Узнайте, что такое распределённый SQL, чем отличаются Spanner, CockroachDB и YugabyteDB и в каких реальных случаях стоит применять мульти-региональную, строго согласованную SQL‑базу.
«Распределённый SQL» — это база данных, которая выглядит и ощущается как традиционная реляционная СУБД — таблицы, строки, JOINы, транзакции и SQL — но спроектирована для работы как кластер на многих машинах (и часто в разных регионах), при этом ведя себя как одна логическая база данных.
Это сочетание важно, потому что система стремится одновременно дать три вещи:
Классическая RDBMS (PostgreSQL, MySQL) обычно проще в эксплуатации, когда всё живёт на одном primary-узле. Чтения можно масштабировать репликами, но масштабирование записей и выживание при региональных сбоях обычно требует дополнительной архитектуры (шардинг, ручной фейловер, сложная логика в приложении).
Многие NoSQL-системы пошли противоположным путём: сначала доступность и масштаб, иногда ценой ослабления гарантий согласованности или упрощения модели запросов.
Распределённый SQL ищет средний путь: сохранить реляционную модель и ACID‑транзакции, но автоматически распределять данные для обработки роста и сбоев.
Распределённые SQL‑базы созданы для задач вроде:
Именно поэтому такие продукты, как Google Spanner, CockroachDB и YugabyteDB, часто оценивают для мульти-региональных развертываний и всегда‑доступных сервисов.
Распределённый SQL не обязательно «лучше» во всех случаях. Вы принимаете больше движущихся частей и другие ограничения по производительности (сетевая задержка, консенсус, межрегиональные RTT) в обмен на устойчивость и масштаб.
Если ваша нагрузка умещается на одной хорошо управляемой базе с простой репликацией, обычная RDBMS может быть проще и дешевле. Распределённый SQL оправдывает себя, когда альтернатива — собственный шардинг, сложный фейловер или бизнес‑требования, требующие мульти-региональной согласованности и доступности.
Распределённый SQL должен ощущаться как знакомая SQL‑база, при этом хранить данные на многих машинах (и часто в нескольких регионах). Сложность в координации множества компьютеров, чтобы они вели себя как единая надёжная система.
Каждый кусок данных обычно копируется на несколько узлов (репликация). Если один узел падает, другая копия всё ещё может обслуживать чтения и принимать записи.
Чтобы реплики не расходились, системы распределённого SQL используют протоколы консенсуса — чаще всего Raft (CockroachDB, YugabyteDB) или Paxos (Spanner). Вкратце, консенсус означает:
Это «голосование большинства» и даёт вам сильную согласованность: после фиксации транзакции клиенты не увидят старую версию данных.
Ни одна машина не вмещает всё, поэтому таблицы разбиваются на более мелкие куски — шарды/партиции (Spanner называет их splits; CockroachDB — ranges; YugabyteDB — tablets).
Каждая партиция реплицируется (через консенсус) и размещается на определённых узлах. Размещение не случайно: его можно задавать политиками (например, хранить записи клиентов из ЕС в регионах ЕС или держать горячие партиции на быстрых узлах). Хорошее размещение уменьшает сетевые обходы и делает производительность более предсказуемой.
В однoузловой базе транзакция часто подтверждается локальной записью на диск. В распределённом SQL транзакция может затронуть несколько партиций — возможно на разных узлах.
Безопасный коммит обычно требует дополнительной координации:
Эти шаги вводят дополнительные сетевые круги, поэтому распределённые транзакции чаще добавляют задержку — особенно если данные распределены по регионам.
Когда развертывание охватывает регионы, системы стремятся держать операции «рядом» с пользователями:
Это и есть балансировка в мульти-региональной конфигурации: можно оптимизировать локальную отзывчивость, но сильная согласованность по большим расстояниям всё равно потребует сетевых затрат.
Прежде чем выбирать распределённый SQL, проверьте базовые потребности. Если у вас один основной регион, предсказуемая нагрузка и небольшой операционный состав, обычная реляционная база (или управляемый Postgres/MySQL) обычно быстрее вывести фичи в продакшен. Часто одну‑региональную установку можно растянуть с помощью реплик для чтения, кэшей и аккуратной схемы/индексов.
Распределённый SQL стоит серьёзно рассматривать, когда выполняется хотя бы одно (или несколько) из:
Распределённые системы добавляют сложность и стоимость. Будьте осторожны, если:
Если на два или более пунктов вы ответите «да», распределённый SQL стоит изучить:
Распределённый SQL не даёт всего сразу — реальные системы заставляют выбирать, особенно когда регионы плохо связаны.
Представьте сетевой разрыв как «связь между регионами ненадёжна или пропала». В этот момент база может приоритизировать:
Системы распределённого SQL обычно строятся с приоритетом на согласованность для транзакций. Это то, чего команды хотят — до тех пор, пока при разрыве операции не начнут ждать или падать.
Сильная согласованность означает: после фиксации транзакции любое последующее чтение вернёт это значение — нет «сработало в одном регионе, но не в другом». Это критично для:
Если обещание продукта — «когда мы подтвердили, это действительно так», сильная согласованность — не роскошь, а требование.
Практически важны два поведения:
Сильная согласованность через регионы обычно требует консенсуса (несколько реплик должны согласиться до коммита). Если реплики рассеяны по континентам, ограничение скорости — физика: каждая межрегиональная запись может добавлять десятки — сотни миллисекунд.
Простая формула: больше географической защиты и корректности чаще означает большую задержку на запись, если вы не оптимизируете размещение данных и места фиксации транзакций.
Google Spanner — распределённая SQL‑база, предлагается преимущественно как управляемый сервис в Google Cloud. Она спроектирована для мульти‑региональных развёртываний, где нужен единый логический каталог с репликацией по узлам и регионам. Spanner поддерживает два варианта диалекта SQL — GoogleSQL (родной) и PostgreSQL‑совместимый диалект — поэтому переносимость зависит от выбранного диалекта и используемых возможностей.
CockroachDB — распределённая SQL‑база, стремящаяся к опыту команд, привыкших к PostgreSQL. Она использует PostgreSQL wire protocol и поддерживает большую часть SQL‑функционала в стиле Postgres, но не является полным битвом-заменителем (некоторые расширения и крайние поведения различаются). Можно запускать как управляемый сервис (CockroachDB Cloud) или самостоятельно в своей инфраструктуре.
YugabyteDB — распределённая СУБД с PostgreSQL‑совместимым SQL API (YSQL) и дополнительным Cassandra‑совместимым API (YCQL). Как и CockroachDB, её часто выбирают команды, желающие ergonomics Postgres при масштабировании на узлы и регионы. Доступна как self-hosted, так и managed (YugabyteDB Managed) с типичными развертываниями от однорегиональной HA до мульти-региональных конфигураций.
Управляемые сервисы снижают операционную работу (обновления, бэкапы, интеграции мониторинга), тогда как self-hosted даёт больше контроля над сетью, типами инстансов и физическим местоположением данных. Spanner чаще используется как managed в GCP; CockroachDB и YugabyteDB встречаются и в managed, и в self-hosted вариантах, включая мульти‑клауд и on‑prem.
Все три говорят на «SQL», но повседневная совместимость зависит от выбора диалекта (Spanner), покрытия возможностей Postgres (CockroachDB/YugabyteDB) и от того, полагается ли приложение на конкретные расширения, функции или семантику транзакций Postgres.
Планирование и раннее тестирование запросов, миграций и поведения ORM окупятся — не стоит предполагать полную взаимозаменяемость.
Классический сценарий для распределённого SQL — B2B SaaS с клиентами в Северной Америке, Европе и Азиатско‑Тихоокеанском регионе: инструменты поддержки, HR‑платформы, аналитические панели или маркетплейсы.
Требование бизнеса простое: пользователи хотят «локальное» отклик, а компания хочет единую логическую базу, доступную всегда.
Многие SaaS‑команды сталкиваются со смешанными требованиями:
Распределённый SQL это моделирует аккуратно через локализацию на уровне тенантов: разместите первичные данные каждого клиента в определённом регионе (или наборе регионов), сохраняя общую схему и модель запросов. Так вы избегаете раздутой архитектуры «по одной базе на регион», при этом соблюдая требования по размещению.
Чтобы приложение было быстрым, обычно стремятся к:
Это важно, потому что межрегиональные RTT доминируют в восприятии задержки пользователем. Даже при сильной согласованности грамотный дизайн локальности гарантирует, что большинство запросов не платят межконтинентальную сетевую стоимость.
Технические преимущества работают только если эксплуатация остаётся управляемой. Для глобального SaaS планируйте:
При хорошем исполнении распределённый SQL даёт единый продуктовый опыт, который при этом ощущается локальным — без разделения команды инженеров на «EU‑стек» и «APAC‑стек».
Финансовые системы — это место, где «eventually consistent» может обернуться реальными потерями денег. Если клиент оформляет заказ, авторизация платежа проходит, а баланс обновляется — все эти шаги должны соглашаться на одну истину — немедленно.
Сильная согласованность важна, потому что она предотвращает ситуацию, когда два региона или два сервиса принимают «разумные» решения, приводящие к некорректному журналу.
В типовом рабочем процессе — создать заказ → зарезервировать средства → захватить платёж → обновить баланс/ledger — нужны гарантии вроде:
Распределённый SQL подходит потому, что обеспечивает ACID‑транзакции и ограничения между узлами (и часто регионами), так что инварианты журнала сохраняются даже при отказах.
Интеграции с платёжными системами часто терпят повторы: таймауты, повторные вебхуки и повторная обработка задач — это нормально. База должна помочь сделать повторы безопасными.
Практический подход — сочетать идемпотентные ключи на уровне приложения с базовыми уникальными ограничениями:
idempotency_key для каждой попытки/платежа.(account_id, idempotency_key).Тогда вторая попытка станет безвредной no-op, а не двойным списанием.
События продаж и расчёты по зарплате могут создавать резкие всплески записей (авторизации, захваты, переводы). С распределённым SQL вы можете масштабировать, добавляя узлы для увеличения пропускной способности записи, сохраняя модель согласованности.
Ключ — планировать горячие ключи (например, один мерчант со всем трафиком) и использовать схемные паттерны для распределения нагрузки.
Финансовые потоки часто требуют неизменяемых журналов, трассируемости (кто/что/когда) и предсказуемой политики хранения. Даже без перечисления конкретных регуляций, считайте, что вам понадобятся: append-only записи журнала, метки времени, контролируемый доступ и правила ретенции/архивации, не нарушающие возможность проведения аудита.
Инвентарь и бронирования кажутся простыми, пока одна и та же дефицитная единица обслуживается в нескольких регионах: последний билет, лимитированное падение товара или номер отеля на конкретную ночь.
Сложность не в чтении доступности — а в предотвращении двух успешных заявок на один и тот же ресурс почти одновременно.
В мульти-региональной конфигурации без сильной согласованности каждый регион может временно думать, что товар доступен на основе немного устаревших данных. Если два пользователя оформляют покупку в разных регионах в этом окне, оба локально примут транзакцию и позже при согласовании возникнет конфликт.
Так происходит перепродажа: не потому что система «неправильная», а потому что ей временно позволено иметь расходящиеся истины.
Распределённый SQL часто выбирают здесь, потому что он может обеспечить единственный авторитетный результат для операций записи — «последнее место» действительно резервируется один раз, даже если запросы приходят из разных континентов.
Hold + confirm: в транзакции размещаете временную бронь (reservation record), затем подтверждаете платёж во втором шаге.
Истечения: брони должны автоматически истекать (например, через 10 минут), чтобы инвентарь не блокировался при бросании корзины.
Транзакционный outbox: при подтверждении брони в той же транзакции записывайте строку «событие для отправки», затем асинхронно доставляйте его в почту, систему исполнения или шину сообщений — без риска «забронировано, но подтверждение не отправлено».
Вывод: если бизнес не может допустить двойного выделения в разных регионах, сильные транзакционные гарантии превращаются в фичу продукта, а не в техническую излишество.
Высокая доступность (HA) — хороший кейс для распределённого SQL, когда простой стоит дорого, непредсказуемые сбои недопустимы, и вы хотите, чтобы обслуживание было рутинным.
Цель — не «никогда не падать», а выполнение измеримых SLO (например, 99.9% или 99.99%) даже при падении узлов, зон или при обновлениях.
Начните с перевода «всегда в сети» в измеримые ожидания: максимально допустимое ежемесячное время простоя, RTO и RPO.
Распределённые SQL‑системы могут продолжать принимать чтения/записи при многих распространённых отказах, но только если топология соответствует вашим SLO и приложение корректно обрабатывает транзиентные ошибки (повторы, идемпотентность).
Плановое обслуживание тоже важно. Rolling‑апдейты и замена инстансов проще, когда база может перемещать лидерство/реплики с затронутых узлов без остановки кластера.
Мульти‑зоновые развертывания защищают от отказа одной AZ/зоны и от многих аппаратных сбоев, при этом дают меньшие задержки и стоимость. Обычно этого достаточно, если соответствие и база пользователей преимущественно в одном регионе.
Мульти‑региональные варианты защищают от падения целого региона и поддерживают региональный фейловер. Цена — большая задержка на запись при строгой согласованности и более сложное планирование мощностей.
Не рассчитывайте, что фейловер мгновенный и незаметный. Определите, что для вашего сервиса означает «фейловер»: краткие всплески ошибок? период только для чтения? несколько секунд повышенной задержки?
Проводите «game days», чтобы убедиться:
Даже при синхронной репликации держите бэкапы и отрабатывайте восстановление. Бэкапы защищают от ошибок оператора (плохие миграции, случайные удаления), багов приложения и корупции, которая может реплицироваться.
Проверьте point‑in‑time recovery (если есть), скорость восстановления и возможность поднять чистую среду без вмешательства в продакшен.
Требования размещения данных возникают, когда регуляции, контракты или внутренние политики диктуют, что определённые записи должны храниться (и иногда обрабатываться) внутри страны или региона.
Это может касаться персональных данных, медицинской информации, платёжных данных, государственных рабочих нагрузок или наборов данных, где контракт клиента определяет географию хранения.
Распределённый SQL часто рассматривают потому, что он может сохранить единую логическую базу, при этом физически размещая данные в разных регионах — без необходимости запускать отдельный стек приложения для каждой географии.
Если регулятор или клиент требует «данные остаются в регионе», недостаточно просто близких реплик. Возможно, нужно гарантировать, что:
Это толкает команды к архитектурам, где местоположение — первоклассная забота, а не допущение.
Популярный паттерн для SaaS — размещение по тенанту. Например: данные клиентов из ЕС закреплены за регионами ЕС, данные США — за регионами США.
В высокой абстракции это обычно сочетание:
Цель — сделать риск нарушения правил через оперативный доступ, восстановление из бэкапа или межрегиональную репликацию минимальным.
Правила размещения и соответствия сильно варьируются по странам, отраслям и контрактам. Они меняются со временем.
Рассматривайте топологию базы как часть программы соответствия и валидируйте предположения с квалифицированным юрисконсультом (и, при необходимости, с аудиторами).
Топологии, ориентированные на соблюдение размещения, усложняют «глобальные виды» бизнеса. Если данные клиентов заранее разделены по регионам, аналитика и отчётность могут:
На практике многие команды отделяют операционные рабочие нагрузки (строго согласованные, с учётом размещения) от аналитики (региональные хранилища или строго управляемые агрегаты), чтобы упростить соблюдение требований, не замедляя повседневную отчётность.
Распределённый SQL может спасти вас от болезненных простоев и региональных ограничений, но по умолчанию он редко экономит деньги. Планирование заранее помогает избежать оплаты страховки, которая вам не нужна.
Большинство бюджетов делится на четыре блока:
Распределённые SQL-системы добавляют координацию — особенно для сильных записей, которые требуют подтверждения кворумом.
Практический способ оценить влияние:
Это не значит «не делайте так», но означает: проектируйте пути, чтобы уменьшить последовательные записи (батчинг, идемпотентные повторы, менее разговорчивые транзакции).
Если пользователи в основном в одном регионе, однорегиональный Postgres с репликами для чтения, хорошими бэкапами и протестированным планом фейловера может быть дешевле и проще — и быстр.
Распределённый SQL окупается, когда вам действительно нужны мульти-региональные записи, строгие RPO/RTO или размещение данных по регионам.
Считайте расходы как компромисс:
Если избегаемые потери (простои + отток + риски соответствия) превышают премию затрат, мульти-региональный дизайн оправдан. Если нет — начните проще и оставьте путь для эволюции.
Переход на распределённый SQL — это не просто «перенести» базу, а доказать, что именно ваша нагрузка ведёт себя предсказуемо, когда данные и консенсус распределены по узлам (и, возможно, регионам). Лёгкий план поможет избежать сюрпризов.
Выберите одно рабочее»»» нагрузочное»»»», представляющее реальную боль: например, checkout/booking, создание аккаунта или запись в ledger.
Определите метрики успеха заранее:
Чтобы ускорить PoC, полезно сделать небольшой «реалистичный» интерфейс (API + UI), а не только синтетические бенчмарки. Команды иногда используют инструменты-стартеры, чтобы быстро поднять React + Go + PostgreSQL и затем поменять слой БД на CockroachDB/YugabyteDB или подключиться к Spanner — чтобы тестировать паттерны транзакций, повторы и поведение при отказах end‑to‑end. Главное — сократить цикл от «идеи» до «нагрузки, которую можно измерить».
Мониторинг и runbook’ы не менее важны, чем SQL:
Начните с PoC‑спринта, затем выделите время на оценку готовности к продакшену и постепенный cutover (dual‑writes или shadow‑reads, где возможно).
Если нужно помочь с оценкой затрат или уровней, смотрите /pricing. Для практических руководств и паттернов миграции — /blog.
Если вы документируете результаты PoC, компромиссы архитектуры или уроки миграции — поделитесь ими с командой (и публично, если возможно): некоторые платформы даже предлагают кредиты за создание обучающего контента или рекомендации, что может частично компенсировать затраты на эксперименты.
Распределённая SQL‑база данных предоставляет реляционный интерфейс и SQL (таблицы, соединения, ограничения, транзакции), но работает как кластер на нескольких машинах — часто в разных регионах — при этом ведя себя как единая логическая база данных.
На практике она сочетает в себе:
Одноузловая или схема «primary/replica» у RDBMS обычно проще, дешевле и быстрее для OLTP в одном регионе.
Распределённый SQL становится привлекательным, когда альтернатива — это:
Большинство систем опираются на две ключевые идеи:
Это обеспечивает сильную согласованность при отказах, но добавляет сетевую координацию.
Таблицы разбиваются на более мелкие куски (часто называемые партициями/шардами, либо по-особому: ranges, tablets, splits). Каждая партиция:
Обычно размещение регулируется политиками, чтобы «горячие» данные и основные писатели оставались близко и уменьшали межсетевые обращения.
Распределённые транзакции часто затрагивают несколько партиций, возможно на разных узлах/в регионах. Безопасный коммит может потребовать:
Эти дополнительные сетевые круги и есть основная причина увеличения задержки — особенно при межрегиональной работе.
Рассмотрите распределённый SQL, когда выполнено хотя бы два пункта:
Если рабочая нагрузка помещается в один регион с репликами/кэшированием, обычная RDBMS часто остаётся лучшим выбором по умолчанию.
Сильная согласованность означает: после фиксации транзакции последующие чтения возвращают именно это значение.
В продуктовых терминах это предотвращает:
Цена — при сетевых разрывах система с сильной согласованностью может блокировать или отклонять операции, вместо того чтобы допускать временное расхождение состояний.
Опирайтесь на ограничения в базе + транзакции:
idempotency_key (или аналог) для каждой попытки/запроса(account_id, idempotency_key)Так повторы становятся безопасными no-op вместо дублирующих операций — это критично для платежей, Provisioning и фоновой повторной обработки задач.
Практическое разделение:
Перед выбором протестируйте ваш ORM, миграции и используемые расширения Postgres — не полагайтесь на предположение о «drop-in» замене.
Начните с фокусированного PoC по одному критическому рабочему процессу (checkout, бронирование, запись в журнал/ledger). Проверьте:
Если нужно посчитать стоимость/типы, посмотрите /pricing. Для заметок по реализации — /blog.