. Các hệ thống thống kê như PostgreSQL, MySQL sử dụng heuristic để ước lượng số lượng hàng trong khi AI model lại đưa ra con số một cách ngẫu nhiên mà không dựa trên dữ liệu training. Sự khác biệt này dẫn đến các quyết định tối ưu hóa query kém hiệu quả, làm giảm performance database. Điều đáng học là các nhà phát triển nên hiểu cơ chế ước lượng của optimizer để cải thiện query execution plan.

Bài viết này giải thích tại sao ước tính số dòng AI nghe chắc chắn nhưng thực chất không dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa truy vấn.