How iSAM Funds built an options research platform for a 10,000x data problem with ClickHouse Cloud

I Built a Distributed Task Queue from Scratch with Go and PostgreSQL

Tác giả đã xây dựng Dhara, một distributed task queue bằng Go sử dụng PostgreSQL làm queue …

All Your GUCs in a Row: array_nulls (Special Update)

PostgreSQL loại bỏ hoàn toàn tham số array_nulls đã bị deprecated từ 2005, sau khi phát hiện lỗi pg_dump không giữ giá trị này trong preamble, dẫn đến việc restore database có array_nulls tắt sẽ chuyển null array thành chuỗi 'NULL' không báo lỗi. Tom Lane chọn loại bỏ thay vì chỉ giới hạn giá trị theo tiền lệ của default_with_oids và escape_string_warning. Việc xóa GUC này phá hỏng lệnh SET, cản trở khởi động server nếu đặt trong postgresql.conf, và khiến pg_upgrade thất bại ngay cả khi chạy --check, như hiện tại khi nâng từ 18.6 lên 19 beta với escape_string_warning và standard_conforming_strings=off. Cần kiểm tra các file config, thiết lập ALTER DATABASE/ROLE, và function body cho array_nulls rồi RESET trước khi upgrade.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết cách tránh lỗi nghiêm trọng khi nâng cấp PostgreSQL do việc loại bỏ tham số array_nulls đã gây ra sự cố khôi phục dữ liệu và phá vỡ cấu hình hiện có.

The International Ice Patrol

The International Ice Patrol so sánh bốn hệ thống PostgreSQL truy vấn dữ liệu Apache Iceberg/Parquet, bao gồm aurora_analytics của AWS Aurora, pg_lake của Snowflake, ColdFront của pgEdge, và pg_clickhouse FDW của ClickHouse. Aurora nhúng DuckDB vào cùng tiến trình với pushdown đầy phần hoặc tùy thuộc vào biểu thức không được hỗ trợ, trong khi pg_lake chạy DuckDB tiến trình riêng và hỗ trợ ghi ACID đầy đủ nhưng rơi lại planner PostgreSQL với thống kê kém cho các heap joins. ColdFront sử dụng pg_duckdb cho tự động phân tầng hot/cold qua view với việc takeover toàn bộ kế hoạch nhưng vẫn ở beta, còn pg_clickhouse là FDW tiêu chuẩn không hỗ trợ Iceberg gốc và gặp vấn đề về ước tính cardinality. Nên dùng EXPLAIN (VERBOSE) để xác minh planner thực thi join, và mỗi công cụ phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể do cách planner và pushdown khác nhau.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách các hệ thống tương thích PostgreSQL truy vấn dữ liệu Iceberg/Parquet và chọn công cụ phù hợp cho nhu cầu cụ thể của họ.

Supabase is acquiring Turso

Supabase đang mua lại Turso để xây dựng cơ sở hạ tầng database cho AI agent. …

Announcing OpenBao v2.7!

OpenBao v2.7 ra mắt với tính năng quan trọng là khả năng mở rộng ngang cho PostgreSQL …

Memory safety for Postgres extensions in C/C++

ClickHouse phải giải quyết vấn đề memory safety khi viết extension cho Postgres bằng C/C++, do hai ngôn ngữ này không có bảo vệ tự động. Họ xử lý bằng cách thiết lập ranh giới rõ ràng giữa C và C++ code, cùng với việc sử dụng isolated helper processes. Giải pháp này giúp ngăn chặn buffer overflow và memory leak, đặc biệt quan trọng khi xử lý dữ liệu lớn. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách ClickHouse quản lý memory giữa các ngôn ngữ khác nhau và áp dụng pattern này vào các dự án của mình.

Bài viết này giải quyết các thách thức về an toàn bộ nhớ khi kết hợp C và C++ cho Postgres extensions, từ ranh giới ngôn ngữ sạch sẽ đến các tiến trình trợ lý được cách ly.

Saved the Order, Lost the Event: Why You Need the Outbox Pattern

Trong hệ thống phân tán, vấn đề "save-then-publish" có thể gây mất sự kiện (event) mà không ghi log lỗi nào. Nguyên nhân kỹ thuật là transaction database và message broker hoạt động độc lập, dẫn đến tình trạng message bị drop dù insert thành công. Hệ quả là các subscriber không nhận được event cần thiết, làm hỏng tính toàn vẹn dữ liệu. Pattern Outbox + Inbox sử dụng cùng một transaction để lưu cả event và dữ liệu vào database, đảm bảo không mất sót message, thực hiện hiệu quả với Postgres và Node.js.

Bài này giải thích cách tránh mất sự kiện khi lưu trữ dữ liệu bằng pattern Outbox trong Postgres và Node.js.

Build anything: Supabase from code, and an MCP server for your app

Bối cảnh cho phép phát triển backend hoàn toàn từ code thông qua Supabase. Nguyên nhân kỹ thuật dựa trên việc triển khai MCP server riêng cho ứng dụng, kết nối với Supabase Compute để xử lý tác vụ lâu dài. Hệ quả là users' agents có thể tương tác trực tiếp với ứng dụng của bạn qua cơ chế này. Điều đáng học là cách kết hợp Supabase Compute với MCP server để tự động hóa quy trình thiết lập backend, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm tải máy chủ chính.

Bài viết này giúp bạn tự động hóa việc xây dựng backend và tích hợp server MCP cho ứng dụng một cách hiệu quả.