PostgreSQL vs CockroachDB cho khả dụng đa vùng

Bạn thực sự đang cố gắng giải quyết vấn đề gì?

"Khả dụng đa vùng" được dùng để chỉ nhiều mục tiêu khác nhau. Trộn lẫn các mục tiêu đó là cách khiến các đội chọn nhầm cơ sở dữ liệu.

Trước khi so sánh PostgreSQL và CockroachDB, hãy ghi ra (1) sự cố cụ thể bạn muốn chịu đựng và (2) người dùng nên trải nghiệm gì khi sự cố đó xảy ra.

Hầu hết đội đang theo đuổi một hỗn hợp của:

• Thời gian hoạt động cao hơn khi một vùng sập (failover)
• Phản hồi nhanh hơn cho người dùng ở xa vùng chính (độ trễ thấp hơn)
• Quy tắc dữ liệu gắn với địa lý (tính cục bộ hoặc lưu trú dữ liệu)
• Hành vi dự đoán được dưới tải, không chỉ trong các bài test đường vui vẻ

Mục tiêu chung khá đơn giản: một khách hàng ở châu lục khác vẫn nên nhận kết quả nhanh và đúng.

Điểm khó là "nhanh" và "đúng" có thể mâu thuẫn khi bạn phân tán ghi trên nhiều vùng. Tính nhất quán mạnh thường đòi hỏi phối hợp xuyên vùng, và điều đó làm tăng độ trễ. Giảm độ trễ thường có nghĩa là đọc từ bản sao gần đó hoặc dùng sao chép bất đồng bộ, dẫn đến đọc lỗi thời hoặc xử lý xung đột mà đội bạn phải tự lo.

Ví dụ cụ thể: một người dùng ở Đức cập nhật địa chỉ giao hàng rồi ngay lập tức thanh toán. Nếu bước thanh toán đọc từ replica ở Mỹ chậm vài giây, đơn hàng có thể dùng địa chỉ cũ. Một số sản phẩm chấp nhận điều đó với UX rõ ràng và retry. Những sản phẩm khác (thanh toán, tồn kho, tuân thủ) thì không.

Không có lựa chọn tốt chung cho mọi tình huống. Câu trả lời đúng phụ thuộc vào cái gì không bao giờ được sai, cái gì có thể chậm hơn một chút, và đội bạn chịu được bao nhiêu phức tạp vận hành hàng ngày.

Hai cách tiếp cận để “khả dụng ở nhiều vùng”

Khi người ta so sánh PostgreSQL vs CockroachDB cho dùng đa vùng, họ thường đang so sánh hai thiết kế khác nhau.

Với PostgreSQL, cấu hình phổ biến nhất là single-primary. Một vùng là "nhà" nơi ghi xảy ra. Các vùng khác chạy read replica sao chép thay đổi từ primary. Nếu vùng primary sập, bạn promote một replica ở nơi khác và trỏ app sang nó. Nếu làm tốt, cách này hoạt động rất tốt, nhưng hệ thống vẫn tổ chức quanh một vị trí ghi chính cộng với kế hoạch failover có chủ đích.

Với hệ Distributed SQL như CockroachDB, cơ sở dữ liệu được thiết kế để phân bổ dữ liệu và trách nhiệm qua các vùng ngay từ đầu. Dữ liệu được sao chép tới nhiều node, và cluster đồng thuận về thứ tự ghi. Bạn thường có thể đặt một số dữ liệu gần người dùng ở các vùng khác nhau trong khi vẫn giữ một cơ sở dữ liệu logic duy nhất.

Điều thay đổi với đội phát triển app là ít liên quan đến cú pháp SQL hơn và nhiều về kỳ vọng:

• Ghi: Ghi trên PostgreSQL nhanh nhất khi ở gần primary. Ghi trên CockroachDB thường cần đồng thuận từ nhiều bản sao, có thể bao gồm xác nhận xuyên vùng.
• Đọc: PostgreSQL có thể phục vụ đọc cục bộ từ replica (đổi lấy rủi ro lỗi thời). CockroachDB có thể phục vụ đọc nhất quán, nhưng có thể phải trả chi phí phối hợp tùy cách đặt dữ liệu.
• Sự cố: Failover PostgreSQL là một công việc bạn kích hoạt và quản lý. CockroachDB được xây để tiếp tục chạy qua một số lỗi vùng, nhưng chỉ trong giới hạn quy tắc replication và quorum của nó.

Yêu cầu ẩn là tính đúng đắn khi xảy ra lỗi. Nếu bạn chấp nhận đọc hơi lỗi thời, hoặc tạm dừng ghi ngắn trong failover, PostgreSQL single-primary có thể phù hợp. Nếu bạn cần hệ thống vẫn đúng và có thể ghi trong khi một vùng sập, bạn phải chấp nhận chi phí phối hợp của cơ sở dữ liệu phân tán.

Đảm bảo nhất quán: bạn có thể tin vào điều gì

Nhất quán, nói đơn giản: khi ai đó cập nhật một bản ghi, mọi người khác nên thấy cùng một sự thật.

Với PostgreSQL, nhất quán mạnh đơn giản nhất khi app của bạn nói chuyện với một primary duy nhất. Đọc và ghi diễn ra ở một nơi, nên transaction hành xử dự đoán được. Bạn có thể thêm replica để tăng tốc đọc ở vùng khác, nhưng khi đó bạn phải quyết định khi nào chấp nhận đọc hơi lỗi thời.

Với CockroachDB và các hệ Distributed SQL khác, nhất quán mạnh cũng khả thi, nhưng càng tốn kém khi bạn trải dữ liệu qua các vùng xa nhau. Những ghi phải nhất quán xuyên vùng cần phối hợp giữa các node. Vùng càng xa nhau thì thời gian phối hợp càng lâu. Bạn thường cảm nhận điều này như ghi chậm hơn và transaction chậm hơn, nhất là khi một transaction chạm tới hàng sống ở các vùng khác nhau.

Cả hai hệ đều hỗ trợ transaction serializable (cơ sở dữ liệu làm việc để các thay đổi đồng thời trông như xảy ra tuần tự). Khác biệt là phần công việc nằm ở đâu: PostgreSQL trả phần lớn chi phí bên trong một vùng, trong khi hệ phân tán có thể trả chi phí đó xuyên vùng.

Một vài câu hỏi giúp làm cụ thể các đánh đổi:

• Người dùng có bao giờ thấy đọc lỗi thời, dù chỉ vài giây không?
• Hai vùng có được chấp nhận ghi độc lập không, hay mọi ghi phải được đồng ý toàn cầu?
• Nếu hai người cùng sửa một bản ghi cùng lúc thì sao? Bạn cho phép xung đột?
• Hành động nào phải luôn đúng mọi lúc (thanh toán, quyền), so với cái nào "eventually okay" (analytics)?
• Bạn cần một sự thật toàn cục hay "sự thật cục bộ" chấp nhận được cho một vài dữ liệu?

Kỳ vọng về độ trễ: người dùng sẽ cảm nhận gì

Mô hình tư duy hữu ích: khoảng cách cộng thời gian, và phối hợp cộng thêm thời gian nữa. Khoảng cách là vật lý. Phối hợp là khi cơ sở dữ liệu chờ các node khác đồng ý trước khi tuyên bố "xong."

Với cấu hình PostgreSQL một vùng, hầu hết công việc diễn ra gần nhau. Đọc và ghi thường hoàn thành trong một lượt từ app tới DB. Nếu bạn đặt replica đọc ở vùng khác, đọc có thể cục bộ, nhưng ghi vẫn về primary và replica luôn trễ ít nhất một khoảng.

Trong hệ phân tán như CockroachDB, dữ liệu được trải khắp các vùng. Điều này có thể làm một số đọc nhanh khi dữ liệu cần thiết nằm gần. Nhưng nhiều ghi cần được xác nhận bởi đa số bản sao. Nếu dữ liệu của bạn được sao chép qua các châu lục, ngay cả một ghi đơn giản cũng có thể cần xác nhận xuyên vùng.

Đừng đánh giá chỉ bằng độ trễ trung bình. Hãy nhìn vào độ trễ p95 (5% chậm nhất). Người dùng để ý những lần chậm đó. Một trang thường tải trong 120 ms nhưng thỉnh thoảng chạm 800 ms vài lần một ngày sẽ khiến trải nghiệm cảm giác bất ổn, dù trung bình có vẻ ổn.

"Nhanh" nghĩa gì phụ thuộc vào workload. Ứng dụng nặng ghi thường cảm nhận rõ chi phí phối hợp hơn. Ứng dụng nặng đọc có thể làm tốt khi đọc là cục bộ. Transaction lớn, workflow nhiều bước, và các "hàng nóng" (nhiều người cập nhật cùng một bản ghi) thường khuếch đại độ trễ.

Khi đánh giá PostgreSQL vs CockroachDB, hãy vẽ bản đồ các hành động người dùng hàng đầu (đăng ký, thanh toán, tìm kiếm, cập nhật admin) tới chỗ dữ liệu nằm và có bao nhiêu vùng phải đồng thuận trên mỗi transaction. Bài tập đó dự đoán cảm nhận người dùng tốt hơn các benchmark chung chung.

Các đánh đổi vận hành: bạn sẽ chạy gì hàng ngày

Danh sách tính năng quan trọng nhưng ít quan trọng hơn thứ khiến bạn tỉnh giấc lúc 2 giờ sáng và những gì đội bạn phải làm hàng tuần.

Vận hành PostgreSQL quen thuộc và dễ dự đoán. Đa vùng thường nghĩa là bạn cũng vận hành các phần hỗ trợ: replica, công cụ failover, hoặc các cluster vùng riêng với routing ở tầng app. Công việc thường là chứng minh kế hoạch hoạt động (diễn tập failover, phục hồi) hơn là tuning truy vấn hàng ngày.

CockroachDB đẩy nhiều câu chuyện đa vùng vào bên trong cơ sở dữ liệu. Điều đó có thể giảm số thành phần phụ trợ, nhưng đồng nghĩa bạn phải hiểu hệ phân tán: sức khỏe node, replication, rebalancing, và cluster hành xử thế nào dưới tải.

Thực tế, các đội cuối cùng làm các công việc lõi giống nhau ở cả hai setup:

• Lên kế hoạch nâng cấp và xác thực driver, monitoring, và tự động hóa
• Sao lưu và thử khôi phục (không chỉ kiểm tra backup tồn tại)
• Thực hành failover và ghi runbook chi tiết
• Điều tra truy vấn chậm và tách biệt "truy vấn xấu" khỏi độ trễ xuyên vùng
• Theo dõi tăng trưởng lưu trữ và hành vi compact lâu dài

Các chế độ lỗi có cảm giác khác nhau. Với PostgreSQL, outage vùng thường kích hoạt failover có chủ đích. Bạn có thể chấp nhận chế độ chỉ đọc trong một thời gian, độ trễ cao hơn, hoặc giảm chức năng. Trong cơ sở dữ liệu phân tán, kịch bản khó hơn thường là network split. Hệ thống có thể bảo vệ tính nhất quán bằng cách từ chối một số ghi cho tới khi đạt quorum.

Observability cũng thay đổi. Với primary đơn, bạn thường hỏi: "Tại sao truy vấn này chậm?" Với cluster phân tán, bạn còn hỏi: "Dữ liệu này nằm ở đâu, và tại sao truy vấn lại xuyên vùng?"

Chi phí tăng ở cả hai mặt rõ ràng và không rõ ràng. Thêm vùng thứ hai tăng số node, nhưng cũng tăng monitoring, độ phức tạp sự cố, và thời gian giải thích độ trễ và hành vi lỗi cho đội sản phẩm.

Thay đổi schema và migration trong môi trường phân tán

Một thay đổi schema là bất kỳ cập nhật nào tới hình dạng dữ liệu: thêm cột cho feature flag, đổi tên trường, đổi kiểu (int sang string), thêm index, hoặc thêm bảng mới.

Trong PostgreSQL, migration có thể nhanh, nhưng rủi ro thường là thời gian khóa và chặn ghi. Một số thay đổi viết lại toàn bộ bảng hoặc giữ khóa lâu hơn dự kiến, có thể biến deploy bình thường thành sự cố nếu xảy ra giờ cao điểm.

Trong cơ sở dữ liệu phân tán, rủi ro chuyển dịch. Ngay cả khi hỗ trợ thay đổi schema online, thay đổi vẫn cần đồng thuận giữa các node và sao chép qua các vùng. Những thay đổi "đơn giản" có thể mất lâu hơn để triển khai và lâu hơn để xác thực. Bạn có thể deploy xong nhưng vẫn phải theo dõi lag, hotspot, và bất ngờ về kế hoạch truy vấn ở mỗi vùng.

Một vài thói quen giúp migrations nhàm chán:

• Ưu tiên thay đổi additive trước (thêm cột, thêm bảng). Chuyển đọc và ghi sau. Xóa trường cũ sau cùng.
• Giữ mỗi migration đủ nhỏ để rollback nhanh.
• Tránh đổi kiểu tại chỗ nếu có thể. Backfill vào cột mới.
• Xem index như một rollout tính năng, không phải một tweak nhanh.
• Thực hành migration với kích thước dữ liệu thực tế, không phải DB test rỗng.

Ví dụ: bạn thêm preferred_language cho người dùng EU. Thêm cột, ghi cả trường cũ và mới trong một release, rồi cập nhật UI đọc trường mới, và chỉ sau đó dọn dẹp. Trong multi-region, rollout theo giai đoạn giảm bất ngờ khi các vùng bắt kịp ở tốc độ khác nhau.

Chi phí thực sự của việc phân tán sớm

Chọn giữa PostgreSQL và CockroachDB sớm không chỉ là quyết định về cơ sở dữ liệu. Nó thay đổi tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường, tần suất bất ngờ ở production, và thời gian đội dành để giữ hệ thống ổn định thay vì xây tính năng.

Nếu bạn đạt mục tiêu bằng cách một vùng primary, giữ mọi thứ đơn giản thường thắng ở giai đoạn đầu. Bạn có ít thành phần chuyển động hơn, lỗi rõ ràng hơn, và debug nhanh hơn. Tuyển dụng cũng dễ hơn vì kinh nghiệm sâu về PostgreSQL phổ biến, và phát triển local/CI thường đơn giản hơn.

Các đội thường trung tâm hóa trước vì nó hỗ trợ lặp nhanh hơn, rollback đơn giản hơn, và hiệu năng dự đoán hơn. On-call dễ hơn khi hệ thống có ít thành phần.

Phân tán sớm vẫn có thể là quyết định đúng khi yêu cầu rõ ràng và không thể thương lượng: mục tiêu uptime nghiêm ngặt trên nhiều vùng, nhu cầu lưu trú dữ liệu theo luật, hoặc user base toàn cầu mà độ trễ ảnh hưởng trực tiếp tới doanh thu.

Thuế phức tạp xuất hiện ở những cách nhỏ tích lũy: công việc tính năng lâu hơn vì bạn phải cân nhắc hành vi đa vùng, test phải bao phủ nhiều chế độ lỗi hơn, và sự cố kéo dài vì nguyên nhân gốc có thể là timing, sao chép, hoặc đồng thuận thay vì "cơ sở dữ liệu sập." Ngay cả các thay đổi schema cơ bản cũng cần thận trọng hơn.

Quy tắc thực tế: xác thực nhu cầu trước, rồi phân tán khi đau đớn đo được. Các trigger phổ biến là không đạt SLO uptime ở một vùng, người dùng rời bỏ do độ trễ, hoặc yêu cầu tuân thủ chặn các giao dịch.

Nếu bạn xây với công cụ như AppMaster, nó có thể giúp bắt đầu bằng một triển khai đơn giản trong khi bạn tinh chỉnh workflow và mô hình dữ liệu, rồi chuyển sang kế hoạch đa vùng khi product và pattern traffic đã chứng minh cần thiết.

Cách từng bước để chọn giữa chúng

"Đa vùng" trở nên rõ ràng khi bạn biến nó thành vài con số và vài luồng người dùng.

Các bước

1. Viết rõ RPO và RTO bằng lời đơn giản. Ví dụ: "Nếu một vùng chết, chúng tôi có thể mất tối đa 1 phút dữ liệu (RPO), và phải phục hồi trong 15 phút (RTO)." Nếu bạn không thể chịu mất các ghi đã commit, hãy nói rõ.
2. Bản đồ nơi người dùng ở, và đánh dấu hành động quan trọng khi ghi. Liệt kê các vùng và hành động hàng đầu: đăng ký, thanh toán, đặt lại mật khẩu, đăng bình luận, xem feed. Không phải mọi ghi đều quan trọng như nhau.
3. Đặt nhu cầu nhất quán theo từng tính năng. Thanh toán, tồn kho, và số dư tài khoản thường cần độ chính xác nghiêm ngặt. Feed, analytics, và "lần truy cập cuối" thường chấp nhận trễ nhẹ.
4. Đặt ngân sách độ trễ và test từ các vùng mục tiêu. Quyết định "đủ nhanh" nghĩa là gì (ví dụ 200–400 ms cho các hành động chính), rồi đo RTT từ các vùng bạn quan tâm.
5. Chọn mô hình vận hành đội bạn có thể hỗ trợ. Trung thực về thời gian on-call, kỹ năng cơ sở dữ liệu, và dung nạp phức tạp.

Ví dụ nhanh

Nếu hầu hết người dùng ở Mỹ và chỉ một phần nhỏ ở EU, bạn có thể giữ ghi ở một vùng chính, siết mục tiêu recovery, và thêm tối ưu đọc EU cho các màn hình không quan trọng. Nếu workflow ghi-heavy ở EU cần UX tốt hơn, cân nhắc một tầng service EU hoặc queue để UI vẫn nhạy. Xem lại lựa chọn DB khi correctness đa vùng cần cho các bảng lõi (accounts, billing, permissions).

Kịch bản ví dụ: khách hàng Mỹ và EU dùng cùng sản phẩm

Hình dung một B2B SaaS nơi một tài khoản có đồng đội ở New York và Berlin. Mọi người thấy cùng vé, hóa đơn và giới hạn sử dụng. Billing chung nên một sự kiện thanh toán ảnh hưởng ngay tới quyền truy cập cho toàn bộ tài khoản.

Với PostgreSQL, setup phổ biến là primary ở Mỹ và replica đọc ở EU. Người dùng Mỹ có đọc và ghi nhanh. Người dùng EU có thể đọc cục bộ, nhưng mọi thứ cần chính xác ngay lập tức (gói hiện tại, quyền, trạng thái hóa đơn) thường phải tới primary ở Mỹ. Nếu đọc từ replica EU, bạn chấp nhận nó có thể trễ. Điều này có thể khiến admin tài chính ở Berlin thanh toán một hóa đơn, refresh và vẫn thấy "quá hạn" trong một lúc.

Với DB phân tán đa vùng như CockroachDB, bạn có thể đặt dữ liệu gần cả hai vùng trong khi vẫn giữ một DB logic. Đổi lại, nhiều ghi và một số đọc phải phối hợp xuyên vùng để đảm bảo nhất quán. Lượt trao đổi xuyên vùng đó trở thành đường dẫn bình thường, đặc biệt với các bản ghi chia sẻ như cài đặt tài khoản và billing.

Kế hoạch theo giai đoạn thường hiệu quả:

• Bắt đầu một vùng với primary PostgreSQL, rồi đo nơi người dùng và ghi thực sự nằm.
• Thêm replica đọc EU cho báo cáo và màn hình không quan trọng.
• Nếu các luồng ghi-heavy ở EU cần UX tốt hơn, cân nhắc một service layer EU hoặc queue để UI phản hồi nhanh.
• Xem lại lựa chọn DB khi correctness đa vùng cần cho các bảng lõi.

Nếu bạn xây trên AppMaster, giữ logic trong các business process trực quan có thể làm cho việc thay đổi vùng triển khai hoặc chiến lược DB sau này bớt đau đầu.

Sai lầm phổ biến các đội hay mắc

Sai lầm lớn nhất là cho rằng "đa vùng" tự động có nghĩa là nhanh cho mọi người. Hệ phân tán không thắng được vật lý. Nếu một transaction phải xác nhận ở hai nơi xa nhau, thời gian vòng đi vòng lại sẽ hiện rõ ở mọi ghi.

Cái bẫy khác là trộn lẫn kỳ vọng đúng đắn mà không thừa nhận. Đội đòi chính xác cho số dư, tồn kho và quyền, nhưng lại xem phần khác của app là "gần đúng được." Người dùng rồi thấy một giá trị trên màn hình này và giá trị khác ở bước kế tiếp.

Các pattern cần chú ý:

• Mong mọi ghi đều cảm thấy như local ngay cả khi chúng cần xác nhận xuyên vùng
• Xem eventual consistency là chi tiết UI và phát hiện nó phá vỡ luật nghiệp vụ (refund, quota, quyền)
• Học về thực tế vận hành chỉ sau sự cố đầu tiên (backup, upgrade, sức khỏe node, lỗi vùng)
• Đánh giá thấp thời gian debug transaction chậm khi log và dữ liệu phân tán qua các vùng
• Xem quyết định đầu tiên là vĩnh viễn thay vì lên kế hoạch tiến hóa

Migrations cần chú ý đặc biệt vì thường xảy ra khi sản phẩm tăng trưởng nhanh nhất. Một thay đổi schema dễ trên một node có thể trở nên rủi ro khi phải nhất quán trên nhiều node và vùng.

Hãy coi lựa chọn cơ sở dữ liệu đầu tiên là một bước, không phải vận mệnh. Nếu bạn xây với AppMaster, bạn có thể prototype workflow và mô hình dữ liệu nhanh, rồi kiểm chứng độ trễ và hành vi lỗi thực trước khi cam kết kiến trúc phân tán phức tạp.

Checklist nhanh trước khi cam kết

Trước khi chọn hướng đi, định nghĩa "tốt" nghĩa là gì cho sản phẩm. Multi-region giải quyết vấn đề thật, nhưng buộc bạn phải đưa ra các lựa chọn liên tục về độ trễ, nhất quán và vận hành.

Giữ checklist ngắn và cụ thể:

• Xác định 3 hành động người dùng hàng đầu (ví dụ: đăng nhập, thanh toán, cập nhật bản ghi chia sẻ) và nơi người dùng đó ở.
• Quyết định tính năng nào phải nhất quán mạnh giữa các vùng và cái nào chịu được trễ.
• Viết câu chuyện lỗi rõ ràng: "Nếu vùng X sập 1 giờ, người dùng ở vùng Y vẫn làm được A và B, nhưng không C."
• Phân công trách nhiệm cho backup, kiểm thử restore, nâng cấp và monitoring.
• Soạn kế hoạch thay đổi schema giữ app tương thích qua rollout theo giai đoạn.

Nếu bạn xây với nền tảng no-code như AppMaster, đưa checklist này vào ghi chú xây dựng giúp đồng bộ mô hình dữ liệu, logic nghiệp vụ và bước rollout khi yêu cầu thay đổi.

Bước tiếp theo: kiểm tra giả định và chọn lộ trình xây dựng

Hầu hết đội không cần DB phân tán ngay ngày đầu. Họ cần hành vi dự đoán được, vận hành đơn giản và cách rõ ràng để mở rộng.

Quyết định thường về một câu hỏi: bạn có cần ghi đúng và hoạt động ở nhiều vùng cho các workflow lõi không?

• Nếu bạn có thể giữ một vùng primary và dùng replica, cache hoặc bản sao chỉ đọc ở nơi khác, PostgreSQL thường phù hợp.
• Nếu bạn thật sự cần ghi đa vùng với nhất quán mạnh, Distributed SQL có thể phù hợp, với điều kiện bạn chấp nhận độ trễ cơ bản cao hơn và phức tạp vận hành.

Cách thực tế để thử nghiệm lựa chọn là chạy một proof tập trung dùng workflow thực.

Kế hoạch proof nhỏ (1–2 ngày)

• Đo độ trễ p95 từ mỗi vùng bạn quan tâm (đọc và ghi).
• Mô phỏng một chế độ lỗi (kill một node, chặn một vùng, hoặc vô hiệu hóa traffic giữa các vùng) và ghi lại cái gì bị ảnh hưởng.
• Chạy 2–3 transaction quan trọng end-to-end (đăng ký, thanh toán, cập nhật profile) và quan sát retry, timeout và lỗi hiển thị với người dùng.
• Thử một thay đổi schema bạn dự đoán sẽ làm thường (thêm cột, thêm index). Đo thời gian và ghi chú cái gì bị block.

Sau đó, ghi quyền sở hữu dữ liệu. Vùng nào "sở hữu" bản ghi khách hàng? Bảng nào phải nhất quán mạnh, bảng nào có thể eventual (như event analytics)? Quyết định trigger để di trú sau này, cách backfill và rollback.

Lộ trình phổ biến là bắt đầu trên PostgreSQL, giữ schema sạch (khóa chính rõ ràng, ít hotspot ghi chéo bảng), và thiết kế để dữ liệu vùng cụ thể dễ tách ra sau này.

Nếu bạn dùng AppMaster, bạn có thể mô hình schema PostgreSQL trong Data Designer và sinh app sẵn sàng production để triển khai lên cloud bạn chọn trong khi kiểm chứng liệu ghi đa vùng thật sự cần hay không. Nếu muốn khám phá cách này, AppMaster trên appmaster.io là cách nhanh để prototype toàn stack (backend, web và mobile) mà không phải cam kết ngay kiến trúc đa vùng phức tạp.