We Fixed N+1 With Eager Loading. Memory Usage Tripled.

Planet MySQL27 Hot8 phút4 ngày trướcAITop

Debugging MySQL Memory Alerts: When innodb_buffer_pool_size Isn't the Whole Story

Trên instance GCP c4d-standard-4, tiến trình MySQL tiêu tốn 10.4 GB RAM dù …

Planet PostgreSQL12 Hot7 phút3 ngày trướcAI

Migration files and Git do not mix — DiffyPick Blog

Trong hệ thống version control như Git, các thay đổi schema tồn tại trong các file riêng biệt nên hiếm khi gây xung đột merge. Việc lưu trữ migration files trong Git không đồng nghĩa với việc quản lý chúng hiệu quả bởi Git không hiểu ngữ cảnh của các thay đổi database schema. Hệ quả là các migration files có thể trở nên lỗi thời hoặc gây khó khăn trong việc tracking changes thực tế. Lập trình viên nên cân nhắc sử dụng các công cụ chuyên dụng như Liquibase hoặc Flyway để quản lý schema thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào Git tracking.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý migration files trong Git để tránh hiểu lầm về việc các thay đổi schema được tự động hợp nhất.

#database #postgresql #git Nguồn

Inside Java1 Hot2 phút1 ngày trướcAI

Acceleration of Curve25519 Field Operations with Java Software and Intrinsics

JDK 27 và JDK 28 early-access đã tối ưu hoá các phép toán trường Curve25519, nền tảng cho X25519 key agreement, Ed25519 signatures và giao thức TLS 1.3 hybrid key exchange X25519MLKEM768. Trong JDK 27 build 14, việc thay đổi cấu trúc dữ liệu nội bộ tăng kích thước giúp throughput tăng 27‑54% trên các thuật toán đó. JDK 28 build 5 bổ sung intrinsics cho kiến trúc x86_64 và AArch64, mang lại thêm 7‑20% tùy thuộc vào nền tảng và thuật toán cụ thể. Những cải tiến này được áp dụng tự động khi ứng dụng sử dụng API JCE như KeyAgreement, Signature và KeyPairGenerator cũng như JSSE trong TLS 1.3. Vì vậy, các chương trình Java không cần thay đổi mã cũng nhận được hiệu năng tốt hơn mà không cần cấu hình thêm.

Nếu bạn làm việc với cryptography X25519/Ed25519 trong ứng dụng Java, đặc biệt là TLS 1.3 hoặc các giải pháp an ninh hiện đại, hiểu về cách JDK 27/28 tăng tốc Curve25519 sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng của bạn ngay từ phiên bản hiện tại mà không cần thay đổi mã.

#performance #java #cryptography Nguồn

PostgreSQL66 Hot2 phút15 ngày trướcAI

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.

#open-source #database #postgresql Nguồn

The Infinity58 Hot11 phút14 ngày trướcAI

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.

#database #postgresql Nguồn

Planet PostgreSQL2 Hot28 phút1 ngày trướcAI

Getting Ready for PostgreSQL 19

PostgreSQL 19 Beta 3 được phát hành vào ngày 13 / 8 / 2026 và ghi chú phát hành đã được hoàn thiện từ ngày 18 / 7 / 2026, mặc dù vẫn được đánh dấu là có thể thay đổi trước khi phiên bản ổn định (GA) ra mắt. Bài viết giải thích rằng các thay đổi chính trong core bao gồm cải tiến về vacuum song song, mở rộng khả năng sao chép logic và một số sửa đổi trong hệ thống catalog, dẫn đến nhu cầu kiểm tra lại các extension và tùy chỉnh cấu hình hiện tại. Do đó, các đội ngũ phát triển được khuyến khích triển khai Beta 3 trên môi trường staging, chạy bộ kiểm thử hồi quy và theo dõi các cảnh báo về tính năng bị loại bỏ hoặc thay đổi hành vi. Quá trình này giúp phát hiện sớm các sự không tương thích và cho thời gian đủ để cập nhật mã nguồn hoặc tìm phiên bản mới của các công cụ phụ trợ. Bài học chính là theo dõi lịch trình phát hành chính thức, sử dụng bản beta để xác thực và lên kế hoạch nâng cấp dựa trên ghi chú phát hành cụ thể thay vì dựa trên giả định chung.

Bài viết giúp lập trình viên nắm bắt những cải tiến và thay đổi quan trọng trong PostgreSQL 19 để chuẩn bị cho quá trình nâng cấp và phát triển ứng dụng hiệu quả.

#database #sql #postgresql Nguồn

Armin Ronacher29 Hot3 phút13 ngày trướcAI

Fast and Hard Code

LLM đang thay đổi cách lập trình viên chọn ngôn ngữ khi viết code, vì chúng tạo ra đoạn mã nhanh hơn trong các ngôn ngữ bậc cao như Python và JavaScript. Nguyên nhân kỹ thuật là các mô hình đã được huấn luyện chủ yếu trên kho mã nguồn mở dominer bởi những ngôn ngữ này, khiến chúng hiểu và sinh ra cú pháp chính xác hơn so với C++ hoặc Rust. Khi dựa vào LLM, nhóm phát triển có xu hướng ưu tiên các ngôn ngữ mà mô hình hỗ trợ tốt, dù chúng có thể không tối ưu về thời gian thực hiện hoặc mức tiêu thụ bộ nhớ. Hệ quả là các dự án cần hiệu suất cao có thể bị lãng phí thời gian do việc dịch sang ngôn ngữ thấp hơn trở nên khó khăn và tốn lực. Bài học là trước khi quyết định ngôn ngữ, cần cân bằng giữa mức độ hỗ trợ của LLM và yêu cầu về hiệu suất thực tế của sản phẩm.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách lựa chọn ngôn ngữ lập hiệu quả khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

#performance #rust #ai-coding Nguồn

DoltHub Blog24 Hot12 phút10 ngày trướcAI

DumboDB: Announcing Collations Support

DumboDB công bố hỗ trợ collations, cho phép sắp xếp và so sánh dữ liệu theo quy tắc ngôn ngữ cụ thể. Kết quả này xuất phát từ việc tích hợp tính năng của MongoDB và Git vào một nền tảng mới. Với collations, các ứng dụng có thể lọc và sắp xếp dữ liệu theo ngôn ngữ người dùng, giảm sai lệch trong xử lý ngôn ngữ. Điều này minh họa lợi ích của việc áp dụng các tiêu chuẩn sắp xếp ngôn ngữ để cải thiện hiệu suất. Do đó, nếu dự án của bạn xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ, cân nhắc sử dụng collations trong DumboDB.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách DumboDB hỗ trợ collation, giống như một sự kết hợp giữa MongoDB và Git.

#database #mongodb Nguồn

We Fixed N+1 With Eager Loading. Memory Usage Tripled.

Đề xuất cho bạn

Debugging MySQL Memory Alerts: When innodb_buffer_pool_size Isn't the Whole Story

Bình luận

Migration files and Git do not mix — DiffyPick Blog

Acceleration of Curve25519 Field Operations with Java Software and Intrinsics

LibreDB Studio: an open source, self-hosted SQL IDE for PostgreSQL in the browser

Connection Pool Sizing, Measured: Why 48 Connections Beat 400

Getting Ready for PostgreSQL 19

Fast and Hard Code

DumboDB: Announcing Collations Support

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads