Entenda o que é SQL distribuído, como Spanner, CockroachDB e YugabyteDB diferem, e em quais casos reais vale a pena um banco SQL fortemente consistente e multi-região.
“Distributed SQL” é um banco de dados que parece e se comporta como um banco relacional tradicional—tabelas, linhas, joins, transações e SQL—mas foi projetado para rodar como um cluster em muitas máquinas (e frequentemente em várias regiões) enquanto ainda se comporta como um único banco de dados lógico.
Essa combinação importa porque tenta entregar três coisas ao mesmo tempo:
Um RDBMS clássico (como PostgreSQL ou MySQL) costuma ser mais fácil de operar quando tudo vive em um único nó primário. Você pode escalar leituras com réplicas, mas escalar gravações e sobreviver a falhas regionais geralmente exige arquitetura adicional (sharding, failover manual e lógica de aplicação cuidadosa).
Muitos sistemas NoSQL tomaram o caminho oposto: priorizaram escala e alta disponibilidade, às vezes relaxando garantias de consistência ou oferecendo modelos de consulta mais simples.
Distributed SQL busca um caminho do meio: manter o modelo relacional e transações ACID, mas distribuir os dados automaticamente para lidar com crescimento e falhas.
Bancos Distributed SQL são construídos para problemas como:
É por isso que produtos como Google Spanner, CockroachDB e YugabyteDB são frequentemente avaliados para implantação multi-região e serviços sempre ativos.
Distributed SQL não é automaticamente “melhor”. Você está aceitando mais partes móveis e realidades de desempenho diferentes (saltos de rede, consenso, latência cross-region) em troca de resiliência e escala.
Se sua carga roda em um único banco bem administrado com replicação simples, um RDBMS convencional pode ser mais simples e barato. Distributed SQL justifica-se quando a alternativa é sharding personalizado, failover complexo, ou requisitos de negócio que exigem consistência multi-região e alta disponibilidade.
Distributed SQL pretende parecer um banco SQL familiar enquanto armazena dados em várias máquinas (e frequentemente em várias regiões). A parte difícil é coordenar muitos computadores para que se comportem como um sistema confiável e único.
Cada pedaço de dado normalmente é copiado para vários nós (replicação). Se um nó falhar, outra cópia ainda pode servir leituras e aceitar gravações.
Para evitar que réplicas divergentes, sistemas Distributed SQL usam protocolos de consenso—mais comumente Raft (CockroachDB, YugabyteDB) ou Paxos (Spanner). Em alto nível, consenso significa:
Esse “voto da maioria” é o que te dá consistência forte: uma vez que uma transação commita, outros clientes não verão uma versão antiga dos dados.
Nenhuma máquina única pode armazenar tudo, então tabelas são divididas em pedaços menores chamados shards/partições (o Spanner chama de splits; o CockroachDB chama de ranges; o YugabyteDB chama de tablets).
Cada partição é replicada (usando consenso) e colocada em nós específicos. O posicionamento não é aleatório: você pode influenciá-lo por políticas (por exemplo, manter registros de clientes da UE em regiões da UE, ou manter partições quentes em nós mais rápidos). Um bom posicionamento reduz viagens pela rede e mantém o desempenho mais previsível.
Com um banco em nó único, uma transação muitas vezes pode commitar com trabalho local de disco. No Distributed SQL, uma transação pode tocar várias partições—potencialmente em nós diferentes.
Commitar com segurança geralmente requer coordenação extra:
Esses passos introduzem round trips de rede, por isso transações distribuídas tipicamente adicionam latência—especialmente quando dados atravessam regiões.
Quando implantações se estendem por regiões, os sistemas tentam manter operações “próximas” dos usuários:
Esse é o equilíbrio central multi-região: você pode otimizar para responsividade local, mas consistência forte através de longas distâncias ainda terá um custo de rede.
Antes de optar por distributed SQL, cheque suas necessidades básicas. Se você tem uma região primária, carga previsível e um pequeno time de operações, um banco relacional convencional (ou um Postgres/MySQL gerenciado) costuma ser a maneira mais simples de entregar funcionalidades rapidamente. Muitas vezes você estica uma solução single-region com réplicas de leitura, cache e cuidado no schema/index.
Distributed SQL merece consideração séria quando uma (ou mais) destas for verdadeira:
Sistemas distribuídos acrescentam complexidade e custo. Tenha cautela se:
Se você responder “sim” para dois ou mais, distributed SQL provavelmente vale a pena avaliar:
Distributed SQL soa como “ter tudo de uma vez”, mas sistemas reais forçam escolhas—especialmente quando regiões não conseguem se comunicar de forma confiável.
Pense em uma partição de rede como “o link entre regiões está instável ou fora”. Nesse momento, um banco pode priorizar:
Sistemas Distributed SQL tipicamente priorizam consistência para transações. Isso é o que muitas equipes querem—até que uma partição signifique que certas operações devem esperar ou falhar.
Consistência forte significa que, uma vez que uma transação commita, qualquer leitura subsequente retorna esse valor commitado—sem “funcionou em uma região mas não em outra”. Isso é crítico para:
Se sua promessa de produto é “quando confirmamos, é real”, consistência forte é um recurso, não luxo.
Dois comportamentos práticos importam:
Consistência forte entre regiões normalmente requer consenso (múltiplas réplicas devem concordar antes do commit). Se réplicas estão em continentes diferentes, a velocidade da luz vira uma restrição de produto: cada gravação cross-region pode adicionar dezenas a centenas de milissegundos.
O trade-off é simples: mais segurança geográfica e correção frequentemente significa maior latência de gravação, a não ser que você escolha cuidadosamente onde os dados vivem e onde as transações podem commitar.
Google Spanner é um banco de dados Distributed SQL oferecido principalmente como serviço gerenciado no Google Cloud. Foi projetado para implantações multi-região onde você quer um único banco lógico com dados replicados entre nós e regiões. O Spanner oferece duas opções de dialeto SQL—GoogleSQL (seu dialeto nativo) e um dialeto compatível com PostgreSQL—então a portabilidade varia dependendo da escolha.
CockroachDB é um banco Distributed SQL que busca oferecer uma experiência familiar a quem vem do PostgreSQL. Usa o protocolo wire do PostgreSQL e suporta grande parte do estilo SQL do Postgres, mas não é um substituto byte-a-byte (algumas extensões e comportamentos de canto diferem). Pode ser consumido como serviço gerenciado (CockroachDB Cloud) ou auto-hospedado.
YugabyteDB é um banco distribuído com API SQL compatível com PostgreSQL (YSQL) e uma API adicional compatível com Cassandra (YCQL). Assim como CockroachDB, costuma ser avaliado por equipes que querem ergonomia de desenvolvimento parecida com Postgres enquanto escalam por nós e regiões. Está disponível self-hosted e como oferta gerenciada (YugabyteDB Managed).
Serviços gerenciados normalmente reduzem trabalho operacional (upgrades, backups, integrações de monitoramento), enquanto self-hosted dá mais controle sobre rede, tipos de instância e onde os dados rodam fisicamente. Spanner é mais comumente consumido como serviço gerenciado no GCP; CockroachDB e YugabyteDB aparecem em ambos os modelos, inclusive multi-cloud e on-prem.
Todos três falam “SQL”, mas a compatibilidade no dia a dia depende da escolha de dialeto (Spanner), cobertura de features do Postgres (CockroachDB/YugabyteDB) e se sua app depende de extensões, funções ou semânticas específicas do Postgres.
Planejar e testar cedo suas queries, migrações e comportamento do ORM vale muito—não assuma equivalência drop-in.
Um encaixe clássico para distributed SQL é um produto B2B SaaS com clientes na América do Norte, Europa e APAC—ferramentas de suporte, plataformas de RH, painéis analíticos ou marketplaces.
O requisito de negócio é direto: usuários querem experiência “local”, enquanto a empresa quer um banco lógico sempre disponível.
Muitas equipes SaaS acabam com um misto de requisitos:
Distributed SQL pode modelar isso de forma limpa com localidade por tenant: coloque os dados primários de cada tenant em uma região específica (ou conjunto de regiões) enquanto mantém o esquema e o modelo de consulta consistentes em todo o sistema. Assim você evita o espalhamento de “um banco por região” e ainda atende residência.
Para manter o app rápido, normalmente visa-se:
Isso importa porque round trips cross-region dominam a latência percebida pelo usuário. Mesmo com consistência forte, um bom design de localidade garante que a maioria das requisições não pague o custo de rede intercontinental.
Os ganhos técnicos só importam se a operação continuar gerenciável. Para SaaS global, planeje:
Feito direito, distributed SQL te dá uma experiência de produto única que ainda parece local—sem dividir seu time de engenharia em “stack EU” e “stack APAC”.
Sistemas financeiros são onde “eventual consistency” pode se traduzir em perda financeira real. Se um cliente faz um pedido, um pagamento é autorizado e um saldo é atualizado, esses passos precisam concordar em uma única verdade—agora.
Consistência forte importa porque impede que duas regiões (ou dois serviços) tomem decisões “razoáveis” diferentes que resultem em um ledger incorreto.
Em um fluxo típico—criar pedido → reservar fundos → capturar pagamento → atualizar saldo/ledger—você quer garantias como:
Distributed SQL se encaixa aqui porque oferece transações ACID e constraints entre nós (e frequentemente entre regiões), de modo que suas invariantes contábeis se mantêm mesmo durante falhas.
A maioria das integrações de pagamento é propensa a retries: timeouts, webhooks reencaminhados e reprocessamento de jobs são normais. O banco deve ajudar a tornar retries seguras.
Uma abordagem prática é combinar chaves de idempotência a nível de aplicação com unicidade imposta pelo banco:
idempotency_key por cliente/tentativa de pagamento.(account_id, idempotency_key).Assim, a segunda tentativa vira um no-op em vez de uma cobrança dupla.
Eventos de vendas e execuções de folha podem criar rajadas de gravações (autorizações, capturas, transferências). Com distributed SQL, você pode escalar horizontalmente adicionando nós para aumentar throughput de gravação enquanto mantém o mesmo modelo de consistência.
A chave é planejar para hot keys (por exemplo, uma conta comerciante recebendo todo o tráfego) e usar padrões de schema que espalhem a carga.
Workflows financeiros normalmente exigem trilhas de auditoria imutáveis, rastreabilidade (quem/o quê/quando) e políticas de retenção previsíveis. Mesmo sem citar regulações específicas, assuma que precisará de: entradas de ledger append-only, registros com timestamp, controle de acesso e políticas de retenção/arquivamento que não comprometam auditabilidade.
Inventário e reservas parecem simples até que várias regiões passem a servir o mesmo recurso escasso: o último assento do show, um produto de “drop” limitado, ou um quarto de hotel para uma noite específica.
A parte difícil não é ler disponibilidade—é evitar que duas pessoas consigam reivindicar o mesmo item quase simultaneamente.
Em uma configuração multi-região sem consistência forte, cada região pode temporariamente acreditar que tem disponibilidade com base em dados ligeiramente desatualizados. Se dois usuários finalizarem compras em regiões diferentes nesse intervalo, ambas transações podem ser aceitas localmente e só mais tarde entrarem em conflito durante reconciliação.
É assim que acontece oversell cross-region: não porque o sistema esteja “errado”, mas porque permitiu verdades divergentes por um momento.
Bancos Distributed SQL são frequentemente escolhidos aqui porque podem impor um único resultado autoritativo para alocações de escrita—então “o último assento” realmente é alocado uma vez, mesmo se requisições chegarem de continentes diferentes.
Hold + confirm: Coloque uma reserva temporária (registro de hold) em uma transação, depois confirme o pagamento em uma segunda etapa.
Expirações: Holds devem expirar automaticamente (ex.: após 10 minutos) para evitar travar inventário se o usuário abandonar o checkout.
Outbox transacional: Quando uma reserva é confirmada, escreva uma linha “evento a enviar” na mesma transação e entregue-a assincronamente para email, fulfillment, analytics ou um message bus—sem arriscar um gap de “reservado mas sem confirmação enviada”.
O resumo: se seu negócio não tolera dupla alocação entre regiões, garantias transacionais fortes passam a ser um recurso de produto, não um detalhe técnico.
Alta disponibilidade (HA) é um bom uso para Distributed SQL quando downtime é caro, falhas imprevisíveis são inaceitáveis e você quer que manutenção seja rotineira.
O objetivo não é “nunca falhar”—é cumprir SLOs claros (por exemplo, 99.9% ou 99.99% uptime) mesmo quando nós morrem, zonas falham ou você aplica upgrades.
Comece traduzindo “sempre ativo” em expectativas mensuráveis: downtime máximo mensal, recovery time objective (RTO) e recovery point objective (RPO).
Sistemas Distributed SQL podem continuar servindo leituras/gravações através de muitas falhas comuns, mas somente se sua topologia corresponder ao seu SLO e sua app tratar erros transitórios (retries, idempotência) de forma limpa.
Manutenção planejada também importa. Upgrades rolling e substituições de instância são mais fáceis quando o banco pode mover liderança/réplicas para fora dos nós impactados sem derrubar o cluster inteiro.
Multi-zone protege contra uma única zona/AZ e muitas falhas de hardware, geralmente com menor latência e custo. Muitas vezes é suficiente se compliance e base de usuários estão majoritariamente em uma região.
Multi-região protege contra queda regional completa e suporta failover regional. O trade-off é maior latência de gravação para transações fortemente consistentes que atravessam regiões, além de planejamento de capacidade mais complexo.
Não presuma que failover seja instantâneo ou invisível. Defina o que “failover” significa para seu serviço: picos breves de erro? períodos somente leitura? alguns segundos de latência elevada?
Faça “game days” para provar:
Mesmo com replicação síncrona, mantenha backups e ensaie restore. Backups protegem contra erros humanos (migrations ruins, deletes acidentais), bugs de aplicação e corrupção que pode replicar.
Valide recuperação ponto-a-tempo (se disponível), velocidade de restauração e a habilidade de recuperar em um ambiente limpo sem tocar produção.
Requisitos de residência aparecem quando regulações, contratos ou políticas internas dizem que certos registros devem ser armazenados (e às vezes processados) em um país ou região específica.
Isso pode se aplicar a dados pessoais, informações de saúde, dados de pagamento, workloads governamentais ou conjuntos de dados “pertencentes ao cliente” onde o contrato dita onde os dados vivem.
Distributed SQL é frequentemente considerado aqui porque pode manter um banco lógico único enquanto fisicamente posiciona dados em regiões diferentes—sem forçar a execução de pilhas de aplicação completamente separadas por geografia.
Se um regulador ou cliente exige “dados ficam na região”, não basta ter réplicas de baixa latência próximas. Pode ser necessário garantir que:
Isso empurra equipes a arquiteturas onde a localização é uma preocupação de primeira classe, não um detalhe.
Um padrão comum em SaaS é a colocação por tenant. Por exemplo: clientes da UE têm linhas/partições fixadas em regiões da UE, clientes dos EUA nas regiões dos EUA.
Em alto nível, normalmente você combina:
O objetivo é dificultar violações acidentais de residência via acesso operacional, restaurações de backup ou replicação cross-region.
Residência e obrigações de compliance variam muito por país, indústria e contrato. Também mudam com o tempo.
Trate a topologia do banco como parte do seu programa de compliance e valide suposições com assessoria jurídica qualificada (e, quando aplicável, seus auditores).
Topologias amigáveis à residência podem complicar visões “globais” do negócio. Se dados de clientes são intencionalmente mantidos em regiões separadas, analytics e reporting podem:
Na prática, muitas equipes separam workloads operacionais (consistentes, sensíveis à residência) de analytics (data warehouses regionais ou datasets agregados governados) para manter compliance sem desacelerar reporting do dia a dia.
Distributed SQL pode te salvar de outages dolorosos e limitações regionais, mas raramente economiza dinheiro por padrão. Planejar antes ajuda a evitar pagar por “seguro” desnecessário.
A maioria dos orçamentos se divide em quatro buckets:
Sistemas Distributed SQL adicionam coordenação—especialmente para gravações fortemente consistentes que exigem quórum.
Uma forma prática de estimar impacto:
Isso não significa “não fazer”; significa projetar jornadas para reduzir gravações sequenciais (batching, retries idempotentes, menos transações chats).
Se seus usuários estão majoritariamente em uma região, um Postgres single-region com réplicas de leitura, ótimos backups e um plano de failover testado pode ser mais barato e simples—e rápido.
Distributed SQL justifica seu custo quando você realmente precisa de gravações multi-região, RPO/RTO estritos ou colocação por residência.
Trate o gasto como uma troca:
Se a perda evitada (downtime + churn + risco de compliance) for maior que o prêmio contínuo, o design multi-região é justificado. Caso contrário, comece mais simples e mantenha caminho de evolução.
Adotar distributed SQL é menos “levantar e mover” um banco e mais provar que sua carga específica se comporta bem quando dados e consenso estão espalhados entre nós (e possivelmente regiões). Um plano enxuto ajuda a evitar surpresas.
Escolha uma carga que represente dor real: por ex., checkout/booking, provisionamento de conta ou lançamento de ledger.
Defina métricas de sucesso desde o início:
Se quiser acelerar na etapa de PoC, vale construir uma pequena app “realista” (API + UI) em vez de apenas benchmarks sintéticos. Por exemplo, times às vezes usam Koder.ai para gerar um app leve React + Go + PostgreSQL via chat, então trocam a camada de banco para CockroachDB/YugabyteDB (ou conectam ao Spanner) para testar padrões de transação, retries e falhas fim-a-fim. O ponto não é o stack inicial—é encurtar o ciclo de “ideia” para “carga que você consegue medir”.
Monitoramento e runbooks importam tanto quanto SQL:
Comece com uma sprint de PoC, depois reserve tempo para revisão de prontidão para produção e um corte gradual (dual writes ou shadow reads quando possível).
Se precisar de ajuda para dimensionar custos ou tiers, veja /pricing. Para guias práticos e padrões de migração, consulte /blog.
Se você documentar descobertas do PoC, trade-offs de arquitetura ou lições de migração, considere compartilhar com seu time (e publicamente, se possível): plataformas como Koder.ai até oferecem formas de ganhar créditos criando conteúdo educativo ou indicando outros builders, o que pode compensar custos de experimentação enquanto você avalia opções.
Um banco de dados Distributed SQL fornece uma interface relacional e SQL (tabelas, joins, constraints, transações) mas roda como um cluster em várias máquinas—frequentemente em várias regiões—enquanto age como um único banco de dados lógico.
Na prática, tenta combinar:
Um RDBMS em nó único ou com primário/replica costuma ser mais simples, barato e rápido para OLTP em uma única região.
Distributed SQL se torna atraente quando a alternativa é:
A maioria dos sistemas depende de duas ideias centrais:
Isso permite consistência forte mesmo quando nós falham—mas acrescenta overhead de coordenação pela rede.
Eles dividem tabelas em pedaços menores (frequentemente chamados de partições/shards, ou nomes específicos do fornecedor como ranges/tablets/splits). Cada partição:
Normalmente você influencia a colocação com políticas para que dados “quentes” e escritores principais fiquem próximos, reduzindo viagens pela rede.
Transações distribuídas frequentemente tocam múltiplas partições, possivelmente em nós (ou regiões) diferentes. Um commit seguro pode exigir:
Essas etapas introduzem round trips pela rede, que é a principal razão para aumento da latência de gravação—especialmente quando o consenso atravessa regiões.
Considere distributed SQL quando duas ou mais das seguintes condições forem verdadeiras:
Se sua carga roda bem em uma região com réplicas/cache, um RDBMS convencional costuma ser a melhor opção por padrão.
Consistência forte significa que, uma vez que uma transação commita, leituras subsequentes não verão dados antigos.
Em termos de produto, ajuda a prevenir:
O custo é que, durante partições de rede, um sistema fortemente consistente pode bloquear ou falhar algumas operações em vez de aceitar verdades divergentes.
Dependa de constraints no banco + transações:
idempotency_key (ou similar) por requisição/tentativa(account_id, idempotency_key)Isso transforma tentativas repetidas em no-ops em vez de duplicatas—crítico para pagamentos, provisão e reprocessamento de jobs em background.
Uma separação prática:
Antes de escolher, teste seu ORM/migrações e quaisquer extensões Postgres das quais você dependa—não presuma compatibilidade total.
Comece com um PoC focado em um fluxo crítico (checkout, booking, gravação de ledger). Valide:
Se precisar de ajuda para dimensionar custos/tiers, veja /pricing. Para notas de implementação relacionadas, consulte /blog.