DumboDB: Announcing Collations Support

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 …

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.

Postgres 19: How Our Advice Has Changed Since...

Bài viết đánh giá lại những lời khuyên trước đây về các tính năng như COPY, TOAST, BRIN …

Does anyone run Postgres without PgBouncer?

Hầu hết các nhà cung cấp Postgres lớn (AWS RDS, Azure, Google Cloud SQL, Supabase, Neon...) đều tích hợp sẵn PgBouncer hoặc giải pháp pooling tương tự, chỉ trừ IBM Cloud và Oracle OCI. Bài viết cho rằng pooling là yếu tố bắt buộc vì Postgres xử lý kết nối kém hiệu quả, trái ngược với MySQL hay MongoDB vốn không cần giải pháp bổ sung.

Là lập trình viên quản lý cơ sở dữ liệu PostgreSQL, bạn nên đọc bài này để hiểu tại sao việc sử dụng PgBouncer không chỉ là một giải pháp hiệu quả mà còn là một công cụ bắt buộc để tối ưu hóa hiệu suất, tránh tình trạng "connection leak" và giảm chi phí tài nguyên khi làm việc với nhiều ứng dụng đồng thời.

What AI Thinks a DBA Does All Day

Bài viết bắt đầu bằng việc so sánh hình dung của AI về một ngày làm việc của DBA (backup, tài liệu, kiểm tra sức khỏe chủ động và một cửa sổ làm việc im ắng) với ngày thực tế của tác giả. Theo AI, ngày DBA chỉ gồm sáu hoạt động chính, trong khi bản ghi thực tế của tác giả liệt kê lên tới mười ba việc khác nhau. Sự chênh lệch này phản ánh việc mô hình ngôn ngữ có xu hướng tổng hợp từ dữ liệu huấn luyện mà thường bỏ qua các tác vụ phức tạp, lặp lại và không thể đoán trước như xử lý sự cố, tối ưu truy vấn, quản lý quyền và phản hồi ngay lập tức. Vì vậy, nếu chỉ dựa vào mô tả của AI, người quản lý hoặc nhà phát triển có thể low估 DBA的工作量，导致资源分配不足或对系统可靠性产生误判。 Bài học là cần kiểm chứng các mô tả tự động bằng dữ liệu thực tế từ trường, đặc biệt là khi lên kế hoạch nhân lực, định nghĩa SLA hoặc đánh giá công cụ tự động hoá cho quản trị cơ sở dữ liệu.

Bài viết này giúp bạn thấy được sự khác biệt giữa quan niệm lý tưởng và thực tế công việc của một DBA, từ đó hiểu thách thức thực sự trong quản lý cơ sở dữ liệu.

The Persistence APIs That Skip the Record Lifecycle

Trong Rails, Active Record cung cấp nhiều phương thức ghi dữ liệu như delete, delete_all, destroy, destroy_all, update_all, insert_all và upsert_all, nhưng không phải tất cả đều trải qua toàn bộ vòng đời mô hình. Các phương thức delete/* và insert_all/upsert_all thực hiện thao tác trực tiếp ở mức SQL, vì vậy chúng không kích hoạt callbacks (before/after save, destroy), không chạy validations, không tự động cập nhật cột created_at/updated_at và không khởi tạo đối tượng model đã được load. Khi sử dụng chúng, bạn có thể mất đi các ràng buộc nghiệp vụ, timestamps không chính xác, và các association dependent không được xử lý, dẫn đến dữ liệu lỏng lẻo hoặc không nhất quán nếu không kiểm tra kỹ. Do đó, trước khi chọn một trong những API này, cần xác nhận rằng việc bỏ qua callbacks và validations là chấp nhận được, và nếu cần phải bổ sung logic thủ công hoặc sử dụng các phương thức đầy đủ như save hoặc destroy để đảm bảo tính toàn vẹn.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ các phương thức ghi Active Record bỏ qua vòng đời đối tượng, từ đó viết code hiệu quả hơn và tránh những lỗi tiềm ẩn.

Queue-SQL: Run Mass Deletes and Updates Across Parallel Queue Jobs

Queue-SQL là một package Laravel giúp chuyển đổi các thao tác mass update, delete và insert thành các batch job chạy song song.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và giảm thời gian xử lý khi thực hiện các thao tác bulk update/delete trong Laravel bằng cách chia thành các công việc queued song song, tránh tình trạng chậm trễ khi xử lý hàng loạt dữ liệu.