09/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên Postgres tiêu chuẩn thường gặp tình trạng giảm hiệu năng khi tốc độ ghi dữ liệu thời gian thực và khối lượng công việc từ agentic AI tăng cao. Theo báo cáo công bố trên The New Stack ngày 8 tháng 10 năm 2026, thay vì thực hiện các cuộc chuyển đổi cơ sở dữ liệu phức tạp sang những công cụ truy vấn khác, các đội ngũ kỹ thuật có thể áp dụng các phần mở rộng kiến trúc và tách rời lưu trữ để xử lý dòng dữ liệu tốc độ cao mà vẫn giữ Postgres làm hạt nhân.
Những điểm nghẽn hiệu năng trong triển khai Postgres tiêu chuẩn
Các cấu hình Postgres nguyên bản phải đối mặt với nhiều trở ngại vận hành rõ rệt khi xử lý liên tục các luồng dữ liệu thời gian thực. Việc triển khai ngày càng nhiều các AI Agent tự vận hành càng làm gia tăng áp lực lên cơ sở dữ liệu, bởi các quy trình agentic AI thực hiện yêu cầu truy vấn với tần suất cao hơn và đòi hỏi lưu trữ dữ liệu trạng thái lâu dài. Khi kích thước các bảng mở rộng, tình trạng phình chỉ mục và tranh chấp tài nguyên khiến tốc độ truy vấn chậm lại, buộc người quản trị cơ sở dữ liệu phải liên tục tinh chỉnh các tham số autovacuum cũng như xây dựng lại các chỉ mục bị phình.
Đánh đổi giữa tối ưu hóa hạ tầng và chuyển đổi toàn bộ
Các đội ngũ kỹ thuật thường ứng phó với tình trạng chậm trễ ban đầu bằng cách bổ sung năng lực phần cứng, tối ưu hóa truy vấn hoặc phân chia các bảng lớn thành các tập dữ liệu nhỏ hơn. Khi việc mở rộng tài nguyên truyền thống chạm ngưỡng giới hạn về chi phí và nhân lực, các tổ chức thường cân nhắc thay thế Postgres bằng các cơ sở dữ liệu chuyên dụng. Tuy nhiên, việc chuyển sang một công cụ mới mang lại nhiều rủi ro vận hành, chẳng hạn như yêu cầu lập trình viên phải thành thạo các ngôn ngữ truy vấn hoặc API xa lạ, cùng với gánh nặng duy trì các kho dữ liệu song song trên nhiều nền tảng trong quá trình kiểm thử chuyển đổi.
Mở rộng khả năng của Postgres thông qua việc tách rời và cài đặt phần mở rộng
Thay vì loại bỏ hoàn toàn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện có, các nhà phát triển có thể thay đổi cách Postgres tổ chức và lưu trữ dữ liệu nền tảng. Những phương pháp tách rời hiện đại, chẳng hạn như Databricks Lakebase, phân tách năng lực tính toán khỏi lưu trữ vật lý để cho phép từng tầng mở rộng độc lập trong khi vẫn giữ nguyên các chức năng cốt lõi của Postgres. Đối với dữ liệu chuỗi thời gian dung lượng lớn, các phần mở rộng như TimescaleDB của Tiger Data nâng cao khả năng nguyên bản của Postgres bằng cách triển khai siêu bảng (hypertable), nén dạng cột và tổng hợp liên tục, giúp tối ưu hóa quá trình xử lý truy vấn và hiệu quả lưu trữ.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.
Nguồn: Postgres is struggling, but don’t rip it out just yet