A detailed breakdown of PostgreSQL 18's io_method and io_workers GUCs, which control the asynchronous I/O execution engine introduced with the new AIO subsystem. io_method (postmaster context, requires restart) selects between sync, worker (the default, portable across platforms), and io_uring (fastest but requires --with-liburing, a current Linux kernel, and permissive seccomp policies). io_workers sizes the worker pool for worker mode; the piece corrects an earlier claim that this required a restart—it's actually sighup context and can be changed with just a reload. The default pool size of 3 is tuned for minimal hardware, and an undersized pool silently degrades to synchronous I/O rather than erroring, visible via the AioWorkerSubmissionQueue LWLock wait event in pg_stat_activity. Recommendations: use io_uring where your kernel and security policy allow it, otherwise stay on worker, and size io_workers based on observed queue contention rather than guesswork, since PostgreSQL 19 will self-size the pool.
Nguồn: https://postgr.es/p/9se. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Doltgres đã đạt hiệu suất tương đương MySQL nhờ những tối ưu hóa gần đây.
Lập trình viên muốn tối ưu ứng dụng database cho hiệu suất cao và khả năng mở rộng nhanh chóng nên đọc bài này để khám phá cách Doltgres vượt trội so với MySQL trong các trường hợp sử dụng thực tế.
Tạo nhánh (branches), lấy connection strings và quản lý computes chỉ bằng một phím tắt trong Neon, tích hợp trực tiếp vào không gian làm việc Herdr.
Lập trình viên nên đọc bài này vì Neon for Herd giúp streamline quản lý dự án với các công cụ như tạo nhánh, lấy chuỗi kết nối và điều khiển máy tính trong một giao diện đơn giản, tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót khi làm việc với nhiều môi trường khác nhau.
Năm mẫu thiết kế hệ thống backend quan trọng (Outbox, Saga, Cache-Aside, Idempotency, CQRS) được giải thích chi tiết thông qua một ví dụ duy nhất, bằng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu.
Những mẫu thiết kế backend này giúp giải quyết những thách thức thực tế như đồng bộ hóa dữ liệu phức tạp, xử lý lỗi trùng lặp và tối ưu hóa hiệu suất, giúp lập trình viên xây dựng hệ thống backend mạnh mẽ, đáng tin cậy và dễ bảo trì trong các ứng dụng lớn.
Rust tuy kém năng suất hơn Go trong phát triển backend nhưng nhờ hệ thống kiểu dữ liệu phong phú, tính đúng đắn được biên dịch đảm bảo và cơ chế zero-cost abstraction, nó trở thành lựa chọn mạnh mẽ để xây dựng các dịch vụ backend có khả năng mở rộng cao kết hợp với PostgreSQL.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Rust kết hợp với PostgreSQL giúp xây dựng các dịch vụ backend hiệu quả, an toàn và có thể mở rộng với hiệu năng cao, nhờ sự kết hợp giữa tính chính xác của ngôn ngữ và khả năng tối ưu hóa chi phí thực thi.
Phiên bản pg_clickhouse v0.10.0 bổ sung tính năng đẩy xuống subquery đầy đủ cho 16/22 truy vấn TPC-H, cải tiến trình điều khiển C cùng hỗ trợ aggregate mở rộng, giúp tăng tốc độ truy vấn lên tới 1000 lần.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách pg_clickhouse v0.10 tối ưu hóa hiệu suất gấp 1000 lần cho các truy vấn TPC-H nhờ pushdown subquery, giúp giảm thời gian xử lý và tối ưu hóa chi phí cho ứng dụng phân tích dữ liệu lớn.
Postgres Changes giờ đây hỗ trợ kết hợp bộ lọc bằng toán tử AND, hỗ trợ nhiều toán tử so sánh hơn, và cho phép chọn lọc cột cụ thể trong payload.
Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa và kiểm soát hiệu suất của Change Data Capture (CDC) trong PostgreSQL bằng cách áp dụng các điều kiện AND, các toán tử mới và chọn chỉ những cột cần thiết, giúp giảm tải dữ liệu và cải thiện hiệu quả xử lý trong ứng dụng.
Supabase giờ đây đã tích hợp như một connector trên Perplexity Computer, cho phép truy vấn dữ liệu Postgres, tra cứu người dùng và gọi Edge Functions trực tiếp từ cuộc trò chuyện trên Perplexity.
Những lập trình viên phát triển ứng dụng AI hoặc backend cần biết cách kết nối Supabase với Perplexity để tối ưu hóa quy trình phát triển, truy vấn dữ liệu PostgreSQL một cách nhanh chóng và tích hợp các Edge Functions vào chatbot, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất.
Arkency phát triển Planet Arkency, một knowledge graph đa người dùng trên Rails Event Store, sử dụng LLM để trích xuất thực thể và mối quan hệ từ dữ liệu phi cấu trúc như ghi chép cuộc họp, Slack hay email. Hệ thống kết hợp ontology YAML, giải quyết định danh (trigram + embedding search), theo dõi nguồn gốc đầy đủ, xác nhận thay đổi biểu đồ bởi con người, và pipeline event-driven (từ TranscriptIngested đến GraphChangeApplied) cùng khả năng nghiên cứu thực thể thông qua Anthropic's web_search/web_fetch, truy cập qua MCP.
Lập trình viên cần đọc để hiểu cách kết hợp Event Sourcing với LLM để xây dựng một cơ sở kiến thức tổ chức hiệu quả, từ việc xử lý dữ liệu không cấu trúc đến quản lý kiến thức dài hạn với tính minh bạch và kiểm soát người dùng.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử