pgwatch v6: dashboards reimagined, and a reaper that doesn't choke

What Is Terraform Observability and How Does It Work?

Terraform Observability cho phép bạn theo dõi trạng thái và hành vi của các tài nguyên IaC do Terraform quản lý. Nó thực hiện bằng cách thu thập logs, metrics và thực hiện drift detection để phát hiện thay đổi cấu hình. Khi không có monitoring, lỗi cấu hình có thể lan rộng, gây downtime và chi phí tăng. Để giảm thiểu, bạn nên áp dụng best practices như sử dụng dashboards và ghi chép chi tiết cho mỗi thay đổi. Công cụ như Grafana, Prometheus và Terraform Cloud hỗ trợ việc triển khai.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách giám sát và tối ưu hóa hạ tầng Terraform thông qua các công cụ đo lường và phát hiện thay đổi không mong muốn.

TigerBeetle vs PostgreSQL Performance: Benchmark Harness, Cloud Tests

Trong môi trường tài chính đòi hỏi tính nhất quán cao, TigerBeetle và PostgreSQL được đánh giá trên nền tảng đám mây đa nút cho double‑entry bookkeeping. Nguyên nhân khác nhau nằm ở cách mỗi hệ thống quản lý giao dịch đồng thời và cách chúng tối ưu hoá log write. Khi chịu tải cao, TigerBeetle giảm độ trễ và tăng throughput đáng kể so với PostgreSQL, trong khi PostgreSQL vẫn duy trì ổn định nhưng throughput thấp hơn. Điều này cho thấy việc lựa chọn công nghệ cần cân nhắc yêu cầu latency và khả năng chịu đựng contention. Vì vậy, nếu dự án yêu cầu xử lý khối lượng giao dịch lớn với thời gian phản hồi thấp, TigerBeetle có thể là lựa chọn tốt hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ so sánh hiệu năng giữa TigerBeetle và PostgreSQL trong các bài kiểm tra đa node trên cloud cho hệ thống kế toán tài chính.

Postgres's implicit transactions

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

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.

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.

WAL + S3: Lakebase storage for the era of agents

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