Ebook AI-Ready PostgreSQL 18 - Xây Dựng Các Hệ Thống Dữ Liệu Thông Minh Với Transaction, Analytic & Vector [Ấn Bản Lần 1, Tháng 3/2026] [PDF] [9055E]
Phát triển các ứng dụng thông minh tích hợp AI, analytic và các khả năng giao dịch bằng cách sử dụng phiên bản mới nhất của cơ sở dữ liệu mã nguồn mở phổ biến nhất thế giới.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Các ví dụ thực tế minh họa cách sử dụng PostgreSQL để phát triển các ứng dụng thông minh.
- ✓ Các best practice dành cho developer của các ứng dụng quản lý dữ liệu thông minh.
- ✓ Bao gồm các tính năng mới nhất của PostgreSQL 18 dành cho AI, analytic và transaction.
2. Mô tả sách
Trong thế giới lấy dữ liệu làm trọng tâm hiện nay, các doanh nghiệp cần những ứng dụng kết hợp transaction, analytic và AI để cung cấp những insight theo thời gian thực trên quy mô lớn. "AI-Ready PostgreSQL 18" là cẩm nang thiết yếu giúp bạn xây dựng các hệ thống thông minh, hiệu suất cao với các tính năng mới nhất của PostgreSQL 18.
Thông qua các ví dụ thực hành và hướng dẫn từ chuyên gia, bạn sẽ học cách thiết kế các kiến trúc kết hợp OLTP và OLAP, tích hợp AI trực tiếp vào ứng dụng và tối ưu hóa tốc độ, khả năng mở rộng và độ tin cậy. Khám phá cách áp dụng các công cụ PostgreSQL tiên tiến để đưa ra quyết định theo thời gian thực, phân tích dự đoán và tự động hóa. Vượt xa những kiến thức cơ bản với các chiến lược nâng cao được các leader trong ngành tin dùng. Cho dù bạn đang xây dựng các ứng dụng giàu dữ liệu, nền tảng phân tích nội bộ hay các dịch vụ dựa trên AI, cuốn sách này sẽ trang bị cho bạn các mô hình và hiểu biết sâu sắc để mang lại sự đổi mới cấp doanh nghiệp.
Cuốn sách này lý tưởng cho các developer, architect và tech lead đang thúc đẩy chuyển đổi số, giúp bạn dẫn dắt tương lai của các ứng dụng thông minh. Khai thác sức mạnh của PostgreSQL 18 và mở khóa toàn bộ tiềm năng dữ liệu của bạn.
3. Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Cách tận dụng PostgreSQL 18 để xây dựng các ứng dụng thông minh dựa trên dữ liệu cho doanh nghiệp hiện đại.
- ✓ Các data management principle & best practice để quản lý transaction, analytic và các AI use case.
- ✓ Cách tận dụng các khả năng của PostgreSQL để giải quyết các thách thức về kiến trúc và đạt được hiệu suất tối ưu cho từng trường hợp sử dụng.
- ✓ Các phương pháp để tận dụng những cải tiến mới nhất của PostgreSQL để tạo ra các ứng dụng quản lý dữ liệu được tích hợp.
- ✓ Hướng dẫn về khi nào nên sử dụng PostgreSQL và khi nào nên lựa chọn các giải pháp quản lý dữ liệu chuyên dụng.
4. Cuốn sách này dành cho:
Cuốn sách này dành cho các backend developer, data engineer, database engineer và solution architect muốn xây dựng các ứng dụng hiện đại sử dụng PostgreSQL làm nền tảng thống nhất cho các transaction, analytic và AI. Sách hướng đến những độc giả có kiến thức cơ bản về SQL và cơ sở dữ liệu quan hệ, muốn tìm hiểu cách thiết kế các hệ thống giao dịch hiệu suất cao, triển khai các tác vụ phân tích và tích hợp các khả năng AI như vector search và các ứng dụng dựa trên LLM trong Postgres.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Transactional, Analytical & AI Business System cùng các yêu cầu về Database của chúng.
- ✓ Chương 02. Sự phát triển của Postgres.
- ✓ Chương 03. Một ví dụ về ứng dụng thương mại điện tử.
- ✓ Chương 04. Database Requirement cho các High-Volume Transactional Application.
- ✓ Chương 05. Transactions, ACID Compliance & Data Normalization.
- ✓ Chương 06. Function & Stored Procedure.
- ✓ Chương 07. Thiết kế cho High Transaction Volume và viết Transactional Code hiệu quả.
- ✓ Chương 08. Monitoring Transactional Application Performance.
- ✓ Chương 09. Database Requirement cho các Analytical Use Case.
- ✓ Chương 10. Analytics Data Model.
- ✓ Chương 11. Feeding PostgreSQL Data Warehouse.
- ✓ Chương 12. Chuyển đổi dữ liệu để phân tích.
- ✓ Chương 13. Các Analytics Function của PostgreSQL.
- ✓ Chương 14. Phân tích Text Document trong PostgreSQL.
- ✓ Chương 15. Database Requirement cho các AI Use Case.
- ✓ Chương 16. Vectors & Indexing cho AI với pgvector.
- ✓ Chương 17. Multi-Modal Reasoning: Kết hợp AI Vector với Standard SQL.
- ✓ Chương 18. Hướng dẫn từng bước tích hợp LLM với PostgreSQL để tạo ra các ứng dụng AI hoàn chỉnh.
- ✓ Chương 19. Production-Ready AI Embedding Pipeline Pattern.
- PostgreSQL & MCP: Blueprint cho một AI Assistant mạnh mẽ.
- ✓ Chương 20. Kết nối tất cả lại với nhau.