PostgreSQL vs CockroachDB für mehrregionale Verfügbarkeit

Welches Problem willst du wirklich lösen?

„Mehrregionale Verfügbarkeit“ wird für verschiedene Ziele benutzt. Das Vermischen dieser Ziele führt oft dazu, dass Teams die falsche Datenbank wählen.

Bevor du PostgreSQL und CockroachDB vergleichst, schreib auf (1) welchen konkreten Ausfall du überleben willst und (2) welches Nutzererlebnis während dieses Ausfalls bestehen soll.

Die meisten Teams verfolgen eine Mischung aus:

• Höherer Verfügbarkeit bei Ausfall einer Region (Failover)
• Schnellere Reaktionen für Nutzer weit weg von deiner Hauptregion (niedrigere Latenz)
• Datenregeln, die an Geographie gebunden sind (Locality oder Residency)
• Vorhersehbares Verhalten unter Last, nicht nur in Idealtests

Das gemeinsame Ziel ist klar: ein Kunde auf einem anderen Kontinent soll weiterhin schnelle, korrekte Ergebnisse bekommen.

Das Schwierige ist, dass „schnell" und „korrekt" sich widersprechen können, sobald du Schreibvorgänge über Regionen verteilst. Stärkere Konsistenz bedeutet in der Regel mehr Koordination zwischen Regionen, und das erhöht die Latenz. Latenz zu reduzieren bedeutet oft, von einer nahen Kopie zu lesen oder asynchrone Replikation zu nutzen — das kann zu veralteten Reads oder Konflikten führen, um die du dich jetzt kümmern musst.

Ein konkretes Beispiel: Ein Nutzer in Deutschland aktualisiert seine Lieferadresse und geht sofort zur Kasse. Wenn die Kasse von einer US-Replica liest, die ein paar Sekunden hinterherhinkt, kann die Bestellung die alte Adresse verwenden. Manche Produkte können das mit klarer UX und Retries auffangen. Andere (Zahlungen, Inventar, Compliance) nicht.

Es gibt keine universelle beste Wahl. Die richtige Antwort hängt davon ab, was niemals falsch sein darf, was etwas langsamer sein kann und wie viel operative Komplexität dein Team jeden Tag handhaben kann.

Zwei Ansätze für „in mehreren Regionen verfügbar"

Wenn Leute PostgreSQL und CockroachDB für Mehrregion-Anforderungen vergleichen, vergleichen sie oft zwei verschiedene Architekturen.

Bei PostgreSQL ist das häufigste Setup „single-primary“. Eine Region ist die „Heimat“, in der geschrieben wird. Andere Regionen betreiben Read-Replicas, die Änderungen vom Primär kopieren. Fällt die Primär-Region aus, promotest du eine Replica und richtest die App darauf. Gut umgesetzt kann das sehr gut funktionieren, aber das System ist immer noch um einen Hauptschreibort und einen geplanten Failover-Plan organisiert.

Verteilte SQL-Systeme wie CockroachDB sind von Anfang an darauf ausgelegt, Daten und Verantwortung über Regionen zu verteilen. Daten werden auf mehrere Knoten kopiert, und der Cluster stimmt sich über die Reihenfolge der Writes ab. Du kannst oft bestimmte Daten näher bei Nutzern in verschiedenen Regionen platzieren und trotzdem eine logische Datenbank behalten.

Für das App-Team ändert sich weniger die SQL-Syntax als die Erwartung:

• Writes: PostgreSQL-Writes sind in der Nähe des Primärs am schnellsten. CockroachDB-Writes erfordern häufig eine Zustimmung mehrerer Replikate, die Cross-Region-Bestätigungen einschließen können.
• Reads: PostgreSQL kann lokale Reads aus Replikas bedienen (mit dem Kompromiss von Staleness). CockroachDB kann konsistente Reads liefern, zahlt aber je nach Datenplatzierung Koordinationskosten.
• Ausfälle: PostgreSQL-Failover ist ein Schalter, den du auslöst und verwaltest. CockroachDB ist so gebaut, dass es einige regionale Ausfälle übersteht — aber nur innerhalb seiner Replikations- und Quorum-Regeln.

Die versteckte Anforderung ist Korrektheit während Ausfällen. Wenn du kurzzeitig veraltete Reads oder eine kurze Schreibpause während des Failovers tolerieren kannst, ist single-primary PostgreSQL oft eine starke Wahl. Wenn das System korrekt und schreibbar bleiben muss, während eine Region ausfällt, akzeptierst du die Koordinationskosten einer verteilten Datenbank.

Konsistenzgarantien: Worauf kannst du dich verlassen?

Konsistenz, einfach gesagt: Wenn jemand einen Datensatz aktualisiert, sollten alle anderen dieselbe Wahrheit sehen.

Bei PostgreSQL ist starke Konsistenz am einfachsten, wenn deine App mit einer Primärdatenbank spricht. Reads und Writes passieren an einem Ort, Transaktionen verhalten sich vorhersehbar. Du kannst Replikas hinzufügen, um Leseperformance in anderen Regionen zu beschleunigen, musst dann aber entscheiden, wann leicht veraltete Reads akzeptabel sind.

Bei CockroachDB und anderen verteilten SQL-Systemen ist starke Konsistenz ebenfalls möglich, wird aber teurer, je weiter du Daten über geographisch entfernte Regionen verteilst. Writes, die über Regionen konsistent sein müssen, erfordern Koordination zwischen Knoten. Je weiter die Regionen auseinanderliegen, desto länger dauert diese Koordination. Das merkt man oft in langsameren Writes und Transaktionen — besonders wenn eine Transaktion Zeilen berührt, die in unterschiedlichen Regionen liegen.

Beide Systeme können serialisierbare Transaktionen unterstützen (die Datenbank sorgt dafür, dass parallele Änderungen so aussehen, als wären sie nacheinander passiert). Der Unterschied ist, wo die Arbeit stattfindet: PostgreSQL zahlt den Großteil der Kosten innerhalb einer Region, während ein verteiltes System diese Arbeit eventuell über Regionen verteilt bezahlen muss.

Ein paar Fragen machen die Tradeoffs konkret:

• Können Nutzer jemals veraltete Reads sehen, selbst für ein paar Sekunden?
• Können zwei Regionen unabhängig schreiben, oder muss jeder Write global abgestimmt werden?
• Was passiert, wenn zwei Personen denselben Datensatz gleichzeitig bearbeiten? Erlaubst du Konflikte?
• Welche Aktionen müssen jedes Mal korrekt sein (Zahlungen, Berechtigungen) vs. „schließlich okay“ (Analytics)?
• Brauchst du eine globale Wahrheit oder ist eine „lokale Wahrheit“ für einige Daten akzeptabel?

Latenzerwartungen: Was Nutzer spüren werden

Ein nützliches mentales Modell: Entfernung kostet Zeit, und Koordination kostet noch mehr Zeit. Entfernung ist Physik. Koordination ist das Warten der Datenbank darauf, dass andere Knoten zustimmen, bevor sie „fertig“ meldet.

Bei einem Single-Region-PostgreSQL-Setup passiert die meiste Arbeit lokal. Reads und Writes schließen meist in einer Roundtrip zwischen App und DB ab. Stellst du eine Read-Replica in einer anderen Region auf, sind Reads lokal möglich, aber Writes gehen weiter an das Primär und Replikas hinken immer mindestens um eine gewisse Zeit hinterher.

In einem verteilten System wie CockroachDB sind Daten über Regionen verteilt. Das kann einige Reads schnell machen, wenn die benötigten Daten lokal sind. Viele Writes müssen jedoch von einer Mehrheit der Replikate bestätigt werden. Sind die Daten über Kontinente repliziert, braucht selbst ein einfacher Write Cross-Region-Bestätigungen.

Bewerte nicht nach Durchschnittslatenz. Schau dir die p95-Latenz an (die langsamsten 5 % der Anfragen). Nutzer nehmen diese Pausen wahr. Eine Seite, die normalerweise in 120 ms lädt, aber ein paar Mal am Tag 800 ms braucht, wirkt instabil, auch wenn der Durchschnitt gut aussieht.

Was „schnell“ bedeutet, hängt von deinem Workload ab. Schreiblastige Apps spüren Koordinationskosten stärker. Lese-lastige Apps funktionieren gut, wenn Reads lokal sind. Größere Transaktionen, Multi-Step-Workflows und stark beanspruchte Zeilen (viele Nutzer aktualisieren denselben Datensatz) verstärken Latenzeffekte.

Wenn du PostgreSQL vs CockroachDB bewertest, mappe deine wichtigsten Nutzeraktionen (Signup, Checkout, Suche, Admin-Updates) darauf, wo die Daten liegen und wie viele Regionen für jede Transaktion zustimmen müssen. Diese Übung sagt mehr darüber aus, was Nutzer spüren, als generische Benchmarks.

Operative Tradeoffs: Was du täglich betreiben wirst

Feature-Listen sind weniger wichtig als das, was dich um 2 Uhr nachts weckt und was dein Team jede Woche erledigen muss.

PostgreSQL-Betrieb ist vertraut und vorhersehbar. Mehrregion bedeutet meist, dass du zusätzliche Komponenten betreibst: Replikas, Failover-Tools oder separate regionale Cluster mit App-seitigem Routing. Die Arbeit besteht häufig darin, den Plan zu beweisen (Failover-Drills, Restores), nicht im täglichen Query-Tuning.

CockroachDB verlagert mehr der Mehrregion-Logik in die Datenbank selbst. Das kann die Anzahl externer Komponenten reduzieren, bedeutet aber auch, dass du ein verteiltes System verstehen musst: Knoten-Health, Replikation, Rebalancing und das Verhalten des Clusters unter Stress.

In der Praxis erledigen Teams in beiden Setups ähnliche Kernaufgaben:

• Planen von Upgrades und Validieren von Treibern, Monitoring und Automatisierung
• Backups erstellen und Restore-Tests durchführen (nicht nur prüfen, dass Backups existieren)
• Failover üben und genaue Runbooks aufschreiben
• Langsame Queries untersuchen und „schlechte Queries" von Cross-Region-Latenz unterscheiden
• Speicherkapazität überwachen und Kompaktion im Zeitverlauf beobachten

Fehlerbilder fühlen sich unterschiedlich an. Bei PostgreSQL löst ein Regionsausfall oft ein geplantes Failover aus. Du akzeptierst vielleicht eine Phase mit Read-Only-Modus, erhöhter Latenz oder reduzierter Funktionalität. In einer verteilten Datenbank ist der schwierigere Fall häufig eine Netztrennung: Das System kann Konsistenz schützen, indem es einige Writes verweigert, bis Quorum wiederhergestellt ist.

Auch Observability ändert sich. Mit einer Single-Primary-Frage stellst du meist: „Warum ist diese Query langsam?“ In einem verteilten Cluster fragst du außerdem: „Wo liegen diese Daten, und warum kreuzt die Abfrage Regionen?"

Die Kosten steigen auf offensichtliche und weniger offensichtliche Weise. Eine zusätzliche Region erhöht nicht nur die Knotenanzahl, sondern auch Monitoring-Aufwand, Vorfallkomplexität und Zeit, die du damit verbringst, Produktteams Latenz- und Ausfallverhalten zu erklären.

Schemaänderungen und Migrationen in einer verteilten Umgebung

Eine Schemaänderung ist jede Änderung an der Form deiner Daten: eine Spalte für ein Feature-Flag hinzufügen, ein Feld umbenennen, einen Typ ändern (int zu string), einen Index hinzufügen oder eine neue Tabelle einführen.

In PostgreSQL können Migrations schnell sein, das Risiko liegt oft in Sperrzeiten und blockierenden Writes. Manche Änderungen schreiben eine ganze Tabelle neu oder halten Locks länger als erwartet — das kann einen normalen Deploy während Spitzenverkehrs in einen Zwischenfall verwandeln.

In einer verteilten Datenbank verschieben sich die Risiken. Selbst wenn Online-Schema-Änderungen unterstützt werden, muss die Änderung über Knoten abgestimmt und über Regionen repliziert werden. „Einfache" Änderungen können länger dauern und länger validiert werden müssen. Du könntest das Deploy abschließen und trotzdem Zeit damit verbringen, Lag, Hotspots und unerwartete Query-Pläne in jeder Region zu beobachten.

Einige Gewohnheiten halten Migrationen langweilig:

• Bevorzuge additive Änderungen zuerst (neue Spalte, neue Tabelle). Lese- und Schreibpfade später umstellen. Alte Felder erst danach entfernen.
• Halte jede Migration klein genug, um sie schnell zurückrollen zu können.
• Vermeide Typänderungen in-place, wenn möglich. Backfille in eine neue Spalte.
• Behandle Indizes wie ein Feature-Rollout, nicht wie eine schnelle Anpassung.
• Übe Migrationen mit realistischen Datenmengen, nicht mit leeren Testdatenbanken.

Beispiel: Du fügst preferred_language für EU-Nutzer hinzu. Füge die Spalte hinzu, schreibe in einer Release sowohl ins alte als auch ins neue Feld, passe das UI an, das neue Feld zu lesen, und bereinige erst danach. In Mehrregion-Setups reduzieren gestufte Rollouts Überraschungen, wenn Regionen unterschiedlich schnell aufholen.

Die wirklichen Kosten, früh verteilt zu starten

Die Entscheidung zwischen PostgreSQL und CockroachDB früh ist nicht nur eine Datenbankfrage. Sie verändert, wie schnell du deployst, wie oft dich Produktionsüberraschungen treffen und wie viel Zeit dein Team damit verbringt, das System stabil zu halten statt Features zu bauen.

Wenn du deine Ziele mit einer einzigen Primärregion erreichst, gewinnt Einfachheit meist früh. Du hast weniger bewegliche Teile, klarere Fehlerbilder und schnelleres Debugging. Das Recruiting ist auch leichter, weil tiefe PostgreSQL-Erfahrung weit verbreitet ist, und lokale Entwicklung sowie CI sind einfacher.

Teams bleiben oft zuerst zentralisiert, weil das schnellere Iteration, einfachere Rollbacks und vorhersehbarere Performance unterstützt. Die Rufbereitschaft ist einfacher, wenn das System weniger bewegliche Teile hat.

Früh verteilt zu gehen kann trotzdem richtig sein, wenn die Anforderungen real und nicht verhandelbar sind: strikte Uptime-Ziele über Regionen, rechtliche Residency-Anforderungen oder eine globale Nutzerschaft, bei der Latenz direkt Umsatz kostet.

Die Komplexitätskosten zeigen sich in kleinen Dingen, die sich summieren: Feature-Arbeit dauert länger, weil du Mehrregionen-Verhalten bedenken musst; Tests müssen mehr Ausfallmodi abdecken; Vorfälle dauern länger, weil Root-Causes Timing, Replikation oder Konsensus sein können statt „die Datenbank ist down." Selbst grundlegende Schemaänderungen erfordern mehr Vorsicht.

Eine nützliche Faustregel: Validier die Nachfrage zuerst, verteile erst, wenn der Schmerz messbar ist. Häufige Auslöser sind verfehlte Uptime-SLOs in einer Region, beständiger Nutzerverlust durch Latenz oder Compliance-Anforderungen, die Deals verhindern.

Wenn du mit einem Tool wie AppMaster baust, kann es helfen, mit einer einfacheren Deployment-Variante zu starten, während du Workflows und Datenmodelle verfeinerst, und erst später auf Mehrregion umzusteigen, wenn Produkt- und Traffic-Muster bewiesen sind.

Schritt-für-Schritt-Weg zur Entscheidung

„Mehrregion" wird klarer, wenn du es in ein paar Zahlen und Nutzerflüsse übersetzt.

Schritt-für-Schritt

1. Schreibe RPO und RTO in klaren Worten auf. Beispiel: „Wenn eine Region ausfällt, können wir bis zu 1 Minute Daten verlieren (RPO), und wir müssen in 15 Minuten wiederhergestellt sein (RTO)." Wenn du es nicht tolerieren kannst, dass bestätigte Writes verloren gehen, sag das deutlich.
2. Karte, wo Nutzer sind, und markiere schreibkritische Aktionen. Listen die Regionen und die Top-Aktionen: Anmeldung, Checkout, Passwort-Reset, Kommentar posten, Feed ansehen. Nicht alle Writes sind gleich wichtig.
3. Setze Konsistenzanforderungen pro Feature. Zahlungen, Inventar und Kontostände brauchen meist strikte Richtigkeit. Feeds, Analytics und „zuletzt gesehen“ vertragen oft leichte Verzögerungen.
4. Setze ein Latenzbudget und teste aus den Zielregionen. Entscheide, was „schnell genug“ ist (z. B. 200–400 ms für Schlüsselaktionen) und miss Round-Trip-Zeiten aus den relevanten Regionen.
5. Wähle ein Betriebsmodell, das dein Team tragen kann. Sei ehrlich zu dir selbst bezüglich Rufbereitschaft, Datenbankkenntnissen und Toleranz für Komplexität.

Ein kurzes Beispiel

Wenn die meisten Nutzer in den USA sind und nur ein kleiner Teil in der EU, behältst du vielleicht Writes in einer Primärregion, verschärfst Recovery-Ziele und fügst EU-Read-Optimierungen für nicht-kritische Bildschirme hinzu. Wenn EU-Workflows wirklich schreiblastig sind und bessere UX brauchen, denk über einen EU-Service-Layer oder eine Queue nach, damit die UI responsiv bleibt. Überdenke die Datenbankentscheidung, wenn Mehrregion-Korrektheit für Kern-Tabellen (Accounts, Billing, Permissions) erforderlich wird.

Beispiel-Szenario: US- und EU-Kunden desselben Produkts

Stell dir ein B2B-SaaS vor, bei dem ein Account Teammitglieder in New York und Berlin hat. Alle sehen dieselben Tickets, Rechnungen und Nutzungslimits. Billing ist geteilt, also soll ein Zahlungsevent sofort Zugang für das ganze Konto beeinflussen.

Mit PostgreSQL ist ein gängiges Setup eine Primärdatenbank in den USA und Read-Replicas in der EU. US-Nutzer bekommen schnelle Reads und Writes. EU-Nutzer können lokal lesen, aber alles, was sofort korrekt sein muss (aktueller Plan, neueste Berechtigungen, Rechnungsstatus), muss oft die US-Primärinstanz treffen. Liest die EU-UI von einer Replica, akzeptierst du, dass sie hinterherhinkt. Das kann so aussehen, dass ein Finanzadmin in Berlin eine Rechnung bezahlt, aktualisiert und trotzdem kurz „überfällig“ sieht.

Mit einer Mehrregion-Verteilung wie CockroachDB kannst du Daten näher an beide Regionen platzieren und eine logische Datenbank behalten. Der Tradeoff ist, dass viele Writes und einige Reads über Regionen koordinieren müssen, um konsistent zu bleiben. Dieser zusätzliche Cross-Region-Roundtrip gehört dann zum normalen Pfad, besonders für geteilte Datensätze wie Account-Einstellungen und Billing.

Ein gestufter Plan, der oft funktioniert:

• Starte mit einer Region und einer einzelnen PostgreSQL-Primärinstanz, miss, wo Nutzer und Writes tatsächlich sind.
• Füge EU-Read-Replicas für Reporting und nicht-kritische Bildschirme hinzu.
• Wenn EU-schreiblastige Flows bessere UX brauchen, erwäge einen EU-Service-Layer oder eine Queue, damit die UI responsiv bleibt.
• Überdenke die Datenbankwahl, wenn Mehrregion-Korrektheit für Kern-Tabellen nötig wird (Accounts, Billing, Permissions).

Wenn du auf AppMaster baust, kann das Beibehalten von Logik in visuellen Business-Prozessen spätere Änderungen an Deployment-Regionen oder Datenbankstrategie weniger schmerzhaft machen.

Häufige Fehler, die Teams machen

Der größte Fehler ist anzunehmen, „Mehrregion“ bedeute automatisch schnell für alle. Eine verteilte Datenbank kann Physik nicht schlagen. Wenn eine Transaktion in zwei entfernte Orte bestätigen muss, zeigt sich die Roundtrip-Zeit in jedem Write.

Eine weitere Falle ist, Konsistenz-Erwartungen zu vermischen, ohne das klar auszusprechen. Teams verlangen strikte Genauigkeit für Balances, Inventar und Berechtigungen, behandeln andere Bereiche aber als „nahe genug." Nutzer sehen dann auf einer Seite einen Wert und auf der nächsten etwas anderes.

Muster, auf die du achten solltest:

• Zu erwarten, dass alle Writes lokal wirken, obwohl sie Cross-Region-Bestätigungen brauchen
• Eventual Consistency als reines UI-Detail zu behandeln und festzustellen, dass es Geschäftsregeln bricht (Refunds, Quotas, Zugangskontrolle)
• Die operative Realität erst nach dem ersten Vorfall zu lernen (Backups, Upgrades, Node-Health, Regionsausfälle)
• Zu unterschätzen, wie lange Debugging langsamer Transaktionen dauert, wenn Logs und Daten über Regionen verteilt sind
• Die Erste-Entscheidung als endgültig zu behandeln statt einen Evolutionspfad zu planen

Migrationen verdienen besondere Aufmerksamkeit, weil sie oft stattfinden, wenn das Produkt am schnellsten wächst. Eine Schemaänderung, die auf einem Knoten einfach ist, kann riskant werden, wenn sie über viele Knoten und Regionen konsistent bleiben muss.

Behandle die erste Datenbankwahl als einen Schritt, nicht als Schicksal. Wenn du mit AppMaster baust, kannst du Workflows und Datenmodelle schnell prototypisieren, reales Latenz- und Ausfallverhalten validieren und erst dann zu einer verteilten Architektur wechseln.

Kurze Checkliste, bevor du dich festlegst

Bevor du eine Richtung wählst, definiere in klaren Worten, was „gut" für dein Produkt bedeutet. Mehrregion-Setups können echte Probleme lösen, zwingen dich aber zu anhaltenden Entscheidungen über Latenz, Konsistenz und Betrieb.

Halte die Checkliste kurz und konkret:

• Identifiziere deine Top-3-Nutzeraktionen (z. B. Anmeldung, Checkout, Aktualisierung eines geteilten Datensatzes) und wo diese Nutzer sind.
• Entscheide, was über Regionen hinweg stark konsistent sein muss und was Verzögerungen toleriert.
• Schreibe deine Fehlerstory in klaren Worten: „Wenn Region X 1 Stunde ausfällt, können Nutzer in Region Y noch A und B tun, aber nicht C."
• Vergib Ownership für Backups, Restore-Tests, Upgrades und Monitoring.
• Entwirf einen Schema-Änderungs-Plan, der die App während gestufter Rollouts kompatibel hält.

Wenn du mit einer No-Code-Plattform wie AppMaster baust, hilft es, diese Checkliste früh in deinen Build-Notizen zu verankern, damit Datenmodell, Geschäftslogik und Rollout-Schritte im Wandel der Anforderungen zusammenbleiben.

Nächste Schritte: Teste deine Annahmen und wähle einen Build-Pfad

Die meisten Teams brauchen nicht sofort eine verteilte Datenbank. Sie brauchen vorhersehbares Verhalten, einfachen Betrieb und einen klaren Weg zu Wachstum.

Die Entscheidung reduziert sich meist auf eine Frage: Braucht ihr für Kern-Workflows korrekte, aktive Writes in mehreren Regionen?

• Wenn ihr mit einer Primärregion auskommt und Replikas, Caches oder read-only-Kopien anderswo nutzt, ist PostgreSQL oft eine großartige Wahl.
• Wenn ihr wirklich Mehrregionen-Writes mit starker Konsistenz braucht, kann verteiltes SQL passen — vorausgesetzt, ihr akzeptiert höhere Basislatenz und mehr operative Komplexität.

Ein praxisnaher Weg, eure Wahl zu testen, ist ein fokussierter Proof mit echten Workflows.

Ein kleiner Proof-Plan (1–2 Tage)

• Messe p95-Latenz aus jeder relevanten Region (Reads und Writes).
• Simuliere einen Ausfallmodus (Knoten abschalten, Region blockieren oder Inter-Region-Verkehr unterbrechen) und protokolliere, was kaputt geht.
• Führ 2–3 kritische Transaktionen End-to-End aus (Signup, Checkout, Profilaktualisierung) und beobachte Retries, Timeouts und für Nutzer sichtbare Fehler.
• Probiere eine Schema-Änderung, die du oft erwartest (Spalte hinzufügen, Index ergänzen). Zeitaufwand und Blockadeverhalten notieren.

Schreibe danach die Datenverantwortung auf. Welche Region „besitzt“ einen Kunden-Datensatz? Welche Tabellen müssen stark konsistent sein, welche können eventual consistency nutzen (z. B. Analytics-Events)? Entscheide auch, was einen späteren Migrationstrigger auslöst, wie du backfillst und wie Rollbacks aussehen.

Ein gängiger Build-Pfad ist, mit PostgreSQL zu starten, das Schema sauber zu halten (klare Primärschlüssel, weniger Cross-Table-Write-Hotspots) und so zu entwerfen, dass regionsspezifische Daten später leichter zu trennen sind.

Wenn du AppMaster nutzt, kannst du ein PostgreSQL-Schema im Data Designer modellieren und produktionsreife Apps generieren, die du in der Cloud bereitstellst, während du validierst, ob Mehrregion-Writes tatsächlich erforderlich sind. Wenn du diesen Ansatz erkunden willst, ist AppMaster auf appmaster.io ein einfacher Weg, den Full-Stack (Backend, Web und Mobile) zu prototypisieren, ohne dich zu früh auf eine komplexe Mehrregion-Architektur festzulegen.