#mongodb

DumboDB: Announcing Replication V1

DumboDB cho phép replicator data từ MongoDB như một hệ thống version control. Hệ thống hoạt động dựa trên cơ chế write-ahead logging (WAL) và CRDTs (Conflict-free Replicated Data Types) để xử lý xung đột dữ liệu. Bản replication V1 hỗ trợ đồng bộ dữ liệu giữa các node với độ trễ khoảng 100ms. Điều đáng học là cách kết hợp cấu trúc dữ liệu document của MongoDB với mô hình Git version control để tạo ra giải pháp phân tán mạnh mẽ.

DumboDB cho phép bạn sao chép cập nhật từ MongoDB vào hệ thống phiên bản quản lý bằng Git, kết hợp hai công nghệ mạnh mẽ.

How to Synchronize Read and Write Databases in a CQRS Architecture

Bối cảnh là một hệ thống đặt phòng khách sạn cần mở rộng khả năng tra cứu nhanh nên áp dụng mô hình CQRS với MongoDB làm cơ sở dữ liệu đọc và PostgreSQL làm cơ sở dữ liệu ghi. Nguyên nhân kỹ thuật là việc tách riêng cơ sở dữ liệu đọc và ghi khiến dữ liệu trên MongoDB chỉ được cập nhật từ PostgreSQL theo cách bất đồng bộ, dẫn đến trễ thời gian giữa hai kho lưu trữ. Hệ quả là nếu không có cơ chế điều chỉnh, thông tin phòng có thể trở nên cũ, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và độ tin cậy của kết quả tra cứu. Để giảm thiểu drift, dự án sử dụng các cập nhật bất đồng bộ định kỳ kết hợp với việc xây dựng lại batch toàn bộ MongoDB theo lịch, giúp duy trì sự cân bằng giữa tốc độ và tính nhất quán. Điều đáng học là trong kiến trúc CQRS, việc kết hợp cơ chế sao chép async và các quy trình tái tạo batch là cách hiệu quả để kiểm soát độ trễ dữ liệu mà không hy sinh hiệu suất tìm kiếm.

Bài viết hướng dẫn giải pháp đồng bộ hóa dữ liệu giữa hai hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác nhau trong kiến trúc CQRS giúp tối ưu hiệu năng và đảm bảo tính nhất quán.

DumboDB: Announcing Collations Support

DumboDB công bố hỗ trợ collations, cho phép sắp xếp và so sánh dữ liệu theo quy tắc ngôn ngữ cụ thể. Kết quả này xuất phát từ việc tích hợp tính năng của MongoDB và Git vào một nền tảng mới. Với collations, các ứng dụng có thể lọc và sắp xếp dữ liệu theo ngôn ngữ người dùng, giảm sai lệch trong xử lý ngôn ngữ. Điều này minh họa lợi ích của việc áp dụng các tiêu chuẩn sắp xếp ngôn ngữ để cải thiện hiệu suất. Do đó, nếu dự án của bạn xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ, cân nhắc sử dụng collations trong DumboDB.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách DumboDB hỗ trợ collation, giống như một sự kết hợp giữa MongoDB và Git.

Agentic WMS — Part 1: Where AI Agents Add Value

Bài viết mô tả một dự án thử nghiệm sử dụng tình huống logistics quen thuộc để xem cách một AI agent có thể được tích hợp vào quy trình làm việc thực tế của một hệ thống quản lý kho (WMS). Trong phần đầu, tác giả trình bày bối cảnh WMS và xác định các điểm mà AI agent có thể tạo ra giá trị, như tối ưu hóa việc theo dõi hàng tồn và cảnh báo thiếu hàng. Phần tiếp theo sẽ xác định và kết nối agent bằng Java cùng với framework Spring AI để cho agent truy cập dữ liệu và thực hiện các hành động tự động. Cuối cùng, phần thực thi sẽ thu thập bối cảnh, đưa ra quyết định bổ hàng và thực hiện hành động khi cần thiết. Từ đó, bài học chính là việc xác định rõ vai trò cụ thể của AI agent trong luồng công việc logistics giúp tập trung nỗ lực phát triển vào những nơi mang lại lợi ích đo lường được.

Bài viết giúp hiểu cách AI Agent tích hợp vào quy trình thực tế và tạo giá trị trong hệ thống WMS.

DumboDB: Announcing Validator Support

DumboDB là hệ quản trị cơ sở dữ liệu mới kết hợp ưu điểm của MongoDB và Git, vừa bổ sung hỗ trợ cho validator cùng Schemas.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách DumboDB kết hợp tính năng xác thực schema từ MongoDB với GitHub, giúp tự động hóa kiểm tra dữ liệu và bảo mật trong các dự án lớn hơn bao giờ hết.

MongoDB unveils MongoDB Atlas Managed MCP Server

MongoDB giới thiệu MongoDB Atlas Managed MCP Server, cho phép các coding agent như Claude Code, Codex, Grok Build và Devin truy cập trực tiếp vào dữ liệu ứng dụng live thông qua MongoDB Atlas.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết nối các công cụ AI hỗ trợ lập trình trực tiếp với cơ sở dữ liệu thực tế, giúp tối ưu hóa hiệu suất phát triển ứng dụng và giảm thời gian thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu sống động.

[Hands-on] Build Semantic Search Inside Your Database Without an Embedding Pipeline

Bài viết hướng dẫn xây dựng hệ thống Semantic Search trực tiếp trong cơ sở dữ liệu mà không cần pipeline xử lý embedding, kèm theo ví dụ code.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm nội dung trong ứng dụng của mình mà không cần phụ thuộc vào các pipeline xử lý vector phức tạp, nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp tìm kiếm nghĩa trực tiếp vào cơ sở dữ liệu.

Debezium 3.7.0.CR1 Released

Debezium is an open source distributed platform for change data capture. Start it up, point it at your databases, and your apps can start responding to all of the inserts, updates, and deletes that other apps commit to your databases. Debezium is durable and fast, so your apps can respond quickly and never miss an event, even when things go wrong.

How Fountain rebuilt its data plane on ClickHouse Cloud to power Cue, the Frontline Superintelligence

Fountain cut analytics latency from three hours to under two minutes and costs by 66% by rebuilding Cue’s data plane on ClickPipes and ClickHouse Cloud.

Vibe Coding a Database Lab: How I Built DBCanvas to Stop Rebuilding the Same Test Environment

Percona gives us room to work on our own AI-assisted projects, and I used mine to fix a problem I kept running into. Every time I wanted to try a new database …

Once you break open source trust, you can’t get it back

Bối cảnh là hệ sinh thái sự kiện và nền tảng tập trung vào open source, open tech và open web. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc phá vỡ niềm tin trong cộng đồng open source sẽ gây hậu quả nghiêm trọng. Hệ quả cụ thể là khi niềm tin đã mất, việc khôi phục nó gần như không thể, ảnh hưởng đến toàn bộ hệ sinh thái open source. Điều đáng học là sự minh bạch và trách nhiệm trong quản lý mã nguồn mở là yếu tố sống còn để duy trì niềm tin của cộng đồng. Các dự án như Linux Foundation và các sự kiện như OSCON nhấn mạnh tầm quan trọng của niềm tin này cho sự phát triển bền vững.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu tầm quan trọng của niềm tin trong cộng đồng open source và hậu quả khi niềm tin đó bị phá vỡ.

How to Build a Scholarship Research MCP Server with Node.js, Express, and MongoDB

Bài viết mô tả nhu cầu tìm học bổng như một công việc nghiên cứu đòi hỏi lọc theo ngành, GPA, quốc tịch và hạn nộp, đồng thời giữ danh sách ngắn và ghi chú về bài luận cũng như người giới thiệu. Để đáp ứng điều này, tác giả hướng dẫn xây dựng một máy chủ MCP (Mini Scholarship Platform) bằng Node.js làm runtime, Express để tạo API REST và MongoDB làm cơ sở dữ liệu lưu trữ thông tin học bổng. Các endpoint được thiết kế bao gồm GET /scholarships với truy vấn lọc động, POST /scholarships để thêm mới và PUT /scholarships/:id để cập nhật ghi chú, tất cả đều sử dụng Mongoose để định nghĩa schema và thực hiện validate dữ liệu. Khi triển khai, máy chủ có thể chạy trên cổng 3000 (hoặc biến môi trường PORT) và kết nối tới MongoDB Atlas hoặc instance local, cho phép người dùng thực hiện tìm kiếm nhanh và duyệt danh sách đã lưu mà không cần dựa vào hộp tìm kiếm đơn lẻ. Từ bài học này, lập trình viên có thể thấy cách tổ chức mã theo mô hình MVC, tách biệt lógica truy vấn ra service layer và sử dụng biến môi trường để quản lý cấu hình, từ đó dễ dàng mở rộng tính năng như xác thực người dùng hoặc tích hợp email thông báo.

Building an Agentic Warehouse Management System — Part 3: Tools, Decisions, and Actions

In this third and final part, we will build on the execution plan created in Part 2 and focus on the remaining stages of the agent workflow. We will see how each task is executed using controlled tools, how operational and business context is gathered, how the replenishment decision is made, and how the agent acts on that decision when necessary.

Building an Agentic Warehouse Management System — Part 2: Java and Spring AI

We will look at how the agent is built with Java and Spring AI, how its capabilities and boundaries are defined, how it is triggered by the WMS, and how the planner turns the agent’s goal into an execution plan.

Mongorewind: Rewind Your MongoDB Test Data Without Restoring a Backup

A new open-source terminal UI tool called mongorewind lets developers instantly undo all data changes made during a pre-production test run against MongoDB, without restoring from a backup. It works by opening a cluster-wide change stream, recording every insert, update, replace, and delete, and using MongoDB's changeStreamPreAndPostImages feature to capture pre-images so it can apply inverse operations in reverse order. Pressing R (or running a non-interactive CLI command) rewinds the database to its pre-test state in seconds instead of the hours a full backup restore would take. It requires a replica set or sharded cluster since change streams depend on that, and each session's log is scoped and truncated automatically.

MongoDB Search Server, improved!

The MongoDB Search Server for Java adds faceting, sorting, highlighting, weighted fields, and negative filters, with BSON pipeline tips and Docker deployment.

Aggregation Optimization in MongoDB: Sorting With Indexes (Part 5)

Part 5 of our aggregation optimization series: swapping an explicit $sort for an index-backed sort cut MongoDB query time from 51ms to 14ms

Amazon DocumentDB now supports direct major version upgrades to version 8.0

Amazon DocumentDB là dịch vụ cơ sở dữ liệu tương thích MongoDB được quản lý trên AWS, trước đây việc nâng cấp phiên bản chính thường yêu cầu tạo snapshot và khôi phục hoặc thực hiện nhiều bước trung gian. Từ nay, DocumentDB cung cấp đường dẫn nâng cấp trực tiếp từ phiên bản 7.x lên phiên bản 8.0 mà không cần phải qua các phiên bản trung gian. Quy trình này sử dụng công cụ nâng cấp tại chỗ mới, thực hiện kiểm tra tính tương thích và áp dụng các thay đổi cấu trúc dữ liệu tương ứng với MongoDB 5.0, từ đó giảm thời gian downtime xuống còn chỉ vài phút trong hầu hết các trường hợp. Kết quả là các đội ngũ phát triển có thể nhanh chóng truy cập các tính năng mới như các pipeline tổng hợp nâng cao, thời gian tồn tại (TTL) indexes và các cải tiến hiệu suất mà không phải thực hiện phức tạp quy trình di chuyển dữ liệu. Bài học là trước khi nâng cấp, vẫn cần chạy kiểm tra compatibility trong môi trường staging và sao lưu dữ liệu, nhưng tính năng nâng cấp trực tiếp giúp giảm thiểu rủi ro và công sức vận hành so với phương pháp cũ.

Tìm hiểu cách thực hiện nâng cấp trực tiếp lên phiên bản 8.0 giúp tiết kiệm thời gian và giảm rủi ro cho hệ thống DocumentDB.

Aggregation Optimization in MongoDB: Data Duplication to Improve Read Performance (Part 4)

And why MongoDB might be a better relational database than you ever realized. Design reviews are one-on-one meetings where MongoDB experts deliver advice - by Graeme Robinson

Rotating Expiring X.509 Certificates in Percona Server for MongoDB with Minimal Service Interruption

Expired TLS certificates can block new client connections and, when X.509 authentication is used, prevent replica set or sharded cluster members from authenticating with each other in Percona Server for MongoDB. The post explains how to perform a same-CA renewal using the rotateCertificates command to hot-reload TLS material without restarting mongod or mongos, covering certificateKeyFile and clusterFile options, validation steps after rotation, and warnings against using this procedure when the issuing CA, subject DN, or cluster-membership attributes change.

Software Bill of Materials in Percona Server for MongoDB

Percona Server for MongoDB (PSMDB) now ships CycloneDX SBOM files in its Debian/RPM packages, binary tarballs, and Docker images starting with versions 7.0.39-21, 8.0.28-12, and 8.3.7-1. The post explains how to scan these SBOMs using Grype or OWASP Dependency Track (Trivy skips most PSMDB dependencies), walks through several false-positive CVEs (in gRPC, ICU4C, LibTomCrypt) caused by wide CPE matches, excluded build code, or local patches, and introduces accompanying VEX documents that filter these false positives out. It also warns that SBOM scans don't cover runtime-linked shared libraries (glibc, OpenSSL, libcurl, etc.), which should be scanned separately.

DuckDB Table Functions in Java

DuckDB cho phép lập trình viên Java đăng ký table functions để truy xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu Java-accessible như bảng SQL. Các function này biến DuckDB thành công cụ query engine duy nhất thực hiện heterogeneous joins giữa remote systems và local files mà không cần bước export dữ liệu. Cụ thể, với DuckDB Java client, bạn có thể tạo table functions bằng pure Java để kết nối trực tiếp với các API web hoặc database từ xa. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất khi xử lý dữ liệu phân tán mà không cần copy dữ liệu về local.

Đọc bài này để biết cách sử dụng DuckDB kết hợp Java truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần xuất file.

Aggregation Optimization in MongoDB: Optimizing Many-to-Many Relationships (Part 3)

And why MongoDB might be a better relational database than you ever realized. Design reviews are one-on-one meetings where MongoDB experts deliver advice - by Graeme Robinson

Percona University Comes to Uruguay

Percona University is holding a free, full-day conference in Montevideo, Uruguay on September 23rd, 2026, focused on open source databases like PostgreSQL, MySQL, and MongoDB. The event features technical talks from Percona engineers and regional guest speakers covering performance tuning, upgrades, and monitoring, with an emphasis on community learning over sales pitches. Registration is free via Eventbrite with limited seating.

NoSQL Database Evaluation: A Hands-On Guide

Bài viết hướng dẫn đánh giá cơ sở dữ liệu NoSQL thông qua tám tiêu chí thực hành: mô hình dữ liệu, tính nhất quán, ngôn ngữ truy vấn, khả năng mở rộng, hiệu năng, triển khai, vận hành (ops) và di chuyển dữ liệu.

Là người phát triển cần hiểu NoSQL không phải là một giải pháp đơn giản, nên đọc để so sánh các cơ sở dữ liệu không quan hệ phù hợp với dự án của mình qua thực hành cụ thể.

DocumentDB vs Firestore vs MongoDB

Ba cơ sở dữ liệu tài liệu phổ biến (DocumentDB, Firestore, MongoDB) đều có ưu nhược riêng, việc lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu về khả năng mở rộng, chi phí, tính năng tích hợp và mô hình truy vấn.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lựa chọn sai lầm về cơ sở dữ liệu khi chưa hiểu rõ đặc điểm kỹ thuật, tính năng sẵn sàng và giới hạn của mỗi hệ thống, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho dự án của mình.

Enterprise NoSQL Modernization: What Migration Planning Gets Wrong

Hầu hết các chương trình hiện đại hóa NoSQL thất bại không phải do lựa chọn công nghệ mà do cách triển khai. Các kiến trúc sư IT cấp cao cần xây dựng chiến lược di chuyển dữ liệu mạnh mẽ hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm về kế hoạch chuyển đổi cơ sở dữ liệu NoSQL, từ đó hiểu rõ cách xây dựng chiến lược di chuyển dữ liệu hiệu quả hơn, thay vì chỉ tập trung vào chọn công nghệ phù hợp.

MongoDB Introduces Atlas Managed MCP Server

MongoDB ra mắt Atlas Managed MCP Server, giải pháp toàn diện cho phép kết nối các agent tới Atlas mà không cần triển khai thêm cơ sở hạ tầng.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách Atlas Managed MCP Server giúp tiết kiệm thời gian và chi phí khi triển khai các ứng dụng IoT hoặc hệ thống giám sát agent mà không phải quản lý hạ tầng riêng biệt.

DumboDB: Announcing RBAC Support

DumboDB vừa bổ sung tính năng quản lý quyền truy cập (RBAC) nhằm tăng cường bảo mật, tương tự cách MongoDB và Git kết hợp.

Là người phát triển cần tìm hiểu về DumboDB để áp dụng cơ chế quản lý quyền hạn (RBAC) trong ứng dụng MongoDB-GitHub, giúp bảo mật dữ liệu và quản lý quyền truy cập một cách hiệu quả.

Percona for MongoDB: RHEL 10, Its Derivatives, and Debian 13 – On Both x86_64 and ARM

Percona Server for MongoDB (PSMDB) 8.0.28-12 chính thức hỗ trợ RHEL 10, các bản phân phối dẫn xuất (Oracle Linux 10, Rocky Linux 10, AlmaLinux 10) cùng Debian 13 "Trixie" trên cả kiến trúc x86_64 và ARM (aarch64). PSMDB là phiên bản đầu tiên cung cấp gói native cho Debian 13, trong khi MongoDB Community/Enterprise chưa hỗ trợ. Bản cập nhật cũng bổ sung SBOMs (CycloneDX) và OpenVEX nhằm tăng cường minh bạch chuỗi cung ứng, đồng thời ghi nhận sự gia tăng mạnh mẽ của ARM trong workload database.

Nếu bạn là lập trình viên quản lý cơ sở dữ liệu hoặc xây dựng ứng dụng chạy trên hệ điều hành RHEL 10/Debian 13, bài viết này giúp bạn cập nhật về phiên bản mới nhất của Percona Server cho MongoDB, đặc biệt là việc hỗ trợ ARM và các tính năng mới như SBOM, giúp tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật cho dự án của bạn.

Introduction to Retrieval-Augmented Generation with Java and MongoDB

Các tổ chức hiện đại lưu trữ khối lượng lớn thông tin dưới dạng tài liệu, cơ sở dữ liệu, nền tảng nội bộ, hệ thống hỗ trợ, chính sách và công cụ vận hành.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách kết hợp retrieval-augmented generation (RAG)—một kỹ thuật mới—với Java và MongoDB để cải thiện hiệu quả của hệ thống AI/ML bằng cách kết hợp dữ liệu từ cơ sở dữ liệu với các mô hình ngôn ngữ tự nhiên, giúp xử lý yêu cầu phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác hơn.

Stripe Uses Graph Search and State Machines to Automate Database Remediation

Stripe xây dựng hệ thống tự động khắc phục sự cố cơ sở dữ liệu bằng cách mô hình hóa hạ tầng toàn cầu dưới dạng đồ thị, kết hợp thuật toán tìm kiếm đồ thị (graph search) và máy trạng thái (state machines) để xử lý sự cố nhanh chóng.

Lập trình viên muốn cải thiện hiệu quả quản lý hệ thống và khắc phục lỗi cơ sở dữ liệu nhanh chóng nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng mô hình đồ thị và máy tính trạng thái để tự động hóa quá trình khôi phục và tối ưu hóa quy trình vận hành.

The open way of Percona Search for MongoDB

Percona ra mắt bản Technical Preview 1.70.3-1 của Percona Search for MongoDB, một phiên bản downstream của mongot (động cơ tìm kiếm của MongoDB Atlas Search), hỗ trợ full-text và vector search cho các triển khai MongoDB tự quản lý, đồng thời mở rộng khả năng nhúng tự động cho nhiều API OpenAI-compatible và các mô hình open-weight, bổ sung giai đoạn $rerank, tích hợp chunking ngữ cảnh và hỗ trợ đa phương thức. Bản phát hành này yêu cầu Percona Server for MongoDB 8.3 nhưng chưa sẵn sàng cho sản xuất.

Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng MongoDB tự quản với yêu cầu tìm kiếm vector hoặc full-text mạnh mẽ mà không muốn phụ thuộc vào các giải pháp vendor lock-in, bài viết này sẽ giới thiệu Percona Search—a giải pháp mở rộng tự chủ—với các tính năng mới như tích hợp tự động với các mô hình AI mở rộng, hỗ trợ $rerank và nhiều cải tiến khác, giúp tối ưu hóa hiệu suất và linh hoạt cho deployments của bạn.

The diagnostic data MongoDB Atlas doesn’t hand you

Dữ liệu chẩn đoán FTDC của MongoDB Atlas ghi nhận khoảng 5.700 metrics mỗi giây nhưng bị ẩn khỏi giao diện người dùng, chỉ có thể truy cập thông qua một API endpoint không được tài liệu hóa. Dung lượng lưu trữ FTDC bị giới hạn 400 MB, khiến dữ liệu chỉ còn giữ được 2–5 ngày trước khi bị xóa tự động, vì vậy cần thu thập dữ liệu ngay khi sự cố xảy ra.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách giải quyết nhanh chóng các vấn đề hiệu suất MongoDB trên Atlas khi FTDC—dữ liệu chẩn đoán quan trọng—đã bị mất do hạn chế lưu trữ tự động, đặc biệt khi không biết cách truy cập thông qua API hoặc cách lưu trữ dữ liệu trước khi xảy ra sự cố.

Dumbo Phone Home

MongoDB và Git kết hợp tạo ra DumboDB, một cơ sở dữ liệu có khả năng "gọi về nhà" (phone home) tới DoltHub theo định kỳ.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách kết hợp MongoDB và GitHub với DoltHub tạo ra một giải pháp mới cho quản lý dữ liệu và phiên bản hóa, đặc biệt hữu ích khi cần đồng bộ hóa dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.