PostgreSQL против CockroachDB: практическое сравнение согласованности, задержки, изменений схемы и реальных операционных затрат при раннем переходе на многорегиональность.
«Многорегиональная доступность» используется для обозначения разных целей. Смешивание этих целей — причина, почему команды выбирают неправильную базу данных.
Прежде чем сравнивать PostgreSQL и CockroachDB, запишите (1) конкретный отказ, который вы хотите пережить, и (2) что пользователи должны видеть, пока этот отказ происходит.
Большинство команд стремятся к какому-то сочетанию:
Общая цель проста: клиент на другом континенте всё ещё должен получать быстрые и корректные ответы.
Сложность в том, что «быстро» и «корректно» могут конфликтовать, когда вы распределяете записи по регионам. Более сильная согласованность обычно требует межрегиональной координации, что добавляет задержку. Снижение задержки часто означает чтение с ближайшей копии или асинхронную репликацию, что может привести к устаревшим чтениям или конфликтам, которыми придётся управлять вам.
Конкретный пример: пользователь в Германии обновляет адрес доставки и тут же оформляет заказ. Если оформление читает с реплики в США, которая отстаёт на несколько секунд, в заказ может попасть старый адрес. Некоторые продукты готовы это терпеть при правильном UX и повторных попытках. Другие (платежи, инвентарь, соответствие требованиям) — нет.
Универсального лучшего выбора нет. Правильный ответ зависит от того, что никогда не должно ошибаться, что может быть чуть медленнее и сколько операционной сложности ваша команда готова каждый день терпеть.
Когда люди сравнивают PostgreSQL и CockroachDB для многорегионального использования, они часто на самом деле сравнивают две разные архитектуры.
Для PostgreSQL самый распространённый вариант — single-primary. Один регион — «домашний», где происходят записи. Другие регионы запускают реплики чтения, которые копируют изменения с primary. Если primary терпит отказ, вы повышаете одну из реплик и переключаете приложение. При хорошем выполнении это работает отлично, но система всё ещё организована вокруг одного основного места записи и продуманного плана failover.
В распределённых SQL-системах типа CockroachDB база изначально спроектирована так, чтобы распределять данные и ответственность по регионам. Данные копируются на множество узлов, и кластер соглашается по порядку записей. Часто можно разместить часть данных ближе к пользователям в разных регионах, сохраняя при этом одну логическую базу.
Для команды приложения меняется не столько SQL-синтаксис, сколько ожидания:
Скрытое требование — корректность при сбоях. Если вы можете мириться с кратковременными устаревшими чтениями или небольшой паузой записи во время failover, single-primary PostgreSQL может подойти. Если вам нужно, чтобы система оставалась корректной и записываемой при падении региона, вы принимаете стоимость координации распределённой базы.
Согласованность, простыми словами: когда кто-то обновляет запись, все остальные должны видеть одну и ту же правду.
В PostgreSQL сильная согласованность проще, если приложение общается с одним primary. Чтения и записи происходят в одном месте, поэтому транзакции ведут себя предсказуемо. Вы можете добавить реплики для ускорения чтений в других регионах, но тогда надо решить, когда допустимо читать слегка устаревшие данные.
В CockroachDB и других распределённых SQL-системах сильная согласованность тоже возможна, но становится дороже, когда вы расширяете данные по далёким регионам. Записи, которые должны быть согласованными между регионами, требуют координации между узлами. Чем дальше регионы друг от друга, тем дольше эта координация. Вы чаще заметите это как более медленные записи и транзакции, особенно если транзакция затрагивает строки, расположенные в разных регионах.
Обе системы могут поддерживать сериализуемые транзакции (база старается, чтобы параллельные изменения выглядели так, будто произошли последовательно). Разница в том, где происходит основная работа: PostgreSQL несёт большую часть стоимости внутри одного региона, тогда как распределённая система может нести её через регионы.
Пара вопросов делает компромиссы наглядными:
Полезная модель: расстояние добавляет время, а координация добавляет ещё больше. Расстояние — это физика. Координация — это когда база ждёт подтверждения от других узлов, чтобы безопасно сказать «готово».
В single-region PostgreSQL большая часть работы происходит рядом: чтения и записи обычно завершаются в один круг запрос-ответ от приложения к базе. Если вы ставите реплику чтения в другой регион, чтения могут быть локальными, но записи всё равно идут к primary, и реплики всегда будут отставать хотя бы немного.
В распределённой системе вроде CockroachDB данные разбросаны по регионам. Это может сделать некоторые чтения быстрыми, если нужные данные находятся поблизости. Но многие записи требуют подтверждения большинства реплик. Если данные реплицируются по континентам, даже простая запись может потребовать межрегиональных подтверждений.
Не судите по средней задержке. Смотрите на p95 (95-й перцентиль). Пользователи замечают эти паузы. Страница, которая обычно загружается за 120 мс, но иногда за 800 мс — кажется ненадёжной, даже если среднее в порядке.
Что значит «быстро» зависит от нагрузки. Приложения с большим количеством записей чаще ощущают стоимость координации. Приложения, где доминируют чтения, хорошо себя чувствуют при локальных чтениях. Большие транзакции, многошаговые рабочие процессы и «горячие» строки (когда многие пользователи обновляют одну запись) усиливают задержку.
При сравнении PostgreSQL и CockroachDB сопоставьте ключевые пользовательские действия (регистрация, оформление заказа, поиск, админ-обновления) с тем, где живут данные и сколько регионов должно согласиться по каждой транзакции. Это предскажет ощущения пользователей лучше, чем общие бенчмарки.
Списки фич важны меньше, чем то, что будит вас в 2:00 ночи и что команда делает каждую неделю.
Операции PostgreSQL знакомы и предсказуемы. Многорегиональность обычно означает, что вы также управляете вспомогательными компонентами: реплики, инструменты failover или отдельные региональные кластеры с маршрутизацией на уровне приложения. Работа часто в доказательстве, что план работает (учения по failover, восстановление), а не только в ежедневной оптимизации запросов.
CockroachDB переносит часть многорегиональной логики внутрь базы. Это может сократить число внешних компонентов, но тогда вам нужно понимать распределённую систему: состояние узлов, репликацию, ребалансировку и поведение кластера под стрессом.
На практике команды в обоих вариантах в итоге делают схожие задачи:
Режимы отказов ощущаются по-разному. В PostgreSQL падение региона часто вызывает плановый failover: возможна периодическая только-чтение работа, повышенная задержка или урезанная функциональность. В распределённой базе сложнее сценарий сетевого разрыва: система может защищать согласованность, отказывая в некоторых записях, пока не восстановится кворум.
Наблюдаемость тоже меняется. С одним primary вы в основном спрашиваете «почему этот запрос медленный?». В распределённом кластере вы также спрашиваете «где оказались данные и почему запрос пересёк регионы?».
Затраты растут как очевидно, так и скрыто. Добавление второго региона увеличит число узлов, мониторинг, сложность инцидентов и время, которое уходит на объяснение задержек и поведения при сбоях продуктовым командам.
Изменение схемы — это любое обновление формы данных: добавление колонки для фичи, переименование поля, смена типа (int → string), добавление индекса или новая таблица.
В PostgreSQL миграции могут проходить быстро, но риск чаще связан со временем блокировки и блокирующими записями. Некоторые изменения переписывают всю таблицу или удерживают блокировки дольше, чем ожидаете, и тогда обычный деплой может превратиться в инцидент при пиковом трафике.
В распределённой базе риск смещается. Даже если поддерживаются онлайн-миграции, изменения всё равно должны согласоваться между узлами и реплицироваться по регионам. «Простые» изменения могут дольше раскатываться и требовать более тщательной валидации. Вы можете закончить деплой, но всё равно наблюдать лаги, «горячие» участки и сюрпризы с планами запросов в каждом регионе.
Несколько привычек делают миграции скучными:
Пример: вы добавляете preferred_language для пользователей EU. Добавьте колонку, записывайте и старое, и новое поле в одном релизе, затем обновите UI на чтение нового поля и только после этого удаляйте старый. В многорегиональной среде поэтапные развёртывания снижают сюрпризы, когда регионы догоняют с разной скоростью.
Выбор между PostgreSQL и CockroachDB на раннем этапе — это не только решение про базу. Это меняет скорость релизов, частоту производственных сюрпризов и сколько времени команда тратит на поддержание стабильности вместо разработки фич.
Если вы можете достичь целей с одним primary регионом, простота обычно выигрывает на старте. У вас меньше движущихся частей, ясные реакции на сбои и быстрее отлаживать. Найм проще, потому что глубокий опыт PostgreSQL распространён, а локальная разработка и CI, как правило, проще.
Команды часто остаются централизованными сначала, потому что это поддерживает более быстрые итерации, проще откаты и более предсказуемую производительность. On-call проще, когда система имеет меньше движущихся частей.
Ранний переход на распределённость всё равно может быть верным решением, когда требования реальны и невозражаемы: строгие цели по времени работы в регионах, требования к хранению данных по географии или глобальная база пользователей, где задержка напрямую влияет на выручку.
Налог сложности проявляется мелкими способами, которые суммируются: фичи делаются дольше, потому что нужно учитывать многорегиональное поведение; тесты должны покрывать больше режимов отказа; инциденты длятся дольше, потому что причины могут быть связаны с таймингом репликации или консенсусом, а не просто «база упала». Даже базовые изменения схемы требуют больше осторожности.
Правило: сначала проверьте спрос, затем распределяйтесь, когда боль измерима. Частые триггеры — пропущенные SLO по времени работы в регионе, стабильный отток пользователей из-за задержки или требования соответствия, блокирующие сделки.
Если вы строите с инструментом вроде AppMaster, можно начать с более простого развёртывания, оттачивать рабочие процессы и модели данных, а затем перейти к многорегиональной стратегии, когда продукт и трафик это подтвердят.
«Многорегиональность» становится понятнее, если превратить её в несколько чисел и несколько пользовательских потоков.
Если большинство пользователей — в США, а только небольшая доля — в ЕС, возможно, вы оставите записи в одном primary регионе, ужесточите цели восстановления и добавите EU реплики чтения для некритичных экранов. Если в ЕС появляются write-heavy сценарии с требованием UX, рассмотрите EU сервисный слой или очередь, чтобы UI оставался отзывчивым. Пересмотрите выбор базы, когда многорегиональная корректность станет обязательной для ключевых таблиц (аккаунты, биллинг, права).
Представьте B2B SaaS, где у аккаунта есть коллеги в Нью-Йорке и Берлине. Все видят одни и те же тикеты, счета и лимиты использования. Платёж общий, поэтому событие оплаты должно сразу влиять на доступ по всему аккаунту.
С PostgreSQL типичная схема — primary в США и реплики в ЕС. Пользователи в США получают быстрые чтения и записи. Пользователи в ЕС читают локально, но всё, что должно быть верно «сразу» (текущий тариф, последние права, статус счёта), часто должно попасть на primary в США. Если EU-риды идут с реплики, вы принимаете, что она может отставать. Это может выглядеть так: админ в Берлине оплатил счёт, обновил страницу и всё ещё видит «просрочено» какое-то время.
В многорегиональной распределённой БД вроде CockroachDB вы можете разместить данные ближе к обоим регионам, сохранив одну логическую базу. Компромисс в том, что многие записи и некоторые чтения должны координироваться между регионами для сохранения согласованности. Эта дополнительная межрегиональная отправка становится частью нормального пути, особенно для общих записей типа настроек аккаунта и биллинга.
Часто работающий план:
Если вы строите на AppMaster, хранение логики в визуальных бизнес-процессах может упростить последующие изменения регионов развёртывания или стратегии БД.
Самая большая ошибка — думать, что «многорегионально» автоматически значит быстро для всех. Распределённая база не обходит физику. Если транзакция должна подтвердиться в двух удалённых местах, время на круги запроса обязательно проявится в каждой записи.
Ещё одна ловушка — смешивание ожиданий по корректности без явного признания. Команды требуют строгой точности для балансов, инвентаря и прав, но относят другие части как «достаточно близко». В итоге пользователь видит одни данные на одном экране и другие — на следующем.
Шаблоны, за которыми стоит следить:
Миграции требуют особого внимания, потому что они обычно происходят при быстром росте продукта. Схема, лёгкая на одиночном узле, может стать рискованной, если нужно сохранять согласованность по множеству узлов и регионов.
Рассматривайте выбор первой базы как шаг, а не судьбу. Если вы строите на AppMaster, вы можете быстро прототипировать рабочие процессы и модели данных, затем валидировать реальную задержку и поведение при сбоях до перехода на распределённую архитектуру.
Прежде чем выбрать направление, определите, что значит «хорошо» для вашего продукта. Многорегиональные настройки решают реальные проблемы, но они также заставляют постоянно выбирать компромиссы по задержке, согласованности и операциям.
Держите чеклист коротким и конкретным:
Если вы строите на безкодовом (no-code) платформе вроде AppMaster, перенос этого чеклиста в заметки проекта с ранней стадии помогает держать модель данных, бизнес-логику и шаги развертывания синхронизированными по мере изменения требований.
Большинству команд не нужна распределённая БД с первого дня. Им нужно предсказуемое поведение, простые операции и понятный путь роста.
Решение обычно сводится к одному вопросу: нужны ли вам корректные активные записи в нескольких регионах для ключевых рабочих процессов?
Практический способ проверить выбор — сфокусированное доказательство с реальными рабочими процессами.
После — пропишите владение данными. Какой регион «владеет» записью клиента? Какие таблицы должны быть строго согласованы, а какие — eventual (например, аналитические события)? Также решите, что станет триггером для миграции позже, как вы будете дополнять данные и как откатываться.
Обычный путь разработки: начать на PostgreSQL, держать схему чистой (ясные первичные ключи, меньше горячих кросс‑табличных точек записи) и проектировать так, чтобы регионально-специфичные данные было легче вынести позже.
Если вы используете AppMaster, вы можете моделировать PostgreSQL-схему в Data Designer и генерировать production-ready приложения, разворачиваемые в выбранном облаке, пока вы проверяете, действительно ли нужны многорегиональные записи.
Если вы хотите изучить этот подход, AppMaster на appmaster.io — простой способ прототипировать полный стек (бэкенд, веб и мобильные клиенты), не привязываясь к сложной многорегиональной архитектуре на раннем этапе.
Что на самом деле означает «многорегиональная доступность» для моего приложения?Начните с записи точного сбоя, который вы хотите пережить (полный выход региона, потеря узла базы данных или сетевой разрыв между регионами) и что пользователи должны иметь возможность делать в этот момент. Затем установите ясные цели по допустимой потере данных (RPO) и времени восстановления (RTO). Когда эти параметры явны, выбор между PostgreSQL и CockroachDB становится гораздо проще.
Когда PostgreSQL — лучший выбор для многорегиональных настроек?PostgreSQL часто является хорошим вариантом по умолчанию, если вы можете оставить одну основную региональную запись и готовы к короткому процессу failover при падении региона. Он проще в эксплуатации, проще в найме специалистов и обычно даёт более низкую задержку записи рядом с primary. Добавляйте реплики чтения в другие регионы, если хотите ускорить чтение и можете мириться с отставанием репликации.
Когда CockroachDB имеет больше смысла, чем PostgreSQL?CockroachDB целесообразен, когда системе нужно оставаться корректной и принимать записи даже при потере региона без ручной промоут-операции. Ценой за это станет более высокая базовая задержка записей и большая сложность, потому что базе нужно координировать реплики для сохранения сильной согласованности. Такой вариант подходит, когда многорегиональная корректность — не «желательно», а требование.
Как обычно запускают PostgreSQL в разных регионах?Обычный паттерн — один PostgreSQL primary для чтения и записи и реплики в других регионах для локального чтения. Читайте с реплик страницы, где «немного устаревшие» данные допустимы, а всё, что критично для корректности (статус оплаты, права доступа), отправляйте на primary. Так вы улучшаете UX без полного перехода на распределённые записи.
Насколько опасны устаревшие чтения с реплик PostgreSQL?Отставание реплики может привести к тому, что пользователь увидит старые данные в течение короткого периода, и это ломает сценарии, где следующий шаг ожидает сразу актуальных данных. Чтобы снизить риск, держите критические чтения на primary, проектируйте UI с терпимостью к коротким задержкам для некритичных экранов и добавляйте повторные попытки или запросы на обновление там, где это уместно. Главное — заранее решить, какие функции могут быть «eventually consistent», а какие — нет.
Почему распределённые базы данных часто кажутся медленнее для записей между континентами?Многорегиональные записи обычно повышают задержку, потому что базе нужно подтвердить запись у других реплик в разных регионах перед тем, как объявить операцию завершённой. Чем дальше регионы друг от друга, тем больше времени занимает эта координация, и это проявляется в p95 задержке. Для write-heavy приложений или многозадачных транзакций дополнительные раунды явно заметны пользователям.
Что мне измерять при сравнении PostgreSQL и CockroachDB?Сосредоточьтесь на p95 задержках для ваших ключевых действий, а не только на средних значениях или синтетических бенчмарках. Измерьте реальные времена чтения и записи из регионов, где находятся пользователи, и протестируйте несколько критических сценариев end-to-end (регистрация, оформление заказа, изменение прав). Также смоделируйте хотя бы один режим отказа и зафиксируйте, что увидят пользователи — «работает в норме» не равно «работает при сбое».
Чем отличаются изменения схемы и миграции в распределённой среде?В PostgreSQL основной риск — время блокировки и блокирующие записи при некоторых миграциях, особенно на больших таблицах. В распределённых системах изменения могут быть онлайн, но занимать больше времени на распространение и выявлять горячие участки или изменения планов запросов по регионам. Самый безопасный подход в обоих случаях — поэтапные аддитивные миграции, которые сохраняют совместимость приложения, пока данные и трафик переключаются постепенно.
Что происходит при отказе региона в каждой базе?При полном выходе региона в PostgreSQL часто запускают плановый failover: промотируют реплику и переключают приложение на новый primary, иногда с короткой паузой записи. В распределённой системе более сложная ситуация — сетевой разрыв: база может отказать в некоторых записях, чтобы защитить согласованность, пока не соберётся кворум. Ваши рукописи действий должны покрывать оба типа событий, а не только «база упала».
Могу ли я начать просто и перейти на многорегиональность позже без полной переработки?Да, если воспринимать это как эволюционный путь, а не как навсегда принятое решение. Начните с простой одно-региональной модели записи, держите схему аккуратной и делайте многорегиональные требования явными по фичам, чтобы случайно не зависеть от устаревших чтений в критичных сценариях. Если вы строите с AppMaster, вы можете быстро итеративно пробовать модели данных и логику, проверять реальную задержку и поведение при сбоях в приближенных к проду тестах и переходить к более сложной архитектуре по мере подтверждения потребности.
21 янв. 2026 г.
1 мин
20 янв. 2026 г.1 мин
20 янв. 2026 г.1 минЭкспериментируйте с AppMaster с бесплатной подпиской.
Как только вы будете готовы, вы сможете выбрать подходящий платный план.
