Unlock Massive Scale for AI and Traditional Workloads: Meet the Couchbase Secondary Index Shard Dealer

LibreDB Studio: an open source, self-hosted SQL IDE for PostgreSQL in the browser

LibreDB Studio là IDE SQL mã nguồn mở, tự host cho PostgreSQL chạy trên trình duyệt, triển …

Connection Pool Sizing, Measured: Why 48 Connections Beat 400

Bài viết thực nghiệm trên PostgreSQL bằng cách tăng số kết nối từ 1 lên 400 để đo …

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 …

One Language to Rule Them? LINQ, Abstraction, and What's Next

Bài viết phân tích cách .NET từng có nhiều ngôn ngữ truy vấn riêng cho từng định dạng dữ liệu trước khi LINQ ra đời nhằm thống nhất chúng. Sau đó, mọi định dạng dữ liệu đều dần được chuyển đổi thành objects và truy vấn bằng LINQ.

LINQ không chỉ là công cụ tìm kiếm dữ liệu mà còn là khái niệm trừu tượng hóa và tiêu chuẩn hóa cách xử lý dữ liệu trong các ngôn ngữ .NET, giúp lập trình viên tránh rắc rối của các ngôn ngữ riêng biệt và tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng lớn.

Does anyone run Postgres without PgBouncer?

Hầu hết các nhà cung cấp Postgres lớn (AWS RDS, Azure, Google Cloud SQL, Supabase, Neon...) đều tích hợp sẵn PgBouncer hoặc giải pháp pooling tương tự, chỉ trừ IBM Cloud và Oracle OCI. Bài viết cho rằng pooling là yếu tố bắt buộc vì Postgres xử lý kết nối kém hiệu quả, trái ngược với MySQL hay MongoDB vốn không cần giải pháp bổ sung.

Là lập trình viên quản lý cơ sở dữ liệu PostgreSQL, bạn nên đọc bài này để hiểu tại sao việc sử dụng PgBouncer không chỉ là một giải pháp hiệu quả mà còn là một công cụ bắt buộc để tối ưu hóa hiệu suất, tránh tình trạng "connection leak" và giảm chi phí tài nguyên khi làm việc với nhiều ứng dụng đồng thời.

What AI Thinks a DBA Does All Day

Bài viết bắt đầu bằng việc so sánh hình dung của AI về một ngày làm việc của DBA (backup, tài liệu, kiểm tra sức khỏe chủ động và một cửa sổ làm việc im ắng) với ngày thực tế của tác giả. Theo AI, ngày DBA chỉ gồm sáu hoạt động chính, trong khi bản ghi thực tế của tác giả liệt kê lên tới mười ba việc khác nhau. Sự chênh lệch này phản ánh việc mô hình ngôn ngữ có xu hướng tổng hợp từ dữ liệu huấn luyện mà thường bỏ qua các tác vụ phức tạp, lặp lại và không thể đoán trước như xử lý sự cố, tối ưu truy vấn, quản lý quyền và phản hồi ngay lập tức. Vì vậy, nếu chỉ dựa vào mô tả của AI, người quản lý hoặc nhà phát triển có thể low估 DBA的工作量，导致资源分配不足或对系统可靠性产生误判。 Bài học là cần kiểm chứng các mô tả tự động bằng dữ liệu thực tế từ trường, đặc biệt là khi lên kế hoạch nhân lực, định nghĩa SLA hoặc đánh giá công cụ tự động hoá cho quản trị cơ sở dữ liệu.

Bài viết này giúp bạn thấy được sự khác biệt giữa quan niệm lý tưởng và thực tế công việc của một DBA, từ đó hiểu thách thức thực sự trong quản lý cơ sở dữ liệu.

Why real-time AI at scale is so hard

Nhiều sản phẩm muốn triển khai AI thực thời để phản hồi ngay lập tức khi số lượng người dùng tăng. Khi tải tăng, các nút serving gặp hạn chế về bộ nhớ GPU, thời gian khởi tạo batch và độ trễ mạng, khiến thời gian xử lý mỗi request tăng đột biến. Điều này dẫn tới spikes latency, giảm throughput và đôi khi gây lỗi timeout hoặc downgrade chất lượng dịch vụ. Cần thiết kế hệ thống serving với autoscaling dựa trên metric latency, sử dụng batching động và pre‑warm các instance để giữ ổn định khi tải thay đổi. Ngoài ra, việc monitor chi tiết từng giai đoạn pipeline (pre‑process, inference, post‑process) giúp phát hiện sớm điểm bottle‑neck trước khi ảnh hưởng tới người dùng.

Bài này giúp lập trình viên hiểu được những thất bại phổ biến khi triển khai AI thời gian thực quy mô lớn và cách tránh chúng hiệu quả.

The Persistence APIs That Skip the Record Lifecycle

Trong Rails, Active Record cung cấp nhiều phương thức ghi dữ liệu như delete, delete_all, destroy, destroy_all, update_all, insert_all và upsert_all, nhưng không phải tất cả đều trải qua toàn bộ vòng đời mô hình. Các phương thức delete/* và insert_all/upsert_all thực hiện thao tác trực tiếp ở mức SQL, vì vậy chúng không kích hoạt callbacks (before/after save, destroy), không chạy validations, không tự động cập nhật cột created_at/updated_at và không khởi tạo đối tượng model đã được load. Khi sử dụng chúng, bạn có thể mất đi các ràng buộc nghiệp vụ, timestamps không chính xác, và các association dependent không được xử lý, dẫn đến dữ liệu lỏng lẻo hoặc không nhất quán nếu không kiểm tra kỹ. Do đó, trước khi chọn một trong những API này, cần xác nhận rằng việc bỏ qua callbacks và validations là chấp nhận được, và nếu cần phải bổ sung logic thủ công hoặc sử dụng các phương thức đầy đủ như save hoặc destroy để đảm bảo tính toàn vẹn.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ các phương thức ghi Active Record bỏ qua vòng đời đối tượng, từ đó viết code hiệu quả hơn và tránh những lỗi tiềm ẩn.