PostgreSQL trong hoạt động doanh nghiệp

Giới thiệu Khóa học: PostgreSQL – Từ Cơ bản đến Nâng cao (40 giờ)

Mục tiêu khóa học

Khóa học giúp học viên:

Hiểu rõ khái niệm, kiến trúc và tính năng của PostgreSQL.
Sử dụng thành thạo các câu lệnh SQL (DDL, DML, DQL) và các kỹ thuật nâng cao.
Viết được function, trigger, xử lý lỗi bằng PL/pgSQL.
Thực hiện backup/restore, tối ưu truy vấn, và khai thác các tính năng mở rộng như pgvector và PostGIS.
Phát triển tư duy sử dụng AI hỗ trợ lập trình nhưng biết cách kiểm chứng và điều chỉnh để đạt hiệu quả.

Đối tượng học viên

Nhân viên kỹ thuật, lập trình viên, quản trị cơ sở dữ liệu.
Nhân viên chuyển đổi nghề sang CNTT, chưa hoặc ít kinh nghiệm với cơ sở dữ liệu.
Các nhóm triển khai, vận hành hệ thống dữ liệu trong doanh nghiệp.

Thời lượng

Tổng thời gian: 40 giờ (8 buổi x 5 giờ hoặc 10 buổi x 4 giờ)
Hình thức: Kết hợp lý thuyết, demo trực tiếp, thực hành cá nhân và nhóm, thảo luận tình huống.

Phương pháp đào tạo

Lý thuyết + Demo: Giảng viên trình bày khái niệm, quy trình và minh họa trực tiếp.
Thực hành ngay trên máy: Học viên áp dụng ngay kiến thức vừa học.
Thảo luận 5W1H & SWOT: Học viên phân tích tình huống, đặt câu hỏi và tìm câu trả lời.
Sử dụng AI có kiểm soát: Học viên được hướng dẫn cách tận dụng AI để tìm giải pháp, đồng thời học cách đánh giá và chỉnh sửa để tránh sai sót.

Nội dung chi tiết khóa học

Bảng dưới đây trình bày nội dung từng buổi học, kèm Tip thực hành, Câu hỏi gợi mở và Bài tập áp dụng.

Buổi	Chủ đề & Nội dung chính	Câu hỏi thảo luận (5W1H)	Bài tập thực hành
1	Giới thiệu PostgreSQL & Cài đặtPostgreSQL là gì, lịch sử, ưu điểm (Open Source, MVCC, mở rộng tốt). Cài đặt PostgreSQL & PGAdmin.Tip: Luôn xác định rõ version khi tìm tài liệu.	Vì sao nhiều doanh nghiệp lớn chuyển từ Oracle/MySQL sang PostgreSQL?	Cài đặt PostgreSQL, tạo DB đầu tiên, liệt kê 5 công ty lớn dùng PostgreSQL.
2	Kiến trúc PostgreSQL (Logic)Cluster, DB, Schema, Objects.Tip: Mỗi DB có thể nhiều schema để tách domain.	Khi nào nên tách dữ liệu thành nhiều schema thay vì nhiều DB?	Tạo 2 schema và bảng tương ứng.
3	Kiến trúc PostgreSQL (Vật lý) & Table SpaceFile vật lý, thư mục data, cấu hình postgresql.conf.Tip: Tách tablespace để tối ưu IO.	Khi nào nên tạo tablespace riêng?	Tìm OID bảng, map sang file vật lý, tạo tablespace mới và lưu bảng vào đó.
4	SQL Cơ bản – DDL (Tạo bảng)CREATE TABLE, kiểu dữ liệu cơ bản, constraint PK/UNIQUE/DEFAULT.Tip: Đặt tên constraint rõ nghĩa.	Khi AI gợi ý kiểu dữ liệu, cần cân nhắc yếu tố gì?	Tạo bảng Customers & Products với constraint hợp lý.
5	SQL Cơ bản – DDL (Sửa/Xoá bảng)ALTER TABLE, DROP TABLE.Tip: DROP TABLE có thể cascade xóa object liên quan.	Rủi ro khi AI gợi ý DROP TABLE … CASCADE là gì?	Chỉnh sửa bảng, thêm/xóa cột, xóa bảng.
6	SQL Cơ bản – SELECTSELECT, WHERE, ORDER BY.Tip: Tránh SELECT *.	Vì sao AI thường gợi ý SELECT * và tại sao cần tránh?	Lọc khách hàng theo điều kiện, sắp xếp kết quả.
7	SQL Cơ bản – Hàm & GROUP BYHàm chuỗi, số học, ngày/giờ; GROUP BY, HAVING.	Khác biệt HAVING và WHERE, khi AI trả lời cần kiểm chứng gì?	Tổng hợp dữ liệu theo nhóm, lọc nhóm.
8	SQL DML – INSERT, UPDATE, DELETETip: Luôn dùng WHERE để tránh cập nhật toàn bộ bảng.	Khi AI viết UPDATE/DELETE không WHERE, bạn xử lý thế nào?	Thêm mới, cập nhật, xóa dữ liệu an toàn.
9	SQL DML – JOININNER, LEFT, RIGHT, FULL JOIN.Tip: Kiểm tra số dòng sau JOIN.	Khi JOIN, làm sao AI biết chọn INNER hay LEFT?	JOIN 2-3 bảng với điều kiện hợp lý.
10	SQL Nâng cao – Views & SubqueryView, Materialized View, Subquery.Tip: MV cần REFRESH.	Khi AI gợi ý dùng View, cần hỏi thêm điều gì?	Tạo View & MV từ dữ liệu bán hàng.
11	SQL Nâng cao – CTE & Window FunctionsWITH CTE, ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD.	Khi nào CTE tốt hơn Subquery và ngược lại?	Sử dụng Window Function để phân hạng sản phẩm.
12	Index & EXPLAINB-Tree, GIN, GiST, BRIN, EXPLAIN ANALYZE.Tip: Không index cho bảng nhỏ.	Khi AI gợi ý index, bạn cần bổ sung thông tin gì?	Tạo index và so sánh tốc độ truy vấn.
13	PL/pgSQL – Giới thiệu & Hàm cơ bảnCREATE FUNCTION, biến, tham số.Tip: SET search_path trước khi chạy function.	Ưu nhược điểm của PL/pgSQL so với SQL thuần?	Tạo function tính tổng doanh thu.
14	PL/pgSQL – Điều khiển luồngIF/ELSE, LOOP, FOR.	AI có thể viết vòng lặp, nhưng làm sao biết tối ưu cho dữ liệu lớn?	Viết function duyệt bảng và tính toán.
15	PL/pgSQL – TriggerBEFORE/AFTER, NEW/OLD.Tip: Trigger nên nhẹ.	Khi AI viết trigger phức tạp, làm sao đảm bảo hiệu năng?	Tạo trigger log thay đổi dữ liệu.
16	PL/pgSQL – Xử lý lỗiEXCEPTION, WHEN … THEN …	AI gợi ý xử lý lỗi, nhưng làm sao kiểm tra kịch bản lỗi đã đủ?	Viết function xử lý chia 0.
17	Backup & Restore – CSVExport/Import CSV.	CSV có nhược điểm gì khi dùng cho backup chính thức?	Backup & restore bảng qua CSV.
18	Backup & Restore – pg_dumppg_dump, pg_restore.Tip: Test restore sau backup.	AI gợi ý pg_dumpall, khi nào không phù hợp?	Backup/restore toàn DB.
19	PartitioningRANGE, LIST, HASH partition.	Khi AI gợi ý partition, cần bổ sung thông tin gì?	Tạo bảng log partition theo tháng.
20	Full-Text Search, pgvector, PostGIStsvector, tsquery, GIN; pgvector cho AI; PostGIS cho GIS.Tip: Vector search giúp AI, GIS hỗ trợ bản đồ.	Khi nào lưu embedding AI trong PostgreSQL? Khi nào dùng PostGIS thay vì dịch vụ ngoài?	Lưu & tìm kiếm vector, truy vấn tìm địa điểm trong bán kính.