#sql

New Postgres Language Server: postgres-lsp

postgres-lsp là một triển khai mới theo giao thức Language Server (LSP) dành cho SQL và PL/pgSQL của PostgreSQL, sử dụng tree-sitter-postgres. Nó cung cấp các tính năng IDE như chẩn đoán lỗi, gợi ý ngữ nghĩa, điều hướng định nghĩa, định vị tham chiếu, hoàn thành thông minh, hỗ trợ chữ ký, đổi tên, hành động mã hóa và định dạng SQL với nhiều kiểu cài đặt sẵn.

Lập trình viên PostgreSQL nên đọc bài này để khám phá cách postgres-lsp nâng cao hiệu suất IDE với các tính năng như hoàn thành ngữ cảnh, định nghĩa và tham chiếu nhanh, và định dạng SQL theo nhiều phong cách chuyên nghiệp, thay vì phụ thuộc vào các công cụ cũ dựa trên regex.

Authorized Logger

Một nhà phát triển tên Gretchen gia nhập dự án Node.js cũ kỹ sau khi bị mua lại và phát hiện hàng loạt lỗi nghiêm trọng: logging bị hỏng chỉ in ra "DEBUG", lỗ hổng SQL injection từ truy vấn thô, thiếu middleware phân quyền trên hầu hết endpoints (kể cả API admin), codebase dừng ở Node.js 14, và dữ liệu request được đưa trực tiếp vào database mà không qua bất kỳ validation nào.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào những sai lầm an toàn và thiết kế không hiệu quả trong dự án Node.js, từ đó học cách cải thiện bảo mật, quản lý lỗi và tối ưu hóa hệ thống ngay từ giai đoạn đầu.

Heterogeneous Graphs in SQL/PGQ on PostgreSQL 19

PostgreSQL 19 introduces SQL/PGQ support for property graphs, and this post dives into heterogeneous graphs with multiple vertex and edge types. Using a social+work dataset (persons, companies, knows, works_at), it demonstrates how to define a multi-label property graph and write GRAPH_TABLE queries spanning different node types. Key topics include: traversing mixed-type paths (person→person→company), a workaround for PostgreSQL 19's lack of comma-separated MATCH patterns (join two GRAPH_TABLE results instead), the pitfall of anonymous edge patterns in multi-label graphs (they match all edge types via an Append plan), and the current limitation around quantified path hops ({1,3} syntax not yet supported).

Migrate MySQL to PostgreSQL: Data Types & SQL Rewrites

A practical walkthrough for migrating from MySQL to PostgreSQL, covering the full process: schema assessment, data type mapping (AUTO_INCREMENT, ENUM, unsigned integers, zero dates), SQL dialect rewrites (backticks, LIMIT syntax, IFNULL, GROUP_CONCAT, ON DUPLICATE KEY), stored procedure porting to PL/pgSQL, validation strategies, and low-downtime cutover using CDC. Includes copy-paste before/after SQL examples for common MySQL-isms and a comparison of migration tools (DBConvert, pgloader, AWS DMS).

Cloudflare D1: a SQL database for your Workers

A practical guide to using Cloudflare D1, a SQLite-based SQL database for Cloudflare Workers. Covers creating a database with Wrangler, configuring bindings in wrangler.jsonc, managing schema changes with migrations, and querying data from a Worker using prepare/bind/all/run/first/batch APIs. Also explains when to use D1 versus R2 or KV.

Query logs and traces with SQL in Observability Analytics

Google Cloud has rebranded Log Analytics as Observability Analytics, adding general availability for trace data querying and a new Observability API. The platform lets developers and SREs run SQL queries that JOIN logs and distributed trace spans in a single place, powered by BigQuery under the hood. Key use cases include analyzing AI agent tool failure rates and P95 latency across millions of spans, correlating trace data with application logs to identify which customers experience the worst performance, and joining observability data with business metrics in BigQuery. The Observability API enables programmatic management of observability buckets and allows AI agents or analytical workloads to query telemetry directly via BigQuery APIs. Concrete SQL query examples are provided for both AI agent optimization and customer latency analysis scenarios.