Q4 Roadmap Update: What's Coming Next for Dolt and Doltgres

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 …

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, giúp tăng hiệu quả xử lý. Phiên bản này tích hợp hỗ trợ External HSM và KMS-Backed Keys, tăng cường bảo mật khóa dữ liệu. Đặc biệt, OpenBao v2.7 triển khai Post-Quantum Cryptography để chuẩn bị cho các mối đe dọa từ máy lượng tử trong tương lai. Những cải tiến này giúp OpenBao trở thành giải pháp quản lý bí mật mạnh mẽ hơn, phù hợp với cơ sở hạ tầng phức tạp và nhu cầu bảo mật cao.

OpenBao v2.7 mang đến khả năng mở rộng ngang cơ sở dữ liệu PostgreSQL, hỗ trợ HSM và KMS ngoài, cùng mật mã học lượng tử hậu thập niên cho hệ thống bảo mật mạnh mẽ hơn.

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.

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.

pg_plan_filter 1.0.0 released

pg_plan_filter 1.0.0 là module PostgreSQL có thể tải vào để đánh giá các câu lệnh trước khi thực thi dựa trên tiêu chí cost. Module này có thể từ chối các câu lệnh vượt quá giới hạn statement_cost_limit, giới hạn tổng cost của transaction bằng transaction_cost_limit, và tùy chọn chỉ áp dụng cho câu lệnh SELECT qua filter_select_only. Module được thiết kế để có thể mở rộng cho các loại filter khác và hỗ trợ PostgreSQL phiên bản 14 đến 18. Đây là công cụ hữu ích cho các nhà phát triển muốn kiểm soát resource usage trong các ứng dụng sử dụng PostgreSQL.

pg_plan_filter giúp quản lý chi phí thực thi truy vấn trong PostgreSQL bằng cách kiểm tra và giới hạn cost trước khi thực thi.

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.

TimescaleDB Course – PostgreSQL for Time-Series Data

Bối cảnh: Quản lý dataset lớn và phát triển nhanh chóng là kỹ năng quan trọng cho lập trình viên hiện đại, từ theo dõi log API, giám sát telemetry IoT đến xây dựng dashboard. Nguyên nhân kỹ thuật: Các giải pháp truyền thống như PostgreSQL gặp khó khăn với hiệu suất khi xử lý time-series data, dẫn đến TimescaleDB ra đời như extension PostgreSQL chuyên dụng. Hệ quả: TimescaleDB cho phép xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày với hiệu suất cao hơn 20 lần so với PostgreSQL thông thường, hỗ trợ time-range queries và continuous aggregates. Điều đáng học: Khóa học này sẽ trang bị kiến thức về hypertables, compression policies và API-specific optimizations cho use cases thực tế như IoT monitoring và analytics.

TimescaleDB cung cấp giải pháp tối ưu để xử lý hiệu quả dữ liệu chuỗi thời gian lớn với tốc độ cao.