PostgreSQL vs CockroachDB: een praktische vergelijking van consistentie, latentie, schemawijzigingen en de echte operationele kosten van vroeg multi-regio gaan.
"Multi-region availability" wordt gebruikt voor meerdere doelen. Die doelen mengen is hoe teams de verkeerde database kiezen.
Voordat je PostgreSQL en CockroachDB vergelijkt, schrijf (1) de specifieke uitval op die je wilt overleven en (2) wat gebruikers moeten ervaren terwijl die uitval plaatsvindt.
De meeste teams jagen op een mix van:
Het gedeelde doel is eenvoudig: een klant op een ander continent moet nog steeds snel en correct resultaat krijgen.
Het lastige is dat "snel" en "correct" in conflict kunnen komen zodra je writes over regio's verspreidt. Sterkere consistentie betekent meestal meer cross-region coördinatie, en dat voegt latentie toe. Latentie verminderen betekent vaak lezen van een lokale kopie of asynchrone replicatie gebruiken, wat kan leiden tot verouderde reads of conflictafhandeling waar jullie nu verantwoordelijk voor zijn.
Een concreet voorbeeld: een gebruiker in Duitsland werkt zijn afleveradres bij en checkt meteen uit. Als de checkout leest vanaf een US-replica die een paar seconden achterloopt, kan de bestelling het oude adres gebruiken. Sommige producten kunnen dat verdragen met duidelijke UX en retries. Andere (betalingen, voorraad, compliance) niet.
Er is geen universeel beste keuze. Het juiste antwoord hangt af van wat nooit fout mag zijn, wat iets langzamer mag zijn en hoeveel operationele complexiteit je team dagelijks kan dragen.
Als mensen PostgreSQL en CockroachDB vergelijken voor multi-region gebruik, vergelijken ze vaak twee verschillende ontwerpen.
Bij PostgreSQL is de meest voorkomende opstelling single-primary. Eén regio is het "thuis" waar writes gebeuren. Andere regio's draaien read-replicas die veranderingen van de primary kopiëren. Als de primary-regio uitvalt, promoot je een replica elders en wijs je de app erop. Goed uitgevoerd kan dit prima werken, maar het systeem blijft georganiseerd rond één hoofd schrijfplaats plus een gepland failoverplan.
Bij distributed SQL-systemen zoals CockroachDB is de database ontworpen om data en verantwoordelijkheid vanaf dag één over regio's te verspreiden. Data wordt naar meerdere nodes gekopieerd en de cluster stemt af over de volgorde van writes. Je kunt vaak bepaalde data dichter bij gebruikers in verschillende regio's plaatsen terwijl je één logisch database-beeld behoudt.
Wat verandert voor het app-team gaat minder over SQL-syntaxis en meer over verwachtingen:
De verborgen vereiste is correctheid tijdens storingen. Als je korte verouderde reads of een korte schrijfpauze tijdens failover kunt tolereren, kan single-primary PostgreSQL een sterke keuze zijn. Als je het systeem correct en beschrijfbaar wilt houden en schrijfbaar terwijl een regio down is, accepteer je de coördinatiekost van een gedistribueerde database.
Consistentie, in eenvoudige termen: wanneer iemand een record bijwerkt, moeten anderen dezelfde waarheid zien.
Met PostgreSQL is sterke consistentie het eenvoudigst wanneer je app met één primary praat. Reads en writes vinden op één plek plaats, dus transacties gedragen zich voorspelbaar. Je kunt replicas toevoegen om reads in andere regio's te versnellen, maar dan moet je beslissen wanneer het acceptabel is om licht verouderde data te lezen.
Met CockroachDB en andere distributed SQL-systemen is sterke consistentie ook mogelijk, maar het wordt duurder naarmate je data over ver uit elkaar liggende regio's spreidt. Writes die consistent over regio's moeten zijn, vereisen coördinatie tussen nodes. Hoe verder je regio's uit elkaar liggen, hoe langer die coördinatie duurt. Je voelt dat vaak als tragere writes en langzamere transacties, vooral wanneer één transactie rijen raakt die in verschillende regio's wonen.
Beide systemen kunnen serialiseerbare transacties ondersteunen (de database doet moeite om gelijktijdige wijzigingen te laten lijken alsof ze één voor één gebeurden). Het verschil is waar het werk gebeurt: PostgreSQL betaalt het grootste deel van de kosten binnen één regio, terwijl een gedistribueerd systeem het mogelijk over regio's betaalt.
Een paar vragen maken de afwegingen concreet:
Een bruikbaar mentaal model: afstand voegt tijd toe, en coördinatie voegt nog meer tijd toe. Afstand is fysica. Coördinatie is de database die wacht op andere nodes voordat hij veilig "klaar" kan zeggen.
Bij een single-region PostgreSQL-opstelling gebeurt het meeste werk dicht bij elkaar. Reads en writes voltooien meestal in één roundtrip van je app naar de database. Als je een read-replica in een andere regio zet, kunnen reads lokaal zijn, maar writes gaan nog steeds naar de primary en replicas lopen altijd iets achter.
In een gedistribueerd systeem zoals CockroachDB wordt data over regio's verspreid. Dat kan sommige reads snel doen voelen wanneer de benodigde data dichtbij is. Maar veel writes moeten door een meerderheid van replicas bevestigd worden. Als je data over continenten repliceren, kan zelfs een simpele write cross-region bevestigingen nodig hebben.
Oordeel niet alleen op gemiddelde latentie. Kijk naar p95-latentie (de langzaamste 5% van aanvragen). Gebruikers merken die pauzes op. Een pagina die meestal in 120 ms laadt maar een paar keer per dag 800 ms haalt voelt wankel, zelfs als het gemiddelde goed lijkt.
Wat "snel" betekent hangt af van je workload. Write-zware apps voelen de coördinatiekosten vaker. Read-zware apps doen het goed wanneer reads lokaal zijn. Grotere transacties, multi-step workflows en "hot" rijen (veel gebruikers die hetzelfde record updaten) versterken latentie.
Bij het evalueren van PostgreSQL vs CockroachDB, breng je topgebruikersacties in kaart (signup, checkout, search, admin-updates) en waar de data woont en hoeveel regio's bij elke transactie moeten instemmen. Die oefening voorspelt wat gebruikers zullen voelen beter dan generieke benchmarks.
Feature-lijsten zijn minder belangrijk dan wat je midden in de nacht wakker maakt en wat je team elke week moet doen.
PostgreSQL-operaties zijn vertrouwd en voorspelbaar. Multi-region betekent meestal dat je ook ondersteunende onderdelen draait: replicas, failover-tooling of aparte regionale clusters met app-level routing. Het werk zit vaak in het aantonen dat het plan werkt (failover-drills, restores) in plaats van in dagelijkse query-tuning.
CockroachDB duwt meer van het multi-region verhaal in de database zelf. Dat kan het aantal extra componenten rond de database verminderen, maar het betekent ook dat je een gedistribueerd systeem moet begrijpen: nodegezondheid, replicatie, rebalancing en wat de cluster doet onder stress.
In de praktijk doen teams vaak dezelfde kernklussen in beide opstellingen:
Failure-modi voelen anders. Bij PostgreSQL veroorzaakt een regio-uitval vaak een geplande failover. Je accepteert mogelijk een periode van alleen-lezen, verhoogde latentie of verminderde functionaliteit. In een gedistribueerde database is de moeilijkere situatie vaak een netwerk-split. Het systeem kan consistentie beschermen door sommige writes te weigeren totdat quorum beschikbaar is.
Observability verandert ook. Met een single primary vraag je meestal: "Waarom is deze query traag?" Bij een gedistribueerde cluster vraag je ook: "Waar is deze data geland en waarom overschrijdt de query regio's?"
Kosten stijgen op zowel voor de hand liggende als minder voor de hand liggende manieren. Een tweede regio toevoegen verhoogt het aantal nodes, maar ook monitoring, incident-complexiteit en de tijd om latentie en faalgedrag aan productteams uit te leggen.
Een schemawijziging is elke update van de vorm van je data: een kolom toevoegen voor een featureflag, een veld hernoemen, een type veranderen (int naar string), een index toevoegen of een nieuwe tabel introduceren.
In PostgreSQL kunnen migraties snel zijn, maar het risico zit vaak in locktijden en geblokkeerde writes. Sommige wijzigingen herschrijven een hele tabel of houden langer locks vast dan verwacht, wat een normale deploy kan veranderen in een incident op piekverkeer.
In een gedistribueerde database verschuift het risico. Zelfs wanneer online schemawijzigingen ondersteund worden, moet de wijziging toch worden afgesproken over nodes en gerepliceerd over regio's. "Eenvoudige" wijzigingen kunnen langer duren om uit te rollen en langer om te valideren. Je kunt klaar zijn met deployen en nog steeds tijd besteden aan het monitoren van lag, hotspots en onverwachte queryplannen in elke regio.
Een paar gewoontes houden migraties saai:
Voorbeeld: je voegt preferred_language toe voor EU-gebruikers. Voeg de kolom toe, schrijf zowel oude als nieuwe velden in één release, update dan de UI om het nieuwe veld te lezen en ruim pas daarna op. In multi-region setups verminderen staged rollouts verrassingen wanneer regio's op verschillende snelheden bijkomen.
Kiezen tussen PostgreSQL en CockroachDB vroeg is niet alleen een databasebeslissing. Het verandert hoe snel je kunt uitbrengen, hoe vaak productie je verrast en hoeveel tijd je team besteedt aan stabiliteit in plaats van features bouwen.
Als je je doelen kunt halen met één primaire regio, wint eenvoud meestal vroeg. Je hebt minder onderdelen, duidelijkere storingen en snellere debugging. Werving is ook eenvoudiger omdat diepe PostgreSQL-ervaring algemeen is en lokale ontwikkeling en CI eenvoudiger neigen te zijn.
Teams blijven vaak eerst gecentraliseerd omdat het snellere iteratie, eenvoudigere rollbacks en voorspelbaardere prestaties ondersteunt. On-call is makkelijker wanneer het systeem minder bewegende delen heeft.
Vroeg gedistribueerd gaan kan nog steeds de juiste keuze zijn wanneer eisen reëel en ononderhandelbaar zijn: strikte uptime-doelen over regio's, wettelijke dataresidency-eisen of een wereldwijd gebruikersbestand waarbij latentie direct omzet raakt.
De complexiteitstoeslag verschijnt in kleine manieren die optellen: featurewerk duurt langer omdat je multi-region gedrag moet overwegen, tests moeten meer faalmodi dekken en incidenten duren langer omdat root causes timing, replicatie of consensus kunnen zijn in plaats van "de database is down." Zelfs basis schemawijzigingen vereisen meer voorzichtigheid.
Een nuttige vuistregel: valideer eerst de vraag, distribueer wanneer de pijn meetbaar is. Veelvoorkomende triggers zijn gemiste uptime-SLO's in één regio, consistente gebruikersuitval vanwege latentie of compliance-eisen die deals blokkeren.
Als je bouwt met een tool zoals AppMaster, kan het helpen om te beginnen met een eenvoudigere deployment terwijl je workflows en datamodellen verfijnt, en later naar een multi-region plan te gaan zodra product- en trafficpatronen bewezen zijn.
"Multi-region" wordt duidelijker wanneer je het terugbrengt tot een paar cijfers en enkele gebruikersstromen.
Als de meeste gebruikers in de VS zitten en slechts een klein deel in de EU, kun je writes in één primaire regio houden, recovery-doelen aanscherpen en EU-read-optimalisatie toevoegen voor niet-kritieke schermen. Als EU write-zware flows echt betere UX nodig hebben, overweeg dan een EU-service-layer of queue zodat de UI responsief blijft. Herbekijk de databasekeuze wanneer multi-region correctheid vereist is voor kern-tabellen (accounts, billing, permissies).
Stel een B2B SaaS voor waarbij een account teamleden heeft in New York en Berlijn. Iedereen ziet dezelfde tickets, facturen en gebruikslimieten. Facturering is gedeeld, dus een betaalgebeurtenis moet direct invloed hebben op toegang voor het hele account.
Met PostgreSQL is een veelgebruikte opzet één primary database in de VS en read-replicas in de EU. US-gebruikers krijgen snelle reads en writes. EU-gebruikers kunnen lokaal lezen, maar alles dat direct correct moet zijn (huidig plan, laatste permissies, factuurstatus) moet vaak naar de US-primary. Als EU-reads van een replica komen, accepteer je dat die kan achterlopen. Dat kan eruit zien als een finance-admin in Berlijn die een factuur betaalt, refresh doet en nog steeds "achterstallig" ziet voor even.
Met een multi-region gedistribueerde database zoals CockroachDB kun je data dichter bij beide regio's plaatsen en toch één logisch databasebeeld houden. De trade-off is dat veel writes en sommige reads regio-overschrijdende coördinatie nodig hebben om consistent te blijven. Die extra cross-region roundtrip wordt onderdeel van het normale pad, vooral voor gedeelde records zoals accountinstellingen en facturering.
Een staged plan dat vaak werkt:
Als je op AppMaster bouwt, kan het behouden van logica in visuele bedrijfsprocessen latere wijzigingen in deployment-regio's of database-strategie minder pijnlijk maken.
De grootste fout is aannemen dat "multi-region" automatisch betekent dat het voor iedereen snel is. Een gedistribueerde database kan de fysica niet verslaan. Als een transactie in twee verre plaatsen bevestigd moet worden, verschijnt de round-trip-tijd in elke write.
Een andere valkuil is het mixen van correctheidsverwachtingen zonder dat expliciet te maken. Teams eisen strikte juistheid voor saldi, voorraad en permissies, maar behandelen andere delen als "goed genoeg." Gebruikers zien dan de ene waarde op het ene scherm en een andere waarde bij de volgende stap.
Patronen om op te letten:
Migraties verdienen extra aandacht omdat ze vaak gebeuren wanneer het product het snelst groeit. Een schemawijziging die op één node eenvoudig is, kan risicovol worden wanneer die consistent moet blijven over veel nodes en regio's.
Zie de eerste databasekeuze als een stap, niet als een lot. Als je met AppMaster bouwt, kun je workflows en datamodellen snel prototypen en echte latentie- en faalgedrag valideren voordat je je commit aan een gedistribueerde setup.
Wat betekent “multi-region availability” eigenlijk voor mijn app?Begin met het opschrijven van de exacte storing die je wilt overleven (een volledige regio-uitval, verlies van een database-node of een netwerk-split tussen regio's) en wat gebruikers tijdens dat evenement nog moeten kunnen doen. Stel vervolgens duidelijke doelen vast voor hoeveel dataverlies acceptabel is (RPO) en hoe snel je moet herstellen (RTO). Als dat expliciet is, worden de trade-offs tussen PostgreSQL en CockroachDB veel duidelijker.
Wanneer is PostgreSQL de betere keuze voor multi-region setups?PostgreSQL is vaak een goede standaardkeuze als je één primaire schrijvende regio kunt aanhouden en een korte failoverprocedure tijdens een regio-uitval accepteert. Het is eenvoudiger te beheren, makkelijker om mensen voor te vinden en heeft meestal snellere schrijfbewerkingen in de buurt van de primary. Voeg read-replicas toe in andere regio's wanneer je snellere reads wilt en enige replicatievertraging kunt verdragen.
Wanneer heeft CockroachDB meer zin dan PostgreSQL?CockroachDB past beter wanneer je echt wilt dat het systeem correct blijft en schrijfbewerkingen blijft accepteren terwijl een regio uitvalt, zonder handmatig promoten en switchen. De prijs is een hogere basis-latentie voor writes en meer complexiteit omdat de database moet coördineren tussen replicas om sterke consistentie te garanderen. Het is een goede match wanneer multi-region correctheid een harde eis is, niet alleen een wens.
Wat is de typische manier om PostgreSQL over regio's te draaien?Een veelgebruikt patroon is één PostgreSQL-primary voor reads en writes, plus read-replicas in andere regio's voor lokale read-prestaties. Routeer read-only of ‘oké als iets verouderd’ schermen naar replicas en alles wat kritisch is voor juistheid (zoals factuurstatus of permissies) naar de primary. Dit verbetert de UX zonder meteen volledige distributed-write complexiteit te introduceren.
Hoe riskant zijn verouderde reads met PostgreSQL-replicas?Replicavertraging kan ertoe leiden dat gebruikers korte tijd oude data zien, wat workflows kan breken als de volgende stap ervan uitgaat dat de laatste write overal zichtbaar is. Om risico te verminderen, houd kritieke reads op de primary, ontwerp de UX om korte vertragingen op niet-kritieke schermen te tolereren en voeg retries of vernieuwprompts toe waar nodig. Het belangrijkste is vooraf te bepalen welke features ‘eventually consistent’ mogen zijn en welke niet.
Waarom voelen distributed databases vaak langzamer aan voor writes over continenten?Meerdere regio-writes verhogen meestal latentie omdat de database de write moet bevestigen met andere replicas in verschillende regio's voordat ze veilig kan zeggen dat het ‘klaar’ is. Hoe verder je regio's uit elkaar liggen, hoe meer die coördinatietijd zich toont in p95-latentie. Als je app write-heavy is of multi-step transacties heeft die gedeelde rijen raken, kunnen die extra roundtrips erg merkbaar zijn voor gebruikers.
Wat moet ik meten bij het vergelijken van PostgreSQL en CockroachDB?Richt je op p95-latentie voor je belangrijkste gebruikersacties, niet alleen op gemiddelden of synthetische benchmarks. Meet echte read- en write-tijden vanuit de regio's waar je gebruikers zitten en test een paar kritieke workflows end-to-end (signup, checkout, permissiewijzigingen). Simuleer ook minstens één faalmodus en noteer wat gebruikers zien, want ‘werkt onder normale omstandigheden’ is niet hetzelfde als ‘werkt tijdens een storing’.
Hoe verschillen schemawijzigingen en migraties in een gedistribueerde setup?Bij PostgreSQL is het engste vaak blockeringstijd en writes die vastlopen tijdens bepaalde schemawijzigingen, vooral op grote tabellen. In gedistribueerde systemen kunnen veranderingen online zijn maar langer duren om volledig te propagateren en kunnen hotspots of verschuivingen in queryplannen in regio's naar boven komen. De veiligste aanpak in beide gevallen is staged, additive migraties die de app compatibel houden terwijl data en verkeer geleidelijk verschuiven.
Wat gebeurt er tijdens een regio-uitval bij elke database?Een volledige regio-uitval bij PostgreSQL leidt vaak tot een geplande failover waarbij je een replica promoot en de app naar de nieuwe primary wijst, soms met een korte schrijfpauze. In een gedistribueerd systeem is de lastigere situatie een netwerk-split, waarbij de database sommige writes kan weigeren om consistentie te beschermen totdat er weer quorum is. Je runbooks moeten beide typen events dekken, niet alleen ‘de database is down’.
Kan ik simpel beginnen en later naar multi-region verhuizen zonder alles te herschrijven?Ja, als je het ziet als een evolutiepad in plaats van een definitieve keuze. Begin met een eenvoudige single-region schrijfmodel, houd je schema schoon en maak multi-region behoeften per feature expliciet zodat je niet per ongeluk kritiek op stale reads gaat vertrouwen. Als je met AppMaster bouwt, kun je snel itereren op datamodellen en bedrijfslogica, echte latentie en faalgedrag valideren in productieachtige tests en pas naar een complexer multi-region plan gaan als de noodzaak is bewezen.
27 jan 2026
7 min
26 jan 20268 min
21 jan 20267 minExperimenteer met AppMaster met gratis abonnement.
Als je er klaar voor bent, kun je het juiste abonnement kiezen.
