Why MySQL Bug Fixes Can Differ Across LTS Releases

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire

Multi-tenant architecture giúp tối ưu tài nguyên nhưng các best practices như shared …

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.

Tempo 3.1 release: new features for Kafka, TraceQL metrics updates, trace redaction, and more

Tempo 3.1 mang đến những cải thiện đáng kể cho Kafka client, giúp tăng hiệu suất và ổn …

My Health Check Watched the Wrong File

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm về việc kiểm tra health check theo sai file trong hệ thống. Nguyên nhân kỹ thuật là quy tắc kiểm tra liveness (sống) không phản ánh được usefulness (tính hữu dụng) của job, vì vậy tác giả đề xuất theo dõi age của artifact (tệp) thay vì PID. Hệ quả là system monitoring báo cáo trạng thái sai, khiến job đã chết nhưng vẫn được đánh dấu là đang chạy. Điều đáng học là bài học thực tế này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế health check phù hợp với ngữ cảnh cụ thể, tránh chỉ dựa vào các chỉ số cơ bản như PID.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế cơ chế kiểm tra sức khỏe hệ thống chính xác bằng cách phân biệt liveness và usefulness.

"The Agent Did Something Weird" Is Not a Bug Report

Khi xây dựng ứng dụng LLM, việc tracing và correlation ID trở nên quan trọng để theo dõi hành trình request. Bài viết giải thích kỹ thuật sử dụng 5 số liệu quan trọng trên dashboard như latency, token count và error rate để chẩn đoán chính xác vấn đề thay vì chỉ nhận xét "agent làm việc kỳ lạ". Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở bản chất không xác định của LLM khiến việc debug trở nên khó khăn nếu thiếu dữ liệu đo lường đầy đủ. Hệ quả là nhà phát triển có thể xác định chính xác vị trí lỗi trong pipeline từ input đến output. Bài viết dạy chúng ta cách thiết kế hệ thống logging để biến báo mơ hồ thành thông tin có giá trị, giúp tối ưu hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

Bài viết này giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng LLM dễ gỡ lỗi bằng traces, correlation IDs và các chỉ số quan trọng.

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.

EF Core 11: Complex Types, JSON Queries, and JSON Indexes

EF Core 11 mang đến hỗ trợ mạnh mẽ cho JSON với khả năng sử dụng ToJson() và các truy vấn JSON trực tiếp trên SQL Server 2025. Tính năng này giúp tăng hiệu suất đáng kể cho ứng dụng .NET bằng cách tận dụng JSON indexes trong SQL Server. Complex Types cho phép ánh xạ các đối tượng phức tạp vào cột JSON đơn giản, giảm thiểu số lượng bảng quan hệ cần thiết. Người lập trình nên cân nhắc triển khai JSON indexes khi làm việc với dữ liệu JSON lớn để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn.

Tìm hiểu EF Core 11 JSON capabilities sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng .NET với JSON indexing và Complex Types trên SQL Server 2025.

Why DuckDB 2.0 is faster

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.