Understand memory management in Amazon RDS for PostgreSQL to avoid out of memory

Postgres 19: How Our Advice Has Changed Since...

Bài viết đánh giá lại những lời khuyên trước đây về các tính năng như COPY, TOAST, BRIN, covering indexes và partitioning trong PostgreSQL, xem xét những thay đổi từ các phiên bản Postgres gần đây và đưa ra khuyến nghị cho phiên bản sắp tới (Postgres 19).

Một lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu PostgreSQL 19 mới nhất, đặc biệt là về các kỹ thuật như COPY, TOAST, BRIN, và cách sử dụng các chỉ mục bù và phân vùng hiệu quả, giúp cải thiện hiệu suất và quản lý tài nguyên trong ứng dụng hiện đại.

Does anyone run Postgres without PgBouncer?

Hầu hết các nhà cung cấp Postgres lớn (AWS RDS, Azure, Google Cloud SQL, Supabase …

Sub-Second on a Billion Rows: Which Snowflake Warehouse Actually Keeps Up

Bài viết đánh giá hiệu năng của chín tùy chọn compute trên Snowflake, từ Postgres quản lý đến Interactive Analytics, nhằm xác định giải pháp nào xử lý được 1 tỷ dòng dữ liệu trong thời gian dưới 1 giây.

Là người phát triển cần tìm hiểu về hiệu năng của các kho lưu trữ Snowflake để tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu lớn, đặc biệt khi áp dụng cho ứng dụng yêu cầu phản hồi cực nhanh trong môi trường phân tích dữ liệu.

Doltgres is as Fast as MySQL is Slow

Doltgres đã đạt hiệu suất tương đương MySQL nhờ những tối ưu hóa gần đây.

New Modern JDBC Driver for PostgreSQL

Bộ driver JDBC mới cho PostgreSQL tên pg-java được viết từ đầu bởi Sehrope Sarkini, tận dụng cách tiếp cận native của PostgreSQL thay vì dựa trên các trừu tượng tối giản của JDBC. Sử dụng Java 21 virtual threads và ReentrantLock thay cho synchronized, driver hỗ trợ hàng nghìn kết nối mà không cần event loop hay callback API.

Nếu bạn đang làm việc với PostgreSQL và gặp khó khăn về hiệu suất với JDBC truyền thống, thì bài này sẽ giúp bạn khám phá một giải pháp tiên tiến, tối ưu hóa hiệu suất bằng cách loại bỏ rào cản của JDBC và sử dụng cơ chế pull cursor cùng virtual threads trong Java 21.

Rebuilding Linear’s delta sync read path

Linear đã sử dụng Turbopuffer để tối ưu hóa đường dẫn đọc đồng bộ (delta sync read path), đảm bảo độ trễ bắt kịp dữ liệu (catch-up latency) ổn định trên khối lượng hơn 20 TB thao tác đồng bộ.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa cơ chế đồng bộ delta sync bằng Turbopuffer, giúp giảm thiểu thời gian chậm trễ khi xử lý hàng trăm GB hoặc TB dữ liệu đồng bộ, đặc biệt quan trọng trong hệ thống phân tán và ứng dụng có yêu cầu độ tin cậy cao về thời gian phản hồi.

Neon Functions: backend logic next to your data

Neon Functions là giải pháp compute serverless tích hợp trực tiếp vào nhánh (branch) Neon, giúp triển khai logic backend ngay cạnh dữ liệu.

Lập trình viên backend nên đọc bài này để khám phá cách Neon Functions tích hợp logic máy chủ trực tiếp vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và giảm thiểu việc quản lý các dịch vụ máy chủ tách biệt.

Sixteen Locks Ought to Be Enough for Anybody

Mỗi truy vấn PostgreSQL chiếm 16 slot khóa (AccessShareLock) trong mảng fast-path, nhưng nếu bảng có hơn 16 quan hệ (bảng + indexes), các khóa dư sẽ chuyển sang bảng khóa chia sẻ tốn kém, gây ùn tắc LWLock:LockManager và tăng CPU khi tải truy vấn cao. PostgreSQL 18 bỏ giới hạn 16 slot này bằng cách điều chỉnh kích thước mảng từ max_locks_per_transaction (mặc định 64), trong khi các prepared statements (đã khắc phục lỗi tương thích với PgBouncer 1.21) vẫn tránh được vấn đề này nhưng không tương thích với RDS Proxy. Khuyến cáo vẫn là hạn chế tạo quá nhiều indexes cho bảng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách PostgreSQL 18 cải thiện hiệu suất truy vấn bằng cách loại bỏ giới hạn 16 slot lock cố định, giúp giảm chậm trễ và tốn CPU khi có nhiều bảng và chỉ số, đặc biệt khi sử dụng connection pooler như PgBouncer.