MySQL Galera Cluster EOL 2026: 5 Migration Paths Compared

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 …

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 …

AAOS SDV - Secure by Design

Google công bố kiến trúc bảo mật của Android Automotive OS dành cho xe phần mềm định nghĩa (AAOS SDV), dựa trên nền tảng Microdroid ảo hóa và cách ly theo UID. Hệ thống áp dụng chính sách từ chối mặc định qua SELinux và POSIX capabilities, đồng thời sử dụng gói APEX kèm dm-verity để bảo toàn mã phần cứng và viết thành phần native bằng Rust để tránh lỗi bộ nhớ. Truyền thông giữa các miền được bảo mật bằng mô hình xác thực lưới dựa trên DICE, mã hóa liên kết giữa danh tính mạng và trạng thái thực thi nhị phân chính xác của mỗi thành phần, cho phép xác thực zero‑trust giữa các VM như cổng xe và hệ thống giải trí. Kết quả là toàn bộ mã chạy trên phần cứng được xác thực, giảm bề mặt tấn công và ngăn chặn việc tiêm mã độc qua các giao tiếp nội bộ. Bài học là việc kết hợp ảo hóa nhẹ, ngôn ngữ an toàn bộ nhớ, kiểm tra toàn bộ mã phần cứng và mô hình zero‑trust dựa trên DICE có thể nâng cao độ tin cậy cho phần mềm xe và các hệ thống nhúng tương tự.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ cách kiến trúc bảo mật tiên tiến của Android Automotive OS SDV được thiết kế để bảo vệ xe hơi khỏi các mối đe dọa an ninh mạng ngày càng tăng.

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.

Doltgres is as Fast as MySQL is Slow

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.