If you have done any amount of DACPAC-based deployment, you have almost certainly hit this wall: you need to make a change that the automatic schema comparison cannot safely do on its own - adding a new non-nullable column to a table that already has data, or migrating data out of a column/table that is about to be dropped. The natural instinct is "I'll put that in a pre-deployment script." And then it fails, and you lose an afternoon figuring out why.
Source: https://erikej.github.io/dotnet/dacfx/sqlserver/sqlpackage/2026/10/08/sql-project-preplan.html. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Multi-tenant architecture giúp tối ưu tài nguyên nhưng các best practices như shared …
Sự chênh lệch kỹ thuật trong database có thể ẩn giấu trong nhiều năm. Một ngân hàng từng có code được lưu trực tiếp trong các hàng database mà không có tests hay version control. Nguyên nhân kỹ thuật là việc quản lý source code và database schema độc lập nhau. Hệ quả là rủi ro cao khi cập nhật mà không có hệ thống kiểm tra tự động. Điều đáng học là việc tích hợp CI/CD pipeline cho cả application code và database schema để đảm bảo chất lượng toàn diện.
Bài viết giúp bạn phát hiện và khắc phục vấn đề kỹ thuật tiềm ẩn trong hệ thống database mà có thể đã tồn tại hàng năm không được kiểm tra.
AI row count estimates trông chắc chắn nhưng thực tế hoàn toàn không dựa trên dữ liệu thực …
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.
pg_plan_filter 1.0.0 là module PostgreSQL có thể tải vào để đánh giá các câu lệnh trước khi thực thi dựa trên tiêu chí cost. Module này có thể từ chối các câu lệnh vượt quá giới hạn statement_cost_limit, giới hạn tổng cost của transaction bằng transaction_cost_limit, và tùy chọn chỉ áp dụng cho câu lệnh SELECT qua filter_select_only. Module được thiết kế để có thể mở rộng cho các loại filter khác và hỗ trợ PostgreSQL phiên bản 14 đến 18. Đây là công cụ hữu ích cho các nhà phát triển muốn kiểm soát resource usage trong các ứng dụng sử dụng PostgreSQL.
pg_plan_filter giúp quản lý chi phí thực thi truy vấn trong PostgreSQL bằng cách kiểm tra và giới hạn cost trước khi thực thi.
Bối cảnh cho phép phát triển backend hoàn toàn từ code thông qua Supabase. Nguyên nhân kỹ thuật dựa trên việc triển khai MCP server riêng cho ứng dụng, kết nối với Supabase Compute để xử lý tác vụ lâu dài. Hệ quả là users' agents có thể tương tác trực tiếp với ứng dụng của bạn qua cơ chế này. Điều đáng học là cách kết hợp Supabase Compute với MCP server để tự động hóa quy trình thiết lập backend, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm tải máy chủ chính.
Bài viết này giúp bạn tự động hóa việc xây dựng backend và tích hợp server MCP cho ứng dụng một cách hiệu quả.
Flaky tests đang làm giảm niềm tin của developer. Bài viết chỉ ra việc cắt giảm xuống còn 17 PR gate tests giá trị cao đã cải thiện đáng kể độ tin cậy của hệ thống CI/CD. Thời gian merge được rút ngắn đáng kể nhờ loại bỏ các test không cần thiết. Hơn nữa, phương pháp này khôi phục niềm tin của team vào quy trình testing tổng thể. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu cách xác định và chọn lọc những test giá trị cao trong AI-Native SDLC.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách cải thiện độ tin cậy của CI/CD và phục hồi niềm tin vào quy trình phát triển AI.
DuckDB 2.0 mang lại hiệu suất vượt trội với recursive CTEs nhanh hơn tới 90x so với phiên bản 1.5.5, kiểu dữ VARIANT xử lý nhanh hơn 6x so với JSON text, và async I/O trên S3 tăng 2.4x. Sự cải thiện đến từ tối ưu hóa engine xử lý, đặc biệt là việc bổ sung cache-aware execution plan và cải thiện cách quản lý memory cho variant data. Điều này cho thấy việc hiểu cách DuckDB lưu trữ và xử lý dữ liệu (đặc biệt với variant và variant types) sẽ giúp tối ưu hóa truy vấn tốt hơn. Bài viết cung cấp những insight thực tế về cách thiết kế schema dữ liệu để tận dụng tối đa hiệu năng mới mà không cần thay đổi code ứng dụng.
DuckDB 2.0 mang đến tốc độ vượt trội với cải tiến đáng kể trong CTE đệ quy, xử lý VARIANT và I/O bất đồng bộ, giúp lập trình viên tối ưu hiệu suất truy vấn dữ liệu.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it