PostgreSQL Roles and Privileges Explained: A Practical RBAC Guide

Just Because You Can SELECT Everything Doesn’t Mean You Should

Việc sử dụng SELECT trong ứng dụng gây ra chi phí ẩn: chuyển các cột không cần thiết qua mạng, làm tăng kích thước dữ liệu và thời gian xử lý tại client; nó phá vỡ tối ưu hóa covering index buộc MySQL phải lấy toàn bộ hàng; tạo ra code dễ vỡ khi hành vi thay đổi âm thầm khi thêm, đổi tên hoặc trùng lặp cột qua join; và rò rỉ dữ liệu nhạy cảm như internal_notes trong response API, logs hoặc exports. Bài viết đưa ra ví dụ cụ thể về covering indexes, join với tên cột trùng, và rò rỉ dữ liệu, khuyến nghị nên dùng danh sách cột cụ thể thay vì SELECT trong production code. Tuy nhiên, SELECT vẫn hữu ích cho việc khám phá nhanh hoặc dùng với COUNT().

Sử dụng SELECT * trong mã ứng dụng gây ra chi phí ẩn làm tăng thời gian xử lý và nguy cơ rò rỉ dữ liệu.

plMail: A Self-Hosted Gmail Alternative

plMail là một email client mã nguồn mở miễn phí cho phép quản lý Gmail, Outlook và các tài khoản IMAP trong một hộp thư duy nhất tự host. Sự ra đời plMail đáp ứng nhu cầu người dùng muốn giảm phụ thuộc vào các nền tảng email tập trung như Gmail. Phía kỹ thuật, dự án dựa trên Next.js và Node.js, cung cấp trải nghiệm người dùng hiện đại với khả năng tùy chỉnh cao. Hệ quả là người dùng có được giải pháp bảo mật tốt hơn khi dữ liệu được lưu trữ trên server của riêng mình. Bài viết này rất đáng học cho các lập trình viên quan tâm đến self-hosting và muốn xây dựng ứng dụng tích hợp nhiều dịch vụ email vào một giao diện thống nhất.

plMail mang đến giải pháp email tự lưu trữ miễn phí tích hợp nhiều tài khoản Gmail, Outlook và IMAP vào một giao diện duy nhất.

We closed 330 of your most-requested issues with Prisma ORM 8

Phiên bản Prisma ORM 8 đã giải quyết 330 vấn đề trên GitHub với tổng cộng 8,922 lượt bình …

Why AI Sounds Confident When It Is Wrong

Bối cảnh là các câu hỏi phỏng vấn về AI thường đặt ra thách thức về việc nhận biết khi AI tự tin nhưng sai. Nguyên nhân kỹ thuật là Large Language Models (LLMs) như GPT-4 được huấn luyện để tạo ra văn bản mạch lạc, dẫn đến hiện tượng "hallucination" - tạo ra thông tin không chính xác nhưng trình bày một cách quyết đoán. Hệ quả là người dùng khó phân biệt giữa thông tin chính xác và giả mạo, gây rủi ro trong các tình huống quan trọng. Điều đáng học là năm câu trả lời phỏng vấn hiệu quả giúp ứng viên thể hiện hiểu biết về giới hạn của AI và phương pháp xác minh thông tin do AI tạo ra.

Bài viết giải thích hiện tượng AI tự tin khi sai và cách trả lời phỏng vấn thể hiện sự am hiểu về vấn đề này.

Neon now has realtime

Neon Realtime hiện đang ở public beta, cho phép bất kỳ SQL query nào trở thành live query. Bạn có thể subscribe vào query và kết quả sẽ tự động cập nhật khi dữ liệu thay đổi. Giải pháp này giúp toàn bộ ứng dụng trở nên reactive mà không cần logic polling hay refetch. Với công nghệ realtime này, Neon giúp các lập trình viên xây dựng ứng dụng phản ứng nhanh với dữ liệu thay đổi, cải thiện hiệu suất và trải nghiệm người dùng đáng kể.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết cách biến bất kỳ truy vấn SQL nào thành truy vấn thời gian thực và tạo ứng dụng phản ứng tự động mà không cần logic truy vấn lại.

Automating Data Ingestion with a RAG Flywheel

Việc tự động hóa mapping schema cho dữ liệu nhà cung cấp đa dạng đang là thách thức lớn trong integration platforms. Một nghiên cứu mới áp dụng RAG Flywheel với LLMs để giải quyết vấn đề này, giúp giảm 70% thời gian xử lý dữ liệu so với phương pháp thủ công. Cụ thể, kiến trúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp với vector embeddings cho phép hiểu và chuyển đổi schema tự động, đồng thời cải thiện chất lượng qua mỗi vòng feedback loop. Hệ thống này xử lý thành công dữ liệu từ 15+ định dạng khác nhau với độ chính xác schema mapping đạt 92%. Điều đáng học hỏi là cách tận dụng feedback loop để liên tục cải thiện chất lượng và giảm thiểu human intervention trong data ingestion.

Bài viết này giúp lập trình viên tự động hóa ánh xạ schema dữ liệu đa dạng từ nhà cung cấp bằng RAG Flywheel và LLMs, tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu.

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 duy nhất và nguồn sự thật thực tế. Sử dụng replication của PostgreSQL để đảm bảo high availability và các WAL (Write-Ahead Logging) để đảm bảo data consistency. Cấu trúc hiện tại hỗ trợ tới 5,000 tasks mỗi giây với độ trễ chỉ 10ms. Điều đáng học hỏi là việc tối ưu hóa connection pooling và cách tận dụng tính năng built-in của database để giảm dependency hệ thống.

Bài này giúp bạn hiểu cách xây dựng hàng đợi tác vụ phân tạp hiệu quả với Go và PostgreSQL mà không cần các hệ thống lưu trữ phụ.

Database Design Book

Cuốn sách hướng dẫn thiết kế database tập trung vào mô hình logic trước khi chuyển sang schema vật lý, sử dụng các anchors, attributes và links để tổ chức dữ liệu. Tác giả đề xuất chiến lược table-per-anchor với các khuyến nghị cụ thể về kiểu dữ liệu cho SQL như numeric, datetime, và UUID. Cuốn sách cũng xử lý các vấn đề thực tế như dữ liệu bị thiếu, dữ liệu thứ cấp và di chuyển database, cùng với các pattern thiết kế cho trường hợp đặc biệt như polymorphic data. Bạn sẽ học cách xử lý time trong database và cách chọn giữa các chiến lược thiết kế table dựa trên nhu cầu cụ thể của dự án.

Cuốn sách này cung cấp kiến thức toàn diện về thiết kế cơ sở dữ liệu từ mô hình logic đến vật lý giúp lập trình viên xây dựng hệ thống hiệu quả và bền vững.