All Your GUCs in a Row: log_min_messages, log_min_error_statement, and log_error_verbosity

Postgres's implicit transactions

PostgreSQL mặc định bọc mỗi câu lệnh trong một giao dịch riêng khi không có BEGIN…COMMIT …

I trained Claude Code on my home server logs, and now it understands my infrastructure better than I do

Bối cảnh họ huấn luyện Claude Code trên các log máy chủ tại nhà để nâng cao khả năng hiểu hệ thống. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình tiếp cận dữ liệu chi tiết về yêu cầu, lỗi và cấu hình, giúp nó học các mô hình ngôn ngữ chuyên môn. Hệ quả là Claude Code hiện có thể tự động đề xuất đoạn mã, sửa lỗi và giải thích kiến trúc mà người dùng chưa nắm rõ. Điều đáng học là việc tập trung vào dữ liệu nội bộ và tinh chỉnh mô hình có thể tạo ra trợ lý AI hiểu sâu hơn cả người tạo ra. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy quan tâm cách họ dùng logs để tinh chỉnh và đánh giá lợi ích thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tận dụng AI để phân tích và nắm bắt kiến thức cơ sở hạ tầng phức tạp một cách hiệu quả.

Read your writes: WAIT FOR in PostgreSQL 19

Trong PostgreSQL, các replica bất đồng bộ thường trả về dữ liệu cũ vì chúng chỉ áp dụng …

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 throughput và latency. Kết quả cho thấy throughput đạt đỉnh ở khoảng 48 kết nối, sau đó giảm 37% khi tăng lên 400 kết nối, đồng thời latency tăng gấp 13 lần. Nguyên nhân là sự cạnh tranh về tài nguyên bộ nhớ và luồng trong PostgreSQL khi số kết nối vượt quá khả năng xử lý của CPU và bộ nhớ đệm, gây ra hiện tượng thrashing và tăng thời gian chờ lock. Điều này dạy chúng ta nên đo lường đường cong hiệu suất và chọn kích thước connection pool phù hợp, thay vì đặt giá trị cao nhất có thể.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tối ưu kích thước connection pool để đạt hiệu suất cao nhất.

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 khai dưới dạng container, Helm chart hoặc npm package. Công cụ hỗ trợ pooling connection, transaction rõ ràng, giám sát thông qua pg_stat_* và xác thực qua local account hoặc OIDC với kiểm soát quyền truy cập.

Lập trình viên phát triển ứng dụng PostgreSQL nên đọc để tìm hiểu cách tự host một IDE SQL trực tuyến, tối ưu hóa hiệu năng với cơ chế kết nối pooled và tự động rollback, đồng thời khám phá tính năng hỗ trợ quyền truy cập RBAC và hỗ trợ OIDC, giúp streamline quá trình phát triển và quản lý cơ sở dữ liệu.

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.

WAL + S3: Lakebase storage for the era of agents

We need to produce a summary in Vietnamese, 4-6 sentences, following order: context …

SQL Indexing Explained: Composite Indexes and Column Order

Bài viết bắt đầu bằng việc tạo bảng comments với 1 triệu bản ghi trong PostgreSQL để đánh giá hiệu suất các chiến lược indexing. Tác giả chạy EXPLAIN ANALYZE trên các truy vấn lọc và sắp xếp theo nhiều cột, đo thời gian thực thi của sequential scan là khoảng 17 ms khi không có index. Khi tạo chỉ mục đơn cột trên cột được dùng trong WHERE, thời gian giảm xuống dưới 2 ms; nhưng chỉ mục hợp thành (c1, c2) chỉ hiệu quả khi thứ tự cột trong chỉ mục khớp với thứ tự sử dụng trong predicate và ORDER BY. Đảo ngược thứ tự cột trong chỉ mục hợp thành khiến planner phải thực hiện index scan kết hợp với recheck hoặc fallback về sequential scan, làm tăng thời gian lên 5‑8 ms tùy thuộc vào selectivity. Bài học là: thiết kế chỉ mục hợp thành cần đặt cột có tính chọn lọc cao hoặc được sử dụng trong điều kiện bằng trước, sau đó mới là cột dùng cho range hoặc sắp xếp, và luôn xác thực bằng EXPLAIN ANALYZE trên dữ liệu thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất truy vấn SQL bằng cách giải thích cách tạo và sử dụng chỉ mục composite đúng cách.