PostgreSQL vs CockroachDB: una comparación práctica sobre consistencia, latencia, cambios de esquema y el coste operacional real de distribuir desde temprano.
"Disponibilidad multi-región" se usa para referirse a varios objetivos diferentes. Mezclar esos objetivos es la razón por la que los equipos acaban eligiendo la base de datos equivocada.
Antes de comparar PostgreSQL y CockroachDB, anota (1) la falla específica que quieres sobrevivir y (2) qué deben experimentar los usuarios mientras esa falla ocurre.
La mayoría de los equipos persiguen una mezcla de:
El objetivo compartido es sencillo: un cliente en otro continente debe seguir obteniendo resultados rápidos y correctos.
La parte difícil es que "rápido" y "correcto" pueden entrar en conflicto cuando distribuyes escrituras entre regiones. Una mayor consistencia normalmente implica más coordinación entre regiones, y eso añade latencia. Reducir la latencia a menudo significa leer desde una copia cercana o usar replicación asíncrona, lo que puede provocar lecturas desactualizadas o manejo de conflictos que ahora depende de tu equipo.
Un ejemplo concreto: un usuario en Alemania actualiza su dirección de envío y de inmediato hace checkout. Si el checkout lee desde una réplica en EE. UU. que va unos segundos atrasada, la orden puede usar la dirección antigua. Algunos productos toleran esto con una UX clara y reintentos. Otros (pagos, inventario, cumplimiento) no pueden.
No hay una mejor opción universal. La respuesta correcta depende de qué nunca puede fallar, qué puede ser un poco más lento y cuánta complejidad operativa puede asumir tu equipo a diario.
Cuando la gente compara PostgreSQL vs CockroachDB para uso multi-región, muchas veces están comparando dos diseños distintos.
Con PostgreSQL, la configuración más común es primaria única. Una región es el "hogar" donde ocurren las escrituras. Otras regiones ejecutan réplicas de lectura que copian los cambios desde la primaria. Si la región primaria falla, promueves una réplica en otra región y apuntas la app hacia ella. Si se hace bien, puede funcionar muy bien, pero el sistema sigue organizado alrededor de una ubicación principal de escritura y un plan deliberado de failover.
Con sistemas SQL distribuidos como CockroachDB, la base de datos está diseñada para repartir datos y responsabilidad entre regiones desde el primer día. Los datos se copian en múltiples nodos y el clúster acuerda el orden de las escrituras. A menudo puedes ubicar ciertos datos más cerca de los usuarios en distintas regiones manteniendo una sola base de datos lógica.
Lo que cambia para el equipo de aplicaciones no es tanto la sintaxis SQL como las expectativas:
El requisito oculto es la corrección durante fallos. Si puedes tolerar lecturas brevemente desactualizadas, o una pausa corta en escrituras durante el failover, PostgreSQL con primaria única puede encajar muy bien. Si necesitas que el sistema siga siendo correcto y escribible mientras una región está caída, estás aceptando el coste de coordinación de una base de datos distribuida.
Consistencia, en términos sencillos: cuando alguien actualiza un registro, todos deberían ver la misma verdad.
Con PostgreSQL, la consistencia fuerte es más sencilla cuando tu app habla con una única primaria. Lecturas y escrituras ocurren en un solo lugar, así que las transacciones se comportan de forma predecible. Puedes añadir réplicas para acelerar lecturas en otras regiones, pero entonces debes decidir cuándo es aceptable leer datos ligeramente desactualizados.
Con CockroachDB y otros sistemas SQL distribuidos, la consistencia fuerte también es posible, pero se vuelve más cara a medida que repartes datos entre regiones lejanas. Las escrituras que deben ser consistentes entre regiones requieren coordinación entre nodos. Cuanto más separadas estén tus regiones, más tiempo toma esa coordinación. A menudo lo notarás como escrituras y transacciones más lentas, especialmente cuando una transacción toca filas que residen en distintas regiones.
Ambos sistemas pueden soportar transacciones serializables (la base de datos trabaja para que los cambios concurrentes se comporten como si ocurrieran uno a la vez). La diferencia es dónde ocurre el trabajo: PostgreSQL asume la mayor parte del coste dentro de una región, mientras que un sistema distribuido puede pagarlo a través de regiones.
Algunas preguntas que hacen tangibles las compensaciones:
Un modelo mental útil: la distancia añade tiempo, y la coordinación añade más tiempo. La distancia es física. La coordinación es la espera de la base de datos a que otros nodos estén de acuerdo antes de declarar "hecho".
Con una configuración PostgreSQL de una sola región, la mayor parte del trabajo ocurre cerca. Lecturas y escrituras suelen completarse en un solo viaje entre la app y la base de datos. Si colocas una réplica de lectura en otra región, las lecturas pueden ser locales, pero las escrituras siguen yendo a la primaria y las réplicas estarán siempre al menos algo atrasadas.
En un sistema distribuido como CockroachDB, los datos se reparten entre regiones. Eso puede hacer que algunas lecturas sean rápidas cuando los datos necesarios están cerca. Pero muchas escrituras deben ser confirmadas por la mayoría de réplicas. Si tus datos se replican entre continentes, incluso una escritura simple puede necesitar confirmaciones entre regiones.
No te fijes solo en la latencia media. Observa la latencia p95 (el 5% más lento). Los usuarios notan esas pausas. Una página que normalmente carga en 120 ms pero pega picos de 800 ms unas veces al día se siente inestable, aunque la media parezca correcta.
Qué significa "rápido" depende de tu carga de trabajo. Las apps con muchas escrituras suelen notar más el coste de coordinación. Las apps con muchas lecturas pueden funcionar bien cuando las lecturas son locales. Transacciones grandes, flujos de trabajo multi-paso y filas "calientes" (muchos usuarios actualizando el mismo registro) tienden a amplificar la latencia.
Al evaluar PostgreSQL vs CockroachDB, mapea las acciones principales de usuario (registro, compra, búsqueda, actualizaciones admin) a dónde viven los datos y cuántas regiones deben ponerse de acuerdo en cada transacción. Ese ejercicio predice lo que los usuarios sentirán mejor que benchmarks genéricos.
Las listas de características importan menos que lo que te despierta a las 2 a.m. y lo que tu equipo debe hacer cada semana.
Las operaciones de PostgreSQL son familiares y predecibles. Multi-región suele implicar operar piezas de soporte: réplicas, herramientas de failover o clústeres regionales separados con enrutamiento a nivel de aplicación. El trabajo suele centrarse en demostrar que el plan funciona (simulacros de failover, restauraciones) más que en el afinado diario de consultas.
CockroachDB incorpora más de la historia multi-región dentro de la propia base de datos. Eso puede reducir componentes adicionales alrededor de la DB, pero también significa que debes entender un sistema distribuido: salud de nodos, replicación, reequilibrado y qué hace el clúster bajo estrés.
En la práctica, los equipos terminan haciendo las mismas tareas centrales en cualquiera de las dos opciones:
Los modos de fallo se sienten distintos. Con PostgreSQL, una caída regional suele desencadenar un failover deliberado. Puedes aceptar un periodo de solo lectura, mayor latencia o funcionalidad reducida. En una base de datos distribuida, el caso más duro a menudo es una partición de red: el sistema puede proteger la consistencia negando algunas escrituras hasta que el quórum esté disponible.
La observabilidad también cambia. Con una primaria única, preguntas sobre todo "¿por qué es lenta esta consulta?". Con un clúster distribuido, también preguntas "¿dónde cayó este dato y por qué la consulta atravesó regiones?".
Los costes suben de formas obvias y no obvias. Añadir una segunda región aumenta el número de nodos, pero también la monitorización, la complejidad de incidentes y el tiempo para explicar latencia y comportamiento de fallos a los equipos de producto.
Un cambio de esquema es cualquier actualización a la forma de tus datos: añadir una columna para un flag, renombrar un campo, cambiar un tipo (int a string), añadir un índice o introducir una nueva tabla.
En PostgreSQL, las migraciones pueden ser rápidas, pero el riesgo suele ser tiempo de bloqueo y escrituras bloqueadas. Algunos cambios reescriben una tabla completa o mantienen locks más tiempo del esperado, lo que puede convertir un despliegue normal en un incidente si ocurre en tráfico pico.
En una base de datos distribuida, el riesgo cambia. Incluso cuando se soportan cambios de esquema online, el cambio aún requiere acuerdo entre nodos y replicación entre regiones. Cambios “simples” pueden tardar más en desplegarse y en validarse. Puedes terminar el deploy y aún pasar tiempo vigilando lag, hotspots y sorpresas en planes de consulta en cada región.
Algunos hábitos mantienen las migraciones aburridas:
Ejemplo: añades preferred_language para usuarios de la UE. Añade la columna, escribe en ambos campos durante una release, luego actualiza la UI para leer el campo nuevo y solo entonces limpia el antiguo. En configuraciones multi-región, los despliegues por etapas reducen sorpresas cuando las regiones se sincronizan a velocidades distintas.
Elegir entre PostgreSQL y CockroachDB temprano no es solo una decisión de base de datos. Cambia la velocidad con la que lanzas, la frecuencia de sorpresas en producción y cuánto tiempo dedica tu equipo a mantener la estabilidad en vez de construir funcionalidades.
Si puedes cumplir tus objetivos con una sola región primaria, mantener la simplicidad suele ganar al principio. Tienes menos piezas móviles, fallos más claros y depuración más rápida. También es más fácil contratar experiencia profunda en PostgreSQL, y el desarrollo local y CI tienden a ser más sencillos.
Los equipos suelen centralizar primero porque soporta iteración más rápida, rollback más simples y rendimiento más predecible. El on-call es más manejable cuando hay menos piezas móviles.
Ir distribuyendo desde el inicio puede tener sentido cuando los requisitos son reales e innegociables: objetivos estrictos de uptime en regiones, necesidades legales de residencia de datos o una base global de usuarios donde la latencia impacta directamente en ingresos.
El impuesto de complejidad aparece en pequeñas cosas que se suman: el trabajo de nuevas funcionalidades tarda más porque debes considerar comportamiento multi-región, las pruebas deben cubrir más modos de fallo, y los incidentes duran más porque la causa raíz puede ser timing, replicación o consenso en lugar de "la base de datos está caída". Incluso cambios básicos de esquema requieren más cautela.
Una regla práctica: valida la demanda primero y distribuye cuando el dolor sea medible. Disparadores comunes son incumplimiento de SLOs de uptime en una región, caída consistente de usuarios por latencia o requisitos de cumplimiento que bloquean acuerdos.
Si estás construyendo con una herramienta como AppMaster, puede ayudar empezar con un despliegue más simple mientras afinas flujos y modelos de datos, y luego pasar a un plan multi-región una vez que producto y tráfico estén probados.
"Multi-región" se vuelve más claro cuando lo conviertes en algunos números y unos pocos flujos de usuario.
Si la mayoría de usuarios está en EE. UU. y solo una pequeña parte en la UE, puedes mantener escrituras en una primaria, afinar objetivos de recuperación y añadir optimizaciones de lectura en la UE para pantallas no críticas. Si los flujos con muchas escrituras desde la UE necesitan mejor UX, considera una capa de servicio en la UE o una cola para que la UI responda rápido. Reevalúa la elección de base de datos cuando la corrección multi-región sea necesaria para tablas clave (cuentas, facturación, permisos).
Imagina un SaaS B2B donde una cuenta tiene compañeros en Nueva York y Berlín. Todos ven los mismos tickets, facturas y límites de uso. La facturación es compartida, así que un evento de pago debe afectar inmediatamente al acceso de toda la cuenta.
Con PostgreSQL, un esquema común es una primaria en EE. UU. y réplicas de lectura en la UE. Los usuarios en EE. UU. obtienen lecturas y escrituras rápidas. Los usuarios en la UE pueden leer localmente, pero cualquier cosa que deba ser correcta ahora (plan actual, permisos, estado de factura) suele necesitar alcanzar la primaria en EE. UU. Si las lecturas en la UE vienen de una réplica, aceptas que pueda haber retraso. Eso puede verse como un admin financiero en Berlín que paga una factura, refresca y aún ve "vencido" por un rato.
Con una base de datos distribuida multi-región como CockroachDB, puedes situar datos más cerca de ambas regiones manteniendo una base de datos lógica. La contrapartida es que muchas escrituras, y algunas lecturas, deben coordinar entre regiones para mantener consistencia. Ese viaje extra entre regiones pasa a formar parte del camino normal, especialmente para registros compartidos como configuración de cuenta y facturación.
Un plan por etapas que funciona con frecuencia:
Si construyes con AppMaster, mantener la lógica en procesos de negocio visuales puede facilitar más adelante cambiar regiones de despliegue o estrategia de base de datos.
El error más grande es asumir que "multi-región" automáticamente significa rápido para todos. Una base de datos distribuida no puede vencer a la física: si una transacción debe confirmarse en dos lugares distantes, el tiempo de ida y vuelta aparece en cada escritura.
Otra trampa común es mezclar expectativas de corrección sin admitirlo. Los equipos exigen precisión estricta para saldos, inventario y permisos, pero tratan otras partes como "suficientemente cerca". Los usuarios entonces ven un valor en una pantalla y otro diferente en el siguiente paso.
Patrones a vigilar:
Las migraciones merecen atención extra porque suelen ocurrir cuando el producto crece más rápido. Un cambio de esquema fácil en un solo nodo puede volverse riesgoso cuando debe mantenerse consistente en muchos nodos y regiones.
Trata la primera elección de base de datos como un paso, no como un destino. Si construyes con AppMaster, puedes prototipar flujos y modelos de datos rápido, validar latencia real y comportamiento ante fallos antes de comprometerte con una arquitectura distribuida.
Antes de escoger una dirección, define qué significa "bueno" para tu producto. Las configuraciones multi-región pueden resolver problemas reales, pero también obligan a decisiones continuas sobre latencia, consistencia y operaciones.
Mantén esta lista corta y específica:
Si construyes con una plataforma no-code como AppMaster, incluir esta checklist en tus notas de construcción desde temprano ayuda a mantener alineados modelo de datos, lógica de negocio y pasos de despliegue a medida que cambian los requisitos.
La mayoría de los equipos no necesita una base de datos distribuida desde el día uno. Necesitan comportamiento predecible, operaciones simples y una forma clara de crecer.
Esta decisión suele reducirse a una pregunta: ¿necesitas escrituras activas y correctas en varias regiones para flujos centrales?
Una forma práctica de poner a prueba la elección es un proof-of-concept enfocado con flujos reales.
Después, documenta la propiedad de datos: ¿qué región "posee" un registro de cliente? ¿Qué tablas deben ser fuertemente consistentes y cuáles pueden ser eventualmente consistentes (por ejemplo, eventos de analítica)? Decide también qué desencadenaría una migración posterior, cómo harías el backfill y cómo harías rollback.
Un camino habitual es empezar en PostgreSQL, mantener el esquema limpio (claves primarias claras, menos hotspots de escritura cruzada) y diseñar para que los datos específicos de región sean más fáciles de separar después.
Si usas AppMaster, puedes modelar un esquema PostgreSQL en el Data Designer y generar apps listas para producción que despliegues en la nube que elijas mientras validas si realmente se requieren escrituras multi-región.
Si quieres explorar ese enfoque, AppMaster en appmaster.io es una forma sencilla de prototipar la pila completa (backend, web y móvil) sin comprometerte demasiado pronto con una arquitectura multi-región compleja.
¿Qué significa realmente “disponibilidad multi-región” para mi app?Empieza escribiendo el fallo exacto que quieres sobrevivir (una caída completa de región, la pérdida de un nodo de base de datos o una partición de red entre regiones) y qué deberían poder seguir haciendo los usuarios durante ese evento. Luego fija objetivos claros sobre cuánta pérdida de datos es aceptable (RPO) y en cuánto tiempo debes recuperarte (RTO). Con eso explícito, las compensaciones entre PostgreSQL y CockroachDB son mucho más fáciles de evaluar.
¿Cuándo es PostgreSQL la mejor elección para configuraciones multi-región?PostgreSQL suele ser una buena opción por defecto si puedes mantener una región primaria para escrituras y aceptas un proceso de failover corto durante una caída regional. Es más simple de operar, más fácil de encontrar talento con experiencia y suele ofrecer menor latencia de escritura cerca de la primaria. Añade réplicas de lectura en otras regiones cuando quieras lecturas más rápidas y puedas tolerar cierto retraso de replicación.
¿Cuándo tiene más sentido CockroachDB que PostgreSQL?CockroachDB encaja cuando necesitas que el sistema siga siendo correcto y acepte escrituras incluso con una región caída, sin promover manualmente una réplica. La contrapartida es mayor latencia base en escrituras y más complejidad operativa porque la base de datos debe coordinarse entre réplicas para mantener consistencia fuerte. Es adecuado cuando la corrección multi-región es un requisito estricto, no solo un extra agradable.
¿Cuál es la forma típica de ejecutar PostgreSQL a través de regiones?Un patrón común es una primaria única de PostgreSQL para lecturas y escrituras, más réplicas de lectura en otras regiones para mejorar el rendimiento local de lecturas. Redirige pantallas de solo lectura o tolerantes a cierta antigüedad a las réplicas, y manda todo lo crítico (estado de facturación, permisos) a la primaria. Esto mejora la experiencia sin asumir la complejidad de escrituras distribuidas.
¿Qué tan riesgosas son las lecturas desactualizadas con réplicas de PostgreSQL?El desfase de réplicas puede hacer que los usuarios vean datos antiguos durante un corto periodo, lo que puede romper flujos si el siguiente paso asume que la última escritura ya está visible en todas partes. Para reducir el riesgo, mantén lecturas críticas en la primaria, diseña la interfaz para tolerar breves demoras en pantallas no críticas y añade reintentos o sugerencias de actualización donde corresponda. Decide de antemano qué funciones pueden ser “eventualmente consistentes”.
¿Por qué las bases de datos distribuidas suelen sentirse más lentas en escrituras entre continentes?Es más lento porque las escrituras multi-región suelen pedir confirmación de otras réplicas antes de devolver “hecho”. Cuanto más separadas estén las regiones, más se nota ese tiempo de coordinación en la latencia, especialmente en la p95. Si tu app es intensiva en escrituras o tiene transacciones que tocan filas compartidas, los viajes adicionales pueden ser muy notables para los usuarios.
¿Qué debo medir al comparar PostgreSQL y CockroachDB?Mira la latencia p95 para tus acciones de usuario principales, no solo promedios o benchmarks sintéticos. Mide tiempos reales de lectura y escritura desde las regiones que te importan y prueba varios flujos críticos de extremo a extremo (registro, pago, cambios de permisos). También simula al menos un modo de fallo y registra qué ven los usuarios: “funciona en condiciones normales” no es lo mismo que “funciona durante una interrupción”.
¿Cómo difieren los cambios de esquema y migraciones en un entorno distribuido?En PostgreSQL, lo que asusta suele ser el tiempo de bloqueo y las escrituras bloqueadas durante ciertos cambios de esquema en tablas grandes. En sistemas distribuidos, los cambios pueden ser online pero tardar más en propagarse y pueden revelar hotspots o cambios en planes de consulta por región. La forma más segura en ambos casos es migraciones por etapas, aditivas, que mantengan la app compatible mientras los datos y el tráfico se ajustan gradualmente.
¿Qué ocurre durante una caída de región con cada base de datos?Una caída completa de región en PostgreSQL suele desencadenar un failover planificado donde promocionas una réplica y cambias la app a la nueva primaria, a veces con una breve pausa de escritura. En un sistema distribuido, el escenario más difícil es una partición de red: la base de datos puede rechazar algunas escrituras para proteger la consistencia hasta que recupere quórum. Tus runbooks deben cubrir ambos tipos de evento, no solo “la base de datos está caída”.
¿Puedo empezar simple y moverme a multi-región después sin reescribirlo todo?Sí, si lo tratas como una ruta de evolución y no como una decisión irrevocable. Empieza con un modelo simple de escritura en una sola región, mantén el esquema limpio y deja claras las necesidades multi-región por característica para no depender sin querer de lecturas desactualizadas en flujos críticos. Con AppMaster puedes iterar rápido sobre modelos de datos y lógica, validar latencia y fallos en entornos parecidos a producción y pasar a un plan multi-región más complejo solo cuando esté justificado.
27 ene 2026
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26 ene 20268 min
21 ene 20268 minExperimente con AppMaster con plan gratuito.
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