The Deep End

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire

Multi-tenant architecture giúp tối ưu tài nguyên nhưng các best practices như shared database và tenant context thực chất che giấu những trade-off. Việc sử dụng tenant-aware filtering trong PostgreSQL hay Redis cho mỗi request tăng latency lên đến 30-50ms. Shared database dẫn đến rủi ro data leakage khi tenant_id bị bypass trong 1 truy vấn SQL. Feature flags tuy linh hoạt nhưng gây khó khăn trong việc theo dõi bug và triển khai thực tế. Bạn nên cân nhắc trade-off giữa isolation và performance trước khi áp dụng các giải pháp multi-tenant.

Multi-Tenant Best Practices Can Backfire giúp lập trình viên nhận diện những điểm mù khi triển khai đa khách hàng và tránh các vấn đề tiềm ẩn.

Supabase is acquiring Turso

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

MariaDB Foundation Adds PostgreSQL to Its Engine‑Agnostic Testing Framework (TAF).

MariaDB Foundation đã tích hợp PostgreSQL vào framework tự động hóa kiểm thử Test Automation Framework (TAF) qua pull request #7 từ kỹ sư Lukas Oliva của Virtuozzo. Plugin postgres.pm - một module Perl tự chứa - mang lại cho PostgreSQL khả năng ngang hàng với các plugin MariaDB và MySQL hiện có, hỗ trợ cài đặt tự động, quản lý vòng đời, thực thi SQL qua tầng SQL trung gian và các file thuộc tính tái tạo được. Toàn bộ bộ test TAF hiện có như HammerDB (TPROC-C, TPROC-H) và sysbench (OLTP, point-select, update-index, custom Lua) giờ đã có thể chạy trên PostgreSQL với đầy đủ quét đồng thời, profiling và báo cáo. Foundations đang mời cộng đồng PostgreSQL đóng góp các bộ test và profile tối ưu hóa riêng cho PostgreSQL.

MariaDB Foundation đã tích hợp PostgreSQL vào khung kiểm thử tự động TAF, cho phép lập trình viên chạy tất cả các bộ kiểm thử hiện có với đầy đủ tính năng song song, phân tích và báo cáo.

AI Row Count Estimates Come From Nothing

AI row count estimates trông chắc chắn nhưng thực tế hoàn toàn không dựa trên dữ liệu thực tế. Các hệ thống thống kê như PostgreSQL, MySQL sử dụng heuristic để ước lượng số lượng hàng trong khi AI model lại đưa ra con số một cách ngẫu nhiên mà không dựa trên dữ liệu training. Sự khác biệt này dẫn đến các quyết định tối ưu hóa query kém hiệu quả, làm giảm performance database. Điều đáng học là các nhà phát triển nên hiểu cơ chế ước lượng của optimizer để cải thiện query execution plan.

Bài viết này giải thích tại sao ước tính số dòng AI nghe chắc chắn nhưng thực chất không dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa truy vấn.

EF Core 11: Complex Types, JSON Queries, and JSON Indexes

EF Core 11 mang đến hỗ trợ mạnh mẽ cho JSON với khả năng sử dụng ToJson() và các truy vấn JSON trực tiếp trên SQL Server 2025. Tính năng này giúp tăng hiệu suất đáng kể cho ứng dụng .NET bằng cách tận dụng JSON indexes trong SQL Server. Complex Types cho phép ánh xạ các đối tượng phức tạp vào cột JSON đơn giản, giảm thiểu số lượng bảng quan hệ cần thiết. Người lập trình nên cân nhắc triển khai JSON indexes khi làm việc với dữ liệu JSON lớn để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn.

Tìm hiểu EF Core 11 JSON capabilities sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng .NET với JSON indexing và Complex Types trên SQL Server 2025.

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.

Every Database Has These Seven Tables

Bất kỳ công ty nào trên thế giới cũng đều có chung bảy bảng cơ bản trong production database. Điều này xảy ra do nhu cầu universal trong quản lý dữ liệu như users, roles, permissions, organizations, projects, activities và audit logs. Hệ quả là kiến trúc database có phần giống nhau dù ngành nghề hay thời điểm khác nhau. Điều đáng học hỏi là việc nhận ra pattern này giúp tối ưu hóa thiết kế database và giảm thiểu thời gian phát triển.

Bài viết này giúp bạn hiểu được cấu trúc dữ liệu phổ biến nhất trong mọi hệ thống quản trị dữ liệu.

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.