Carl-Philip Hänsch

CRM-Telefonanlage mit lokaler KI: mehr Service, weniger Risiko

Viele Unternehmen stehen bei KI im Kundenkontakt vor demselben Zielkonflikt: Einerseits sollen Teams schneller arbeiten, Anrufe sauber dokumentieren und Informationen direkt im CRM haben. Andererseits sollen sensible Gesprächsdaten nicht unkontrolliert in externe Cloud-Dienste fließen. Genau hier spielt eine CRM-Telefonanlage mit lokaler KI ihre Stärke aus.

Trigger Side-Effect Batching: 5x Speedup on Cascading Mutations

When a database maintains materialized views, aggregation caches, andjoin precomputation tables, a single DELETE can trigger hundreds ofcascading operations. We measured a single-row DELETE taking 1.6 secondson a modest cross-join (100 × 200 rows) — entirely due to trigger cascades. This post describes how we reduced

Why Eliminating 48% of Memory Writes Only Gave Us 4% Speedup

Lessons from building a bit-parallel SIMD simulator for a RISC-V CPU

Faster Aggregations Without Materialized-View Overhead

If you run a MySQL-backed application, this pattern is probably familiar:

Die KI kann Ihr ERP-System selbst bedienen

Die Bedienung von ERP-Systemen verändert sich gerade grundlegend. Früher brauchte man: Heute reicht oft eine einfache Anweisung an eine KI: „Lege ein Angebot für Kunde Müller über 3 Maschinen an.” Oder: „Wostra sagt, sie lehnen das Angebot ab.” Eine KI kann daraus automatisch die passenden Aktionen

MemCP Monthly Engineering Update (Feb 9 – Mar 8, 2026)

This month delivered major practical gains: lower memory usage, faster analytics, better reliability under load, and a much stronger admin experience.

FOP Release 1.6

Das FOP Release enthält vor allem Stabilitäts-Fixes. Es gab keine großartigen neuen Funktionen, dafür aber eine Menge Kleinigkeiten, an denen wir gefeilt haben.

36% Faster Without Changing a Single Query: Inside MemCP’s New Scan Engine

MemCP is an in-memory columnar database written in Go with a Scheme scripting layer for query compilation, planning and optimization. Its storage engine organizes data into shards, each containing a compressed main storage and a small append-only delta buffer for recent writes. Until now, the two

How MemCP Achieves Near-Shannon Compression for Enum Columns

MemCP is a high-performance, in-memory, column-oriented database.Columnar storage means every column is stored as a contiguous array, which opens up compression opportunities that row-based databases cannot exploit.One of the most impactful cases is enum-like columns: booleans, nullable flags, status codes, categories — any column where a

Doubling MemCP Parser Speed – Here’s How

Why Parser Speed Matters for OLTP MemCP is an in-memory, MySQL-compatible database. It handles two kinds of workloads: analytics queries that scan millions of rows, and OLTP queries — small INSERTs, UPDATEs, DELETEs, and SELECTs coming in rapid fire from applications. For OLTP / analytics queries,

Author: Carl-Philip Hänsch