Aprende qué es SQL distribuido, cómo difieren Spanner, CockroachDB y YugabyteDB, y qué casos reales justifican SQL fuertemente consistente y multirregión.
“Distributed SQL” es una base de datos que se parece y se siente como una base de datos relacional tradicional—tablas, filas, joins, transacciones y SQL—pero está diseñada para ejecutarse como un clúster en muchas máquinas (y a menudo en varias regiones) mientras sigue comportándose como una sola base de datos lógica.
Esa combinación importa porque intenta ofrecer tres cosas a la vez:
Un RDBMS clásico (como PostgreSQL o MySQL) suele ser más fácil de operar cuando todo vive en un nodo primario. Puedes escalar lecturas con réplicas, pero escalar escrituras y sobrevivir a fallos regionales normalmente requiere arquitectura adicional (sharding, failover manual y lógica de aplicación cuidadosa).
Muchos sistemas NoSQL tomaron el enfoque opuesto: escalado y alta disponibilidad primero, a veces relajando garantías de consistencia o ofreciendo modelos de consulta más simples.
Distributed SQL aspira a un camino intermedio: mantener el modelo relacional y las transacciones ACID, pero distribuir los datos automáticamente para manejar crecimiento y fallos.
Las bases de datos Distributed SQL están hechas para problemas como:
Por eso productos como Google Spanner, CockroachDB y YugabyteDB se evalúan a menudo para despliegues multirregión y servicios siempre activos.
Distributed SQL no es automáticamente “mejor”. Aceptas más piezas en movimiento y diferentes realidades de rendimiento (saltos de red, consenso, latencia entre regiones) a cambio de resiliencia y escalado.
Si tu carga cabe en una sola base de datos bien gestionada con una réplica y una configuración de replicación sencilla, un RDBMS convencional puede ser más simple y barato. Distributed SQL justifica su uso cuando la alternativa es sharding personalizado, failover complejo o requisitos de negocio que exigen consistencia y disponibilidad multirregión.
Distributed SQL pretende sentirse como una base de datos SQL familiar mientras almacena datos en múltiples máquinas (y a menudo en varias regiones). Lo difícil es coordinar muchos ordenadores para que se comporten como un sistema único y fiable.
Cada fragmento de datos suele copiarse en varios nodos (replicación). Si un nodo falla, otra copia puede seguir sirviendo lecturas y aceptar escrituras.
Para evitar que las réplicas diverjan, los sistemas Distributed SQL usan protocolos de consenso—más comúnmente Raft (CockroachDB, YugabyteDB) o Paxos (Spanner). A alto nivel, consenso significa:
Esa “votación por mayoría” es lo que te da consistencia fuerte: una vez que una transacción se confirma, otros clientes no verán una versión más antigua de los datos.
Ninguna máquina puede contenerlo todo, así que las tablas se dividen en trozos más pequeños llamados shards/particiones (Spanner los llama splits; CockroachDB los llama ranges; YugabyteDB los llama tablets).
Cada partición se replica (usando consenso) y se coloca en nodos específicos. La colocación no es aleatoria: puedes influirla mediante políticas (por ejemplo, mantener registros de clientes de la UE en regiones de la UE, o mantener particiones calientes en nodos más rápidos). Una buena colocación reduce los viajes por la red y hace el rendimiento más predecible.
Con una base de datos de un solo nodo, una transacción a menudo puede confirmar con trabajo de disco local. En Distributed SQL, una transacción puede tocar múltiples particiones—potencialmente en distintos nodos.
Confirmar de forma segura suele requerir coordinación extra:
Esos pasos introducen viajes de red, por eso las transacciones distribuidas suelen añadir latencia—especialmente cuando los datos abarcan regiones.
Cuando los despliegues abarcan regiones, los sistemas intentan mantener las operaciones “cerca” de los usuarios:
Este es el equilibrio central multirregión: puedes optimizar la capacidad de respuesta local, pero la consistencia fuerte a través de largas distancias seguirá teniendo un coste de red.
Antes de recurrir a distributed SQL, verifica tus necesidades básicas. Si tienes una sola región principal, carga predecible y un equipo de operaciones pequeño, una base de datos relacional convencional (o Postgres/MySQL gestionado) suele ser la forma más simple de lanzar funciones rápido. A menudo puedes estirar una configuración de una sola región mucho con réplicas de lectura, caching y buen diseño de esquemas/índices.
Distributed SQL merece consideración seria cuando se cumple una (o más) de estas condiciones:
Los sistemas distribuidos añaden complejidad y coste. Ten cuidado si:
Si puedes responder “sí” a dos o más, probablemente valga la pena evaluar Distributed SQL:
Distributed SQL suena a “tenerlo todo”, pero los sistemas reales fuerzan elecciones—especialmente cuando las regiones no pueden hablarse de forma fiable.
Piensa en una partición de red como “el enlace entre regiones está inestable o caído”. En ese momento, una base de datos puede priorizar:
Los sistemas Distributed SQL suelen construirse favoreciendo la consistencia para transacciones. Eso es lo que muchos equipos desean—hasta que una partición hace que ciertas operaciones deban esperar o fallen.
Consistencia fuerte significa que, una vez que una transacción se confirma, cualquier lectura posterior devuelve ese valor confirmado—no “funcionó en una región pero no en otra”. Esto es crítico para:
Si la promesa de tu producto es “cuando lo confirmamos, es real”, la consistencia fuerte es una característica, no un lujo.
Dos comportamientos prácticos importan:
La consistencia fuerte entre regiones normalmente requiere consenso (múltiples réplicas deben estar de acuerdo antes del commit). Si las réplicas están en continentes distintos, la velocidad de la luz se convierte en una limitación: cada escritura cross-region puede añadir decenas o cientos de milisegundos.
El tradeoff es simple: más seguridad geográfica y corrección suele significar mayor latencia de escritura a menos que elijas cuidadosamente dónde residen los datos y dónde se permiten commits.
Google Spanner es una base de datos Distributed SQL ofrecida principalmente como servicio gestionado en Google Cloud. Está diseñada para despliegues multirregión donde quieres una sola base lógica con datos replicados entre nodos y regiones. Spanner soporta dos opciones de dialecto SQL—GoogleSQL (su dialecto nativo) y un dialecto compatible con PostgreSQL—así que la portabilidad varía según el que elijas y de las funciones de tu aplicación.
CockroachDB es una base de datos Distributed SQL que busca resultar familiar a equipos acostumbrados a PostgreSQL. Usa el protocolo wire de PostgreSQL y soporta un gran subconjunto del estilo SQL de Postgres, pero no es un reemplazo byte a byte de Postgres (algunas extensiones y comportamientos en casos límite difieren). Puedes usarlo como servicio gestionado (CockroachDB Cloud) o autoalojarlo.
YugabyteDB es una base de datos distribuida con una API SQL compatible con PostgreSQL (YSQL) y una API adicional compatible con Cassandra (YCQL). Al igual que CockroachDB, se evalúa por equipos que quieren ergonomía parecida a Postgres mientras escalan en nodos y regiones. Está disponible autoalojado y gestionado (YugabyteDB Managed), con despliegues habituales desde HA en una sola región hasta configuraciones multirregión.
Los servicios gestionados reducen típicamente el trabajo operativo (upgrades, backups, integraciones de monitorización), mientras que el autoalojamiento ofrece más control sobre redes, tipos de instancia y dónde se ejecutan físicamente los datos. Spanner se consume más comúnmente como servicio gestionado en GCP; CockroachDB y YugabyteDB se usan tanto gestionados como autoalojados, incluyendo multi-cloud y on-prem.
Los tres hablan “SQL”, pero la compatibilidad diaria depende de la elección de dialecto (Spanner), la cobertura de características de Postgres (CockroachDB/YugabyteDB) y de si tu app depende de extensiones, funciones o semánticas transaccionales específicas de Postgres.
Invertir tiempo en pruebas paga: testa tus consultas, migraciones y comportamiento del ORM temprano en lugar de asumir equivalencia plug-and-play.
Un encaje clásico para Distributed SQL es un producto SaaS B2B con clientes en Norteamérica, Europa y APAC—piensa en herramientas de soporte, plataformas de RRHH, dashboards analíticos o marketplaces.
El requisito de negocio es simple: los usuarios quieren una app “local”, mientras la empresa quiere una base de datos lógica única que esté siempre disponible.
Muchos equipos SaaS acaban con una mezcla de requisitos:
Distributed SQL puede modelar esto de forma limpia con localidad por inquilino: coloca los datos primarios de cada inquilino en una región específica (o conjunto de regiones) mientras mantienes el esquema y el modelo de consultas consistente en todo el sistema. Así evitas la proliferación de “una base de datos por región” y cumples requisitos de residencia.
Para mantener la app rápida, normalmente buscas:
Esto importa porque los viajes cross-region dominan la latencia percibida por el usuario. Incluso con consistencia fuerte, un buen diseño de localidad asegura que la mayoría de peticiones no paguen el coste de una red intercontinental.
Los beneficios técnicos solo importan si las operaciones siguen siendo manejables. Para SaaS global planifica:
Hecho bien, Distributed SQL te da una experiencia de producto única que sigue sintiéndose local—sin dividir el equipo de ingeniería en “la pila EU” y “la pila APAC”.
Los sistemas financieros son donde “eventual consistency” puede transformarse en dinero perdido. Si un cliente hace un pedido, se autoriza un pago y se actualiza un saldo, esos pasos deben coincidir en una única verdad—ahora.
La consistencia fuerte importa porque evita que dos regiones (o servicios) tomen cada uno una decisión “razonable” que resulte en un libro contable incorrecto.
En un flujo típico—crear pedido → reservar fondos → capturar pago → actualizar saldo/libro—quieres garantías como:
Distributed SQL encaja aquí porque te da transacciones ACID y restricciones a través de nodos (y a menudo regiones), de modo que las invariantes del libro se mantienen incluso durante fallos.
La mayoría de integraciones de pago son propensas a reintentos: timeouts, reenvíos de webhooks y reprocesado de jobs son normales. La base de datos debe ayudarte a hacer reintentos seguros.
Un enfoque práctico es combinar claves de idempotencia a nivel aplicación con unicidad impuesta por la base de datos:
idempotency_key por cliente/intento de pago.(account_id, idempotency_key).De ese modo, el segundo intento se convierte en un no-op inocuo en lugar de un doble cargo.
Eventos de ventas y nóminas pueden generar ráfagas de escrituras (autorizaciones, capturas, transferencias). Con Distributed SQL puedes escalar añadiendo nodos para aumentar el throughput de escrituras manteniendo el mismo modelo de consistencia.
La clave es planificar para hot keys (p. ej., una cuenta de comerciante que recibe todo el tráfico) y usar patrones de esquema que distribuyan la carga.
Los flujos financieros suelen requerir trazabilidad inmutable, auditabilidad (quién/qué/cuándo) y políticas de retención predecibles. Incluso sin nombrar regulaciones específicas, asume que necesitarás: entradas de ledger append-only, registros con timestamp, control de acceso y reglas de retención/archivado que no comprometan la auditabilidad.
Inventario y reservas parecen sencillos hasta que tienes múltiples regiones sirviendo el mismo recurso escaso: el último asiento, un lanzamiento limitado o una habitación de hotel para una noche específica.
Lo difícil no es leer la disponibilidad—es evitar que dos personas reclamen el mismo artículo al mismo tiempo.
En una configuración multirregión sin consistencia fuerte, cada región puede creer temporalmente que tiene inventario disponible basándose en datos ligeramente desactualizados. Si dos usuarios hacen checkout en regiones distintas durante esa ventana, ambos pueden aceptarse localmente y luego entrar en conflicto durante la reconciliación.
Así ocurre la sobreventa cross-region: no porque el sistema “esté mal”, sino porque permitió verdades divergentes por un momento.
Distributed SQL suele elegirse aquí porque puede imponer un resultado autoritativo único para asignaciones de escritura—así el “último asiento” realmente queda asignado una sola vez, aunque las peticiones lleguen desde diferentes continentes.
Hold + confirm: coloca una retención temporal (registro de reserva) en una transacción, luego confirma el pago en un segundo paso.
Expiraciones: las retenciones deben expirar automáticamente (p. ej., 10 minutos) para evitar que el inventario quede bloqueado si un usuario abandona el checkout.
Outbox transaccional: cuando una reserva se confirma, escribe una fila “evento a enviar” en la misma transacción y luego entregala de forma asíncrona (email, fulfillment, analytics o un bus de mensajes)—sin arriesgar un gap de “reservado pero no se envió confirmación”.
La conclusión: si tu negocio no tolera la doble asignación entre regiones, las garantías transaccionales fuertes dejan de ser una cuestión técnica y pasan a ser una característica de producto.
La alta disponibilidad (HA) encaja bien con Distributed SQL cuando el downtime es costoso, las caídas impredecibles son inaceptables y necesitas que el mantenimiento sea rutinario.
El objetivo no es “nunca fallar”—es cumplir SLOs claros (por ejemplo, 99.9% o 99.99% uptime) incluso cuando nodos mueren, zonas quedan fuera o aplicas upgrades.
Empieza por traducir “always-on” en expectativas medibles: tiempo máximo mensual de caída, RTO y RPO.
Los sistemas Distributed SQL pueden seguir sirviendo lecturas/escrituras durante muchos fallos comunes, pero solo si tu topología coincide con tu SLO y tu aplicación maneja errores transitorios (reintentos, idempotencia) limpiamente.
El mantenimiento planificado también importa. Las actualizaciones rolling y el reemplazo de instancias son más sencillos cuando la base de datos puede mover liderazgo/ réplicas lejos de nodos impactados sin dejar offline todo el clúster.
Despliegues multi-zona te protegen de la caída de una sola AZ/zone y de muchas fallas de hardware, usualmente con menor latencia y coste. A menudo son suficientes si el cumplimiento y la base de usuarios están mayoritariamente en una región.
Despliegues multi-región te protegen de la caída completa de una región y soportan failover regional. El tradeoff es mayor latencia de escritura para transacciones fuertemente consistentes que abarcan regiones, además de planificación de capacidad más compleja.
No asumas que el failover es instantáneo o invisible. Define qué significa “failover” para tu servicio: ¿picos breves de errores? ¿periodos de solo lectura? ¿unos segundos de latencia elevada?
Haz “game days” para probarlo:
Incluso con replicación síncrona, mantén backups y ensaya restauración. Los backups protegen contra errores humanos (migraciones malas, borrados accidentales), bugs de aplicación y corrupción que pueda replicarse.
Valida la recuperación a un punto en el tiempo (si está disponible), la velocidad de restauración y la capacidad de recuperar a un entorno limpio sin tocar producción.
Los requisitos de residencia aparecen cuando regulaciones, contratos o políticas internas dicen que ciertos registros deben almacenarse (y a veces procesarse) dentro de un país o región específica.
Esto puede aplicar a datos personales, información sanitaria, datos de pago, cargas gubernamentales o datasets “propiedad del cliente” donde el contrato dicta dónde deben residir sus datos.
Distributed SQL se considera aquí porque puede mantener una sola base lógica mientras coloca físicamente datos en regiones distintas—sin obligarte a ejecutar una pila de aplicación por geografía.
Si un regulador o cliente exige “los datos se quedan en la región”, no basta con réplicas cercanas de baja latencia. Puede que necesites garantizar que:
Esto empuja a los equipos hacia arquitecturas donde la localización es una preocupación de primera clase, no un detalle posterior.
Un patrón común en SaaS es la colocación por tenant. Por ejemplo: filas/particiones de clientes EU ancladas a regiones EU, US a US.
A alto nivel suele combinarse:
El objetivo es dificultar que se viole la residencia por accidente mediante acceso operativo, restauraciones de backup o replicación cross-region.
Las obligaciones de residencia y cumplimiento difieren mucho por país, industria y contrato. Además cambian con el tiempo.
Trata la topología de base de datos como parte de tu programa de cumplimiento y valida suposiciones con asesoría legal calificada (y, cuando corresponda, con tus auditores).
Las topologías compatibles con residencia pueden complicar la visión “global” del negocio. Si los datos de clientes se mantienen intencionadamente en regiones distintas, la analítica e informes pueden:
En la práctica, muchos equipos separan cargas operacionales (consistencia fuerte, conciencia de residencia) de analítica (warehouses regionales o datasets agregados gobernados) para mantener el cumplimiento sin ralentizar el reporting diario.
Distributed SQL puede salvarte de outages dolorosos y limitaciones regionales, pero rara vez ahorra dinero por defecto. Planear de antemano ayuda a evitar pagar por un “seguro” que no necesitas.
La mayoría de presupuestos se dividen en cuatro partidas:
Los sistemas Distributed SQL añaden coordinación—especialmente para escrituras fuertemente consistentes que deben confirmarse por quórum.
Una forma práctica de estimar impacto:
Esto no significa “no lo hagas”, pero sí que debes diseñar los recorridos para reducir escrituras secuenciales (agrupar, reintentos idempotentes, menos transacciones charlatanas).
Si tus usuarios están mayoritariamente en una región, un Postgres en una sola región con réplicas de lectura, buenos backups y un plan de failover probado puede ser más barato y sencillo—y rápido.
Distributed SQL justifica su coste cuando realmente necesitas escrituras multirregión, RPO/RTO estrictos o colocación por residencia.
Trata el gasto como un intercambio:
Si la pérdida evitada (tiempo de inactividad + churn + riesgo de cumplimiento) supera la prima recurrente, el diseño multirregión está justificado. Si no, empieza más simple—y mantén una ruta clara para evolucionar después.
Adoptar distributed SQL es menos “levantar y mover” una base de datos y más probar que tu carga específica se comporta bien cuando los datos y el consenso se reparten entre nodos (y posiblemente regiones). Un plan ligero ayuda a evitar sorpresas.
Elige una carga que represente un dolor real: p. ej., checkout/reserva, aprovisionamiento de cuenta o posting en ledger.
Define métricas de éxito por adelantado:
Si quieres moverte más rápido en la fase PoC, ayuda construir una pequeña app “realista” (API + UI) en lugar de solo benchmarks sintéticos. Por ejemplo, equipos usan Koder.ai para levantar una app React + Go + PostgreSQL base vía chat y luego cambiar la capa de base de datos a CockroachDB/YugabyteDB (o conectar a Spanner) para probar patrones de transacción, reintentos y fallos de extremo a extremo. El objetivo no es la stack inicial—es acortar el ciclo de “idea” a “carga que puedes medir”.
La monitorización y los runbooks importan tanto como el SQL:
Empieza con un sprint PoC, luego presupuesta una revisión de readiness para producción y un corte gradual (writes duales o lecturas en sombra cuando sea posible).
Si necesitas ayuda para dimensionar costos o niveles, consulta /pricing. Para walkthroughs prácticos y patrones de migración, revisa /blog.
Si finalmente documentas los hallazgos del PoC, los tradeoffs arquitectónicos o las lecciones de migración, considera compartirlos con tu equipo (y públicamente si puedes): plataformas como Koder.ai incluso ofrecen formas de ganar créditos por crear contenido educativo o referir a otros constructores, lo que puede compensar los costes de experimentación mientras evalúas opciones.
Una base de datos Distributed SQL proporciona una interfaz relacional y SQL (tablas, joins, restricciones, transacciones) pero se ejecuta como un clúster en varias máquinas—a menudo en varias regiones—mientras actúa como una sola base de datos lógica.
En la práctica, intenta combinar:
Un RDBMS de una sola máquina o con primario/replica suele ser más simple, barato y rápido para OLTP en una sola región.
Distributed SQL resulta atractivo cuando la alternativa es:
La mayoría de los sistemas se basan en dos ideas centrales:
Esto posibilita la consistencia fuerte incluso cuando fallan nodos, pero añade sobrecarga de coordinación en la red.
Dividen las tablas en trozos más pequeños (a menudo llamados particiones/shards, o nombres específicos del proveedor como ranges/tablets/splits). Cada partición:
Normalmente influyes en la colocación con políticas para que los datos “calientes” y los escritores primarios estén cerca, reduciendo viajes por la red.
Las transacciones distribuidas suelen tocar varias particiones, potencialmente en distintos nodos (o regiones). Un commit seguro puede requerir:
Esos pasos introducen viajes de ida y vuelta por la red, que son la razón principal por la que la latencia de escritura puede aumentar—especialmente cuando el consenso abarca regiones.
Considera Distributed SQL cuando se cumplan dos o más de lo siguiente:
Si tu carga cabe en una región con réplicas/caching, un RDBMS convencional suele ser la opción por defecto.
La consistencia fuerte significa que, una vez que una transacción confirma, las lecturas no mostrarán datos más antiguos.
En términos de producto, ayuda a evitar:
El coste es que, durante particiones de red, un sistema fuertemente consistente puede bloquear o fallar algunas operaciones en lugar de aceptar verdades divergentes.
Apóyate en restricciones de la base de datos + transacciones:
idempotency_key (o similar) por petición/intento(account_id, idempotency_key)Así, los reintentos se convierten en no-ops en lugar de duplicados—crítico para pagos, aprovisionamiento y re-procesado de jobs en segundo plano.
Una separación práctica:
Antes de elegir, prueba tu ORM/migraciones y las extensiones de Postgres que uses—no asumas reemplazo directo.
Empieza con un PoC enfocado en un flujo crítico (checkout, reserva, registro en ledger). Valida:
Si necesitas ayuda con costos/niveles, consulta /pricing. Para notas de implementación, revisa /blog.