Pelajari apa itu Distributed SQL, bagaimana Spanner, CockroachDB, dan YugabyteDB berbeda, serta kasus penggunaan nyata yang membenarkan SQL konsistensi kuat dan multi-wilayah.
“Distributed SQL” adalah database yang terasa seperti database relasional tradisional—tabel, baris, join, transaksi, dan SQL—tetapi dirancang untuk berjalan sebagai klaster di banyak mesin (seringkali lintas wilayah) sambil tetap berperilaku seperti satu basis data logis.
Kombinasi itu penting karena mencoba memberikan tiga hal sekaligus:
RDBMS klasik (seperti PostgreSQL atau MySQL) biasanya paling mudah dioperasikan ketika semuanya berada di satu node primer. Anda bisa menskalakan pembacaan dengan replika, tetapi menskalakan penulisan dan bertahan dari outage regional biasanya membutuhkan arsitektur tambahan (sharding, failover manual, dan logika aplikasi yang hati-hati).
Banyak sistem NoSQL mengambil jalan sebaliknya: utamakan skala dan ketersediaan, kadang dengan merelaksasi jaminan konsistensi atau menawarkan model query yang lebih sederhana.
Distributed SQL mencari jalan tengah: pertahankan model relasional dan transaksi ACID, tetapi distribusikan data secara otomatis untuk menangani pertumbuhan dan kegagalan.
Database Distributed SQL dibuat untuk masalah seperti:
Itulah mengapa produk seperti Google Spanner, CockroachDB, dan YugabyteDB sering dievaluasi untuk penyebaran multi-wilayah dan layanan yang selalu aktif.
Distributed SQL tidak otomatis “lebih baik.” Anda menerima lebih banyak bagian yang bergerak dan realitas performa yang berbeda (lompatan jaringan, konsensus, latensi lintas-wilayah) sebagai tukaran untuk ketahanan dan skala.
Jika beban kerja Anda muat pada satu database yang dikelola dengan baik dengan setup replikasi sederhana, RDBMS konvensional bisa lebih sederhana dan lebih murah. Distributed SQL layak ketika alternatifnya adalah sharding kustom, failover kompleks, atau kebutuhan bisnis yang menuntut konsistensi multi-wilayah dan uptime.
Distributed SQL berusaha terasa seperti database SQL yang familiar sambil menyimpan data di banyak mesin (dan seringkali di banyak wilayah). Tantangannya adalah mengoordinasikan banyak komputer agar berperilaku sebagai satu sistem yang dapat diandalkan.
Setiap potongan data biasanya disalin ke beberapa node (replikasi). Jika satu node gagal, salinan lain masih bisa melayani baca dan menerima tulis.
Untuk mencegah replika menyimpang, sistem Distributed SQL menggunakan protokol konsensus—paling umum Raft (CockroachDB, YugabyteDB) atau Paxos (Spanner). Secara garis besar, konsensus berarti:
“Suara mayoritas” itulah yang memberi Anda konsistensi kuat: setelah transaksi commit, klien lain tidak akan melihat versi data yang lebih lama.
Tidak ada satu mesin yang bisa menampung semuanya, jadi tabel dibagi menjadi potongan-potongan kecil yang disebut shard/partisi (Spanner menyebutnya splits; CockroachDB menyebutnya ranges; YugabyteDB menyebutnya tablets).
Setiap partisi direplikasi (menggunakan konsensus) dan ditempatkan pada node tertentu. Penempatan tidak acak: Anda bisa memengaruhinya lewat kebijakan (mis. simpan data pelanggan EU di wilayah EU, atau tempatkan partisi “hot” di node yang lebih cepat). Penempatan yang baik mengurangi perjalanan lintas jaringan dan membuat performa lebih dapat diprediksi.
Dengan database single-node, sebuah transaksi sering bisa commit hanya dengan operasi disk lokal. Di Distributed SQL, transaksi bisa menyentuh beberapa partisi—mungkin di node berbeda.
Commit yang aman biasanya memerlukan koordinasi tambahan:
Langkah-langkah itu memperkenalkan round trip jaringan, itulah mengapa transaksi terdistribusi biasanya menambah latensi—terutama ketika data melintasi wilayah.
Saat penyebaran melintasi wilayah, sistem berupaya menjaga operasi agar “dekat” dengan pengguna:
Inilah inti keseimbangan multi-wilayah: Anda bisa mengoptimalkan respons lokal, tetapi konsistensi kuat lintas jarak jauh tetap akan menimbulkan biaya jaringan.
Sebelum memilih distributed SQL, cek kebutuhan dasar Anda. Jika Anda punya satu wilayah primer, beban yang dapat diprediksi, dan tim operasi kecil, RDBMS konvensional (atau Postgres/MySQL terkelola) biasanya cara paling sederhana untuk mengirim fitur dengan cepat. Anda sering bisa memperpanjang setup satu-wilayah jauh dengan replika baca, caching, dan pengoptimalan skema/index.
Distributed SQL pantas dipertimbangkan saat satu (atau lebih) dari ini benar:
Sistem terdistribusi menambah kompleksitas dan biaya. Berhati-hatilah jika:
Jika Anda bisa menjawab “ya” untuk dua atau lebih, Distributed SQL kemungkinan layak dievaluasi:
Distributed SQL terdengar seperti “mendapatkan semuanya sekaligus,” tetapi sistem nyata memaksa pilihan—terutama saat wilayah tidak bisa saling berkomunikasi dengan andal.
Anggap partisi jaringan sebagai “link antar wilayah bermasalah atau turun.” Saat itu terjadi, sebuah database bisa memprioritaskan:
Sistem Distributed SQL biasanya dibangun untuk mengutamakan konsistensi pada transaksi. Itu sering diinginkan tim—sampai sebuah partisi membuat operasi tertentu harus menunggu atau gagal.
Konsistensi kuat berarti setelah transaksi commit, bacaan berikutnya mengembalikan nilai yang sudah di-commit—tidak ada “berhasil di satu wilayah tapi tidak di wilayah lain.” Ini kritis untuk:
Jika janji produk Anda adalah “saat kami konfirmasi, itu nyata,” konsistensi kuat adalah fitur, bukan kemewahan.
Dua perilaku praktis yang penting:
Konsistensi kuat lintas wilayah biasanya memerlukan konsensus (beberapa replika harus setuju sebelum commit). Jika replika tersebar antar benua, kecepatan cahaya menjadi pembatas produk: setiap tulis lintas-wilayah dapat menambah puluhan hingga ratusan milidetik.
Tradeoff-nya sederhana: lebih banyak keselamatan geografis dan kebenaran sering berarti latensi tulis lebih tinggi, kecuali Anda dengan cermat memilih di mana data tinggal dan di mana transaksi diizinkan commit.
Google Spanner adalah database Distributed SQL yang ditawarkan terutama sebagai layanan terkelola di Google Cloud. Ia dirancang untuk penyebaran multi-wilayah ketika Anda menginginkan satu basis data logis dengan data direplikasi di node dan wilayah. Spanner mendukung dua pilihan dialek SQL—GoogleSQL (dialek nativenya) dan dialek kompatibel PostgreSQL—jadi portabilitas bervariasi bergantung pada pilihan dialek dan fitur aplikasi Anda.
CockroachDB adalah database Distributed SQL yang berusaha terasa akrab bagi tim yang terbiasa dengan PostgreSQL. Ia menggunakan protokol wire PostgreSQL dan mendukung sebagian besar gaya SQL ala PostgreSQL, tetapi bukan pengganti Postgres byte-per-byte (beberapa ekstensi dan perilaku edge-case berbeda). Anda bisa menjalankannya sebagai layanan terkelola (CockroachDB Cloud) atau self-host.
YugabyteDB adalah database terdistribusi dengan API SQL kompatibel PostgreSQL (YSQL) dan API tambahan kompatibel Cassandra (YCQL). Seperti CockroachDB, sering dievaluasi oleh tim yang menginginkan ergonomi pengembangan mirip Postgres sambil melakukan scale-out lintas node dan wilayah. Tersedia self-host dan layanan terkelola (YugabyteDB Managed), dengan penyebaran umum dari HA satu-wilayah hingga multi-wilayah.
Layanan terkelola biasanya mengurangi pekerjaan operasional (upgrade, backup, integrasi monitoring), sementara self-host memberi kontrol lebih atas jaringan, tipe instance, dan di mana data dijalankan secara fisik. Spanner paling umum dikonsumsi sebagai managed di GCP; CockroachDB dan YugabyteDB banyak terlihat di model managed dan self-host, termasuk multi-cloud dan on-prem.
Ketiganya berbicara “SQL,” tetapi kompatibilitas harian tergantung pada pilihan dialek (Spanner), cakupan fitur Postgres (CockroachDB/YugabyteDB), dan apakah aplikasi Anda bergantung pada ekstensi, fungsi, atau semantik transaksi Postgres tertentu.
Waktu pengujian di sini sangat berharga: uji query, migrasi, dan perilaku ORM Anda lebih awal daripada berasumsi kesetaraan drop-in.
Cocok klasik untuk Distributed SQL adalah produk B2B SaaS dengan pelanggan di Amerika Utara, Eropa, dan APAC—mis. alat dukungan, platform HR, dashboard analytics, atau marketplace.
Kebutuhan bisnisnya sederhana: pengguna ingin responsivitas aplikasi "lokal", sementara perusahaan ingin satu basis data logis yang selalu tersedia.
Banyak tim SaaS berakhir dengan campuran kebutuhan:
Distributed SQL bisa memodelkannya dengan rapi menggunakan lokalitas per-tenant: tempatkan data primer tiap tenant di wilayah tertentu (atau set wilayah) sambil mempertahankan skema dan model query yang konsisten di seluruh sistem. Itu menghindarkan Anda dari “satu database per wilayah” yang berantakan sambil tetap memenuhi kebutuhan residensi.
Untuk menjaga aplikasi tetap cepat, umumnya Anda bertujuan:
Ini penting karena round trip lintas-wilayah mendominasi latensi yang dirasakan pengguna. Bahkan dengan konsistensi kuat, desain lokalitas yang baik memastikan sebagian besar permintaan tidak membayar biaya jaringan antar-benua.
Keuntungan teknis hanya berarti jika operasi tetap dapat dikelola. Untuk SaaS global, rencanakan:
Jika dilakukan dengan baik, Distributed SQL memberi Anda pengalaman produk tunggal yang tetap terasa lokal—tanpa membagi tim engineering menjadi “stack EU” dan “stack APAC.”
Sistem finansial adalah area di mana “eventually consistent” bisa berubah jadi uang hilang. Jika pelanggan membuat pesanan, pembayaran diotorisasi, dan saldo diperbarui, langkah-langkah itu harus sepakat pada satu kebenaran—sekarang juga.
Konsistensi kuat penting karena mencegah dua wilayah (atau dua layanan) membuat keputusan “masuk akal” yang menghasilkan ledger yang salah.
Dalam alur tipikal—buat pesanan → reservasi dana → capture pembayaran → perbarui saldo/ledger—Anda menginginkan jaminan seperti:
Distributed SQL cocok di sini karena memberi Anda transaksi ACID dan constraint lintas node (dan seringkali lintas wilayah), sehingga invariansi ledger Anda bertahan bahkan saat terjadi kegagalan.
Sebagian besar integrasi pembayaran penuh dengan retry: timeout, webhook retry, dan pemrosesan ulang job adalah hal biasa. Database harus membantu membuat retry aman.
Pendekatan praktis adalah memadukan kunci idempotensi di level aplikasi dengan unik yang ditegakkan database:
idempotency_key per pelanggan/percobaan pembayaran.(account_id, idempotency_key).Dengan begitu, percobaan kedua menjadi no-op yang tidak berbahaya alih-alih double charge.
Event penjualan dan run payroll bisa menciptakan ledakan tulis mendadak (otorisasi, capture, transfer). Dengan Distributed SQL, Anda bisa scale out dengan menambah node untuk meningkatkan throughput tulis sambil mempertahankan model konsistensi yang sama.
Kuncinya adalah merencanakan hot keys (mis. satu akun merchant menerima semua traffic) dan menggunakan pola skema yang menyebarkan beban.
Alur keuangan biasanya membutuhkan audit trail yang immutable, keterlacakan (siapa/apa/kapan), dan kebijakan retensi yang dapat diprediksi. Bahkan tanpa menyebut regulasi spesifik, anggaplah Anda perlu: entri ledger append-only, record berstempel waktu, kontrol akses, dan aturan retensi/arsip yang tidak mengorbankan auditabilitas.
Inventaris dan reservasi terlihat sederhana sampai Anda punya banyak wilayah yang melayani sumber daya langka yang sama: kursi terakhir konser, produk "limited drop", atau kamar hotel untuk malam tertentu.
Yang sulit bukan membaca ketersediaan—tetapi mencegah dua orang berhasil mengklaim item yang sama hampir bersamaan.
Dalam setup multi-wilayah tanpa konsistensi kuat, tiap wilayah bisa sementara percaya inventaris tersedia berdasarkan data yang sedikit kedaluwarsa. Jika dua pengguna checkout di wilayah berbeda selama jendela itu, kedua transaksi bisa diterima secara lokal dan kemudian bertabrakan saat rekonsiliasi.
Begitulah oversell lintas-wilayah terjadi: bukan karena sistem “salah”, tetapi karena sistem mengizinkan kebenaran yang berbeda-beda untuk sementara.
Distributed SQL sering dipilih di sini karena bisa menegakkan hasil otoritatif tunggal untuk alokasi tulis—jadi “kursi terakhir” benar-benar dialokasikan sekali, bahkan jika permintaan datang dari berbagai benua.
Hold + confirm: Tempatkan hold sementara (record reservasi) dalam transaksi, lalu konfirmasi pembayaran di langkah kedua.
Kedaluwarsa: Hold harus kedaluwarsa otomatis (mis. setelah 10 menit) agar inventaris tidak tertahan jika pengguna meninggalkan checkout.
Transactional outbox: Saat reservasi dikonfirmasi, tulis baris “event untuk dikirim” dalam transaksi yang sama, lalu kirim secara asinkron ke email, fulfillment, analytics, atau message bus—tanpa risiko celah "terbooking tapi konfirmasi tidak terkirim."
Intinya: jika bisnis Anda tidak bisa menoleransi double-allocation lintas wilayah, jaminan transaksi kuat menjadi fitur produk, bukan sekadar kelebihan teknis.
Ketersediaan tinggi (HA) cocok untuk Distributed SQL saat downtime mahal, outage tak terduga tak dapat diterima, dan Anda ingin agar pemeliharaan terasa membosankan.
Tujuannya bukan "tidak pernah gagal"—melainkan memenuhi SLO yang jelas (mis. 99.9% atau 99.99% uptime) bahkan saat node mati, zona gelap, atau Anda menerapkan upgrade.
Mulailah dengan menerjemahkan “selalu aktif” menjadi ekspektasi terukur: downtime bulanan maksimum, recovery time objective (RTO), dan recovery point objective (RPO).
Sistem Distributed SQL bisa terus melayani baca/tulis melalui banyak kegagalan umum, tetapi hanya jika topologi Anda cocok dengan SLO dan aplikasi Anda menangani error sementara (retry, idempotensi) dengan rapi.
Pemeliharaan terencana juga penting. Rolling upgrade dan penggantian instance lebih mudah saat database bisa memindahkan leadership/replika menjauh dari node yang terdampak tanpa mematikan seluruh klaster.
Multi-zone melindungi Anda dari outage satu AZ/zone dan banyak kegagalan hardware, biasanya dengan latensi dan biaya lebih rendah. Seringkali cukup jika kepatuhan dan basis pengguna Anda kebanyakan di satu wilayah.
Multi-wilayah melindungi Anda dari outage regional penuh dan mendukung failover regional. Tradeoffnya adalah latensi tulis lebih tinggi untuk transaksi konsisten kuat yang melintasi wilayah, plus perencanaan kapasitas yang lebih kompleks.
Jangan berasumsi failover instan atau tak terlihat. Definisikan apa arti “failover” untuk layanan Anda: lonjakan error singkat? periode read-only? beberapa detik latensi meningkat?
Jalankan "game days" untuk membuktikannya:
Bahkan dengan replikasi sinkron, tetap jaga backup dan latih pemulihan. Backup melindungi dari kesalahan operator (migrasi buruk, delete tidak sengaja), bug aplikasi, dan korupsi yang bisa terkopi.
Validasi point-in-time recovery (jika tersedia), kecepatan restore, dan kemampuan memulihkan ke lingkungan bersih tanpa menyentuh produksi.
Kebutuhan residensi data muncul ketika regulasi, kontrak, atau kebijakan internal mengatakan bahwa rekaman tertentu harus disimpan (dan kadang diproses) di dalam negara atau wilayah tertentu.
Ini bisa berlaku untuk data pribadi, informasi kesehatan, data pembayaran, beban kerja pemerintahan, atau dataset “milik pelanggan” di mana kontrak klien menentukan lokasi data.
Distributed SQL sering dipertimbangkan di sini karena bisa mempertahankan satu basis data logis sambil secara fisik menempatkan data di wilayah berbeda—tanpa memaksa Anda menjalankan stack aplikasi terpisah per geografi.
Jika regulator atau pelanggan mensyaratkan "data tetap di wilayah", tidak cukup hanya punya replika rendah-latensi di dekatnya. Anda mungkin perlu menjamin bahwa:
Ini mendorong tim ke arsitektur di mana lokasi adalah perhatian utama, bukan tambahan belakangan.
Polanya umum di SaaS adalah penempatan data per-tenant. Contoh: baris tenant EU dipinkan ke wilayah EU, pelanggan AS ke wilayah AS.
Secara garis besar Anda kombinasi:
Tujuannya membuat sulit melanggar residensi lewat akses operasional, restore backup, atau replikasi lintas-wilayah.
Kewajiban residensi dan kepatuhan sangat bervariasi menurut negara, industri, dan kontrak. Mereka juga berubah dari waktu ke waktu.
Perlakukan topologi database sebagai bagian dari program kepatuhan Anda, dan validasi asumsi dengan penasihat hukum yang berkompeten (dan, jika relevan, auditor Anda).
Topologi yang ramah residensi bisa mempersulit “pandangan global” bisnis. Jika data pelanggan sengaja disimpan di wilayah terpisah, analytics dan pelaporan mungkin:
Dalam praktiknya, banyak tim memisahkan beban operasional (konsisten kuat, peka residensi) dari analytics (warehouse regional atau dataset agregat yang diatur ketat) agar kepatuhan tetap terkelola tanpa memperlambat pelaporan produk sehari-hari.
Distributed SQL bisa menyelamatkan Anda dari outage menyakitkan dan keterbatasan regional, tetapi jarang menghemat uang secara default. Perencanaan awal membantu menghindari membayar “asuransi” yang sebenarnya tidak Anda butuhkan.
Sebagian besar anggaran terbagi ke dalam empat kelompok:
Sistem Distributed SQL menambah koordinasi—terutama untuk tulis konsisten kuat yang harus dikonfirmasi kuorum.
Cara praktis memperkirakan dampak:
Ini tidak berarti “jangan lakukan”, tetapi berarti Anda harus merancang journey untuk mengurangi tulis berurutan (batching, retry idempoten, transaksi kurang chatty).
Jika pengguna Anda kebanyakan di satu wilayah, Postgres satu-wilayah dengan replika baca, backup bagus, dan rencana failover teruji bisa lebih murah dan sederhana—dan cepat.
Distributed SQL menjustifikasi biayanya saat Anda benar-benar butuh tulis multi-wilayah, RPO/RTO ketat, atau penempatan ramah residensi.
Anggap pengeluaran sebagai pertukaran:
Jika kerugian yang dihindari (downtime + churn + risiko kepatuhan) lebih besar daripada premi berulang, desain multi-wilayah dibenarkan. Jika tidak, mulai lebih sederhana—dan siapkan jalur berkembang ke depan.
Mengadopsi Distributed SQL lebih dari sekadar “angkat dan pindah” database; ini soal membuktikan bahwa beban kerja spesifik Anda berperilaku baik ketika data dan konsensus tersebar di node (dan mungkin wilayah). Rencana ringan membantu menghindari kejutan.
Pilih satu beban kerja yang mewakili rasa sakit nyata: mis. checkout/booking, provisioning akun, atau posting ledger.
Tentukan metrik keberhasilan di muka:
Jika ingin maju lebih cepat di tahap PoC, buat permukaan aplikasi kecil yang "realistis" (API + UI) daripada hanya benchmark sintetis. Misalnya, tim kadang memakai Koder.ai untuk memutar aplikasi React + Go + PostgreSQL starter, lalu mengganti lapisan database ke CockroachDB/YugabyteDB (atau sambungkan ke Spanner) untuk menguji pola transaksi, retry, dan perilaku kegagalan end-to-end. Intinya bukan starter stack—tetapi mempersingkat loop dari “ide” ke “beban kerja yang bisa Anda ukur.”
Monitoring dan runbook sama pentingnya dengan SQL:
Mulai dengan sprint PoC, lalu alokasikan waktu untuk tinjauan kesiapan produksi dan cutover bertahap (dual writes atau shadow reads bila mungkin).
Jika perlu bantuan menganggarkan biaya atau tier, lihat /pricing. Untuk walkthrough praktis dan pola migrasi, jelajahi /blog.
Jika Anda akhirnya mendokumentasikan temuan PoC, tradeoff arsitektur, atau pelajaran migrasi, pertimbangkan membagikannya dengan tim (dan publik jika memungkinkan): platform seperti Koder.ai bahkan menawarkan cara mendapatkan kredit untuk membuat konten edukasi atau merujuk pembuat lain, yang dapat menutup biaya eksperimen saat Anda mengevaluasi opsi.
Database Distributed SQL menyediakan antarmuka relasional dan SQL (tabel, join, constraint, transaksi) tetapi berjalan sebagai klaster di banyak mesin—seringkali lintas wilayah—sambil berperilaku seperti satu basis data logis.
Dalam praktiknya, ini berusaha menggabungkan:
RDBMS single-node atau primary/replica biasanya lebih sederhana, lebih murah, dan lebih cepat untuk OLTP satu wilayah.
Distributed SQL menjadi menarik ketika alternatifnya adalah:
Kebanyakan sistem mengandalkan dua ide inti:
Ini yang memungkinkan konsistensi kuat meskipun node gagal—tetapi menambah overhead koordinasi jaringan.
Mereka membagi tabel menjadi potongan-potongan lebih kecil (sering disebut partisi/shard, atau nama vendor seperti ranges/tablets/splits). Setiap partisi:
Anda biasanya mengendalikan penempatan lewat kebijakan sehingga data "hot" dan penulis utama tetap dekat, mengurangi perjalanan lintas jaringan.
Transaksi terdistribusi sering menyentuh beberapa partisi, yang mungkin berada di node (atau wilayah) berbeda. Commit yang aman dapat memerlukan:
Tambahan round trip jaringan ini adalah alasan utama latensi tulis meningkat—terutama bila konsensus melintasi wilayah.
Pertimbangkan Distributed SQL ketika dua atau lebih pernyataan ini benar:
Jika beban kerja Anda muat di satu wilayah dengan replika/caching, RDBMS konvensional seringkali adalah pilihan default yang lebih baik.
Konsistensi kuat berarti setelah sebuah transaksi commit, pembacaan berikutnya tidak akan melihat data lama.
Dalam istilah produk, ini membantu mencegah:
Biayanya: saat terjadi partisi jaringan, sistem konsisten kuat mungkin menahan atau menolak beberapa operasi daripada menerima kebenaran yang berbeda-beda.
Andalkan kombinasi constraint database + transaksi:
idempotency_key (atau setara) per permintaan/percobaan(account_id, idempotency_key)Dengan begitu, percobaan ulang menjadi no-op alih-alih duplikasi—kritis untuk pembayaran, provisioning, dan pemrosesan ulang job latar.
Pembagian praktis:
Sebelum memilih, uji ORM/migrasi dan ekstensi Postgres yang Anda gunakan—jangan anggap bisa drop-in.
Mulailah dengan PoC fokus pada satu workflow kritis (checkout, booking, posting ledger). Validasi:
Jika perlu bantuan menganggarkan biaya/tier, lihat /pricing. Untuk catatan implementasi terkait, jelajahi /blog.