Разбираем Distributed SQL на примере Spanner, CockroachDB и YugabyteDB: ключевые свойства, типовые сценарии, ограничения и как понять, подходит ли вам.
Distributed SQL (распределённый SQL) — это класс баз данных, которые выглядят и ощущаются как привычная реляционная СУБД (таблицы, SQL-запросы, транзакции), но физически работают на нескольких узлах и могут масштабироваться горизонтально.
Главная идея: вы продолжаете думать в терминах SQL и ACID‑транзакций, а система сама распределяет данные по узлам, поддерживает репликацию и переживает отказы отдельных машин или даже целых зон/регионов.
Под «SQL‑кластером» часто понимают одну из двух схем:
Distributed SQL стремится убрать эти ограничения: запись не привязана к одному «единственному мастеру», а распределение данных и отказоустойчивость — встроенные свойства, а не набор внешних «костылей».
Масштабирование: когда один мощный сервер уже не справляется, а вертикальный рост становится дорогим или упирается в лимиты.
Отказоустойчивость и высокая доступность: если узел или зона падают, сервис продолжает работать без ручных переключений (в идеале — автоматически и предсказуемо).
География (мульти‑регион): когда пользователи и сервисы находятся в разных регионах, а вам нужно либо снизить задержку, либо выдержать региональные сбои, либо выполнить требования к размещению данных.
Частая ошибка — воспринимать Distributed SQL как «один сервер, только больше». На практике за распределённость платят:
Дальше разберём ключевые свойства (SQL/ACID/репликация), внутреннюю механику (кворум и консенсус), сравним Spanner, CockroachDB и YugabyteDB, а затем пройдёмся по типовым сценариям (критичные транзакции, мульти‑регион, масштабирование без ручного шардинга, микросервисы) и практическим ограничениям.
Материал пригодится продактам, тимлидам и архитекторам, которые выбирают базу под рост, высокую доступность и геораспределённые приложения — и хотят трезво оценить компромиссы.
Distributed SQL пытается дать привычную модель реляционной базы (таблицы, индексы, JOIN’ы) в системе, которая физически живёт на нескольких узлах и нередко — в нескольких дата‑центрах.
Главное обещание — вы продолжаете работать с данными через SQL и получаете транзакции ACID: атомарность (всё или ничего), согласованность (инварианты не ломаются), изоляцию (параллельные операции не мешают друг другу) и долговечность (зафиксированное не пропадает).
В распределённом варианте это сложнее, чем «один сервер с журналом», потому что изменения нужно согласовать между узлами. Но для приложения это означает меньше специальных кейсов: не нужно вручную «склеивать» записи из разных шардов или придумывать собственные механизмы блокировок.
Такие базы обычно автоматически:
Практический эффект: приложение меньше зависит от топологии кластера. Добавили узлы — база сама распределила данные и нагрузку. Узел упал — запросы продолжают выполняться за счёт реплик.
«Строгая согласованность» (часто это serializable‑уровень или близкие гарантии) означает, что система ведёт себя так, как будто все транзакции выполняются по очереди в едином порядке. Это критично, когда нельзя допустить «двойного списания», отрицательного баланса, продажи одного и того же товара дважды или расхождения между связанными таблицами.
Цена строгих гарантий — сетевые раунды между узлами. Чем дальше друг от друга реплики (другой регион, континент), тем дольше фиксируются транзакции и тем выше чувствительность к кратковременным сетевым проблемам.
Поэтому в мульти‑региональных схемах особенно важно заранее понимать:
Distributed SQL старается выглядеть как «обычная SQL‑база», но внутри это кластер из узлов, который хранит данные кусками и договаривается о порядке изменений. Цена этой «магии» — сетевые раунды, лидеры реплик и необходимость учитывать распределённость в схемах и запросах.
В Spanner ключевая идея — сделать возможными транзакции и согласованное чтение в нескольких регионах за счёт синхронизации времени. Для этого используются атомарные часы/GPS и механизм TrueTime: база не просто «верит времени», а знает погрешность и иногда намеренно ждёт (commit wait), чтобы гарантировать глобальный порядок коммитов.
Это облегчает разработчику жизнь: можно получать внешне последовательные транзакции и строго согласованные чтения даже при геораспределении. Но добавляет предсказуемые задержки на запись, особенно когда данные и кворум растянуты по регионам.
CockroachDB и YugabyteDB строятся вокруг консенсуса (обычно Raft). Данные разбиваются на небольшие части: «диапазоны» (ranges) или «таблеты» (tablets). У каждой части есть набор реплик и лидер, который принимает записи. Реплики подтверждают изменения, и только после достижения кворума операция считается зафиксированной.
Почти везде вы встретите:
Распределённые транзакции дороже локальных: чем больше диапазонов/таблетов затронул запрос, тем больше сетевых раундов и выше вероятность конфликтов.
Отсюда практическая рекомендация: продумывайте ключи и локальность данных — группируйте «часто вместе используемые» строки, аккуратно выбирайте первичные ключи/партиционирование, избегайте широких транзакций и «глобальных» вторичных индексов без явной необходимости.
Выбор Distributed SQL почти всегда упирается не в «кто быстрее в бенчмарке», а в сочетание факторов: где живут ваши данные (один регион или несколько), какие гарантии по транзакциям и согласованности нужны, и сколько операционной нагрузки вы готовы принять.
Cloud Spanner чаще выбирают, когда вы уже глубоко в Google Cloud и хотите управляемый сервис с предсказуемыми SLO.
Ключевые причины:
Компромиссы обычно связаны с ценой, зависимостью от провайдера и ограничениями/особенностями диалекта SQL.
CockroachDB часто выбирают, когда нужен «Spanner‑подход», но с большей гибкостью по развертыванию: в своём облаке, on‑prem или в нескольких облаках.
Что привлекает:
Важно заранее проверить поддержку конкретных PG‑фич, поведение транзакций при конфликтах и требования к задержке между регионами.
YugabyteDB часто рассматривают, когда нужна распределённая база, но при этом важна совместимость с привычными API и возможность «перевезти» существующую архитектуру.
Типичные причины:
Если коротко: Spanner — про управляемость и мульти‑регион в GCP, CockroachDB — про универсальный «распределённый Postgres‑подход», YugabyteDB — про гибкость развертывания и выбор API при распределённой архитектуре.
Классический «первичный сервер + реплика + фейловер» работает, пока вы можете пережить короткую паузу на переключение и редкие расхождения данных. Но для систем, где каждое списание, начисление или изменение баланса должно быть точным и подтверждаемым, эти компромиссы быстро становятся дорогими.
В критичных транзакционных доменах важны три вещи одновременно:
Distributed SQL (Spanner/CockroachDB/YugabyteDB) обычно выбирают, когда нужна строгая согласованность даже при отказах инфраструктуры, а не «в конечном итоге всё сойдётся». Это особенно заметно в кошельках и биллинге, где ошибка в копейку масштабируется до серьёзных потерь и юридических рисков.
Если пользователи и команды распределены по регионам, соблазн — держать несколько баз и «как‑нибудь синхронизировать». Для критичных транзакций это опасно: конфликтующие записи, сложные схемы дедупликации, спорные правила «кто прав».
Distributed SQL позволяет оставаться в модели одной логической базы, где запись считается успешной только после подтверждения большинством реплик. Это упрощает финансовую целостность и отчётность, но важно понимать: строгая согласованность часто означает, что скорость записи зависит от расстояний между узлами.
Практическая ценность здесь — не «магия», а снижение операционного риска: при падении узла/зоны система продолжает обслуживать операции, а кластер сам перераспределяет нагрузку и восстанавливает реплики. Для бизнес‑критичных потоков это может быть разницей между краткой деградацией и полноценным инцидентом.
Оставаться на PostgreSQL/MySQL с репликацией и фейловером проще, если:
Если же вы строите платежный контур или ядро кошелька, где простои и несогласованность недопустимы, Distributed SQL часто становится более честным выбором — пусть и с ценой в сложность и требования к задержкам сети.
Идея «поставим базу ближе к пользователю — будет быстро» работает не всегда. В distributed SQL (Spanner, CockroachDB, YugabyteDB) скорость часто упирается не в расстояние до ближайшей реплики, а в то, где принимается запись и какой кворум нужен для строгой согласованности.
Если приложение в регионе A пишет данные, а лидер (или большинство кворума) для нужного диапазона/таблицы находится в регионе B, то каждая транзакция ACID всё равно делает сетевой круг: A → B → A (и часто ещё B → другие узлы для репликации). В итоге задержка определяется межрегионной RTT, даже если рядом стоит читаемая реплика.
Точно так же «быстрые чтения» зависят от режима: чтение со строгой согласованностью может требовать общения с лидером/кворумом, а не с ближайшим узлом.
Типичные источники:
Размещайте данные по регионам: держите «домашний регион» пользователя (профиль, корзина, настройки) там, где он чаще всего активен, чтобы записи шли локально.
Ограничивайте кросс‑регионные транзакции: проектируйте границы так, чтобы одна транзакция редко затрагивала данные разных регионов. Для межрегионных сценариев используйте асинхронные процессы и идемпотентные операции.
Разделяйте модели доступа по типам данных:
Мульти‑региональные базы данных дают высокую доступность и строгую согласованность, но «низкая задержка везде» появляется только там, где вы осознанно контролируете размещение данных и маршрут транзакций.
Когда данных и запросов становится больше, «добавить CPU и RAM» перестаёт быть универсальным рецептом. Упираетесь в лимиты одного сервера, окна обслуживания растут, а риск простоя при апгрейде становится неприемлемым. Distributed SQL в этом сценарии ценен тем, что позволяет наращивать мощность добавлением узлов, а распределение данных берёт на себя система — без ручного шардинга на уровне приложения.
Типичные сигналы: пиковые нагрузки (распродажи, отчётные периоды), рост объёма индексов, увеличение конкуренции за блокировки и скачки латентности. Вертикальное масштабирование помогает до определённого момента, но дальше вы платите всё дороже за всё меньший прирост и всё сложнее «обслуживать без остановки».
Даже в распределённой базе можно создать «горячую точку», если большинство записей и транзакций бьют в один диапазон ключей. Классический пример — монотонный первичный ключ (инкрементный ID) или ключ, в котором префикс одинаков для огромного числа операций (например, tenant_id без добавок).
Практические приёмы:
Бэч‑заливки, миграции, пересчёты, массовые UPDATE/DELETE и «ночные джобы» часто становятся скрытым врагом. Они создают длинные транзакции, раздувают конкуренцию, провоцируют конфликты и ретраи.
Хорошая практика — дробить операции на батчи, ограничивать параллелизм, делать идемпотентные джобы и планировать их так, чтобы они не совпадали с пиками пользовательского трафика.
Горизонтальное масштабирование «из коробки» работает лучше, если вы заранее дисциплинируете схему:
Итог: Distributed SQL снимает необходимость ручного шардинга, но не отменяет инженерную работу над ключами и «профилем нагрузки». Именно это чаще всего определяет, будет ли масштабирование линейным или упрётся в hotspot и фоновые операции.
Микросервисы обычно обещают независимость команд и автономное развитие. Но как только появляются «общие» сущности (пользователь, тариф, баланс, складской остаток), быстро выясняется, что данные всё равно пересекаются — и пересекаются именно там, где вам нужна транзакционная целостность.
Типовые точки трения: оформление заказа с резервированием товара, списание денег и выдача прав доступа, создание пользователя и привязка договоров/лимитов. Если каждый сервис держит свою базу, то шаги превращаются в цепочку событий и компенсирующих действий. Это нормально, пока бизнес допускает небольшую задержку и редкие «разъезды».
Но если требуется строго: «либо всё, либо ничего» (например, деньги списали — доступ обязателен; резерв сделали — заказ обязателен), то чисто событийная модель усложняется: нужно проектировать саги, дедупликацию, идемпотентность, разбор спорных состояний.
Distributed SQL помогает, когда вы хотите оставить микросервисы логически раздельными, но критичные операции проводить в одной согласованной транзакции. Например, разные сервисы могут иметь свои схемы/таблицы, а ключевые инварианты (баланс не уходит в минус, уникальность, ограничения по лимитам) проверяются и фиксируются атомарно.
Это снижает количество «компенсаций» и ручного разбора инцидентов. Однако важно помнить: транзакция через границы сервисов — всё равно тесная связность, просто теперь она выражена на уровне данных.
Опасная крайность — посадить все сервисы на один кластер и разрешить произвольные JOIN’ы «через весь домен». Так вы теряете границы контекстов, получаете конкуренцию за схемы, миграции становятся политическим процессом, а нагрузка одного сервиса может влиять на задержки другого.
Практичнее подход «shared‑nothing по владению, shared‑DB по платформе»: единая платформа БД, но чёткое владение таблицами, запрет на прямой доступ к чужим данным (только через API/события) и ограниченный набор совместных транзакций там, где без них нельзя.
Помогает, если вам реально нужны ACID‑транзакции поверх нескольких компонент, высокая доступность и предсказуемая целостность данных при отказах.
Усложняет, если вы пытаетесь заменить ею плохо определённые доменные границы: проблемы моделирования никуда не исчезнут, а стоимость ошибок вырастет — из‑за конфликтов записей, ретраев и необходимости дисциплины вокруг схем и доступа.
Distributed SQL часто выбирают за «правильные» транзакции и высокую доступность, но за это почти всегда платят задержкой и более сложным профилем ошибок. Важно заранее понимать, где именно добавляется время и почему приложение внезапно начинает делать ретраи.
Даже если чтения выполняются быстро, коммит транзакции обычно требует согласования между репликами (минимум — кворум). Это означает, что в p95/p99 начинает доминировать не CPU или диск, а сеть: межзоновая или межрегиональная RTT, а также очереди на лидере/координаторе.
Практический вывод: «средняя» задержка может выглядеть отлично, но хвосты растут при всплесках нагрузки, деградации сети или ребалансировке. Особенно чувствительны короткие OLTP‑запросы, где каждые дополнительные 5–20 мс на коммит заметны пользователю.
В системах со строгой согласованностью при конкурирующих обновлениях неизбежны конфликтующие транзакции. Результат — aborted/retryable ошибки, которые выглядят как «случайные» падения, если приложение не умеет повторять операцию.
Важно проектировать ретраи осознанно:
Сильные уровни изоляции упрощают логику, но могут повышать вероятность конфликтов и удлинять транзакции. Критические запросы стоит «ужимать»: меньше строк, меньше времени удержания конфликтных диапазонов, никаких долгих вычислений внутри транзакции.
Если продукт допускает, иногда выгоднее разделить «чтение для UI» и «транзакционное изменение» на разные пути или использовать более слабую согласованность для второстепенных чтений — но только там, где это безопасно.
Минимальный набор метрик, который быстро объясняет p99 и нестабильность:
С этими сигналами вы быстрее найдёте, что именно замедляет систему: сеть, конфликтность модели данных или слишком «широкие» транзакции.
Distributed SQL часто выбирают ради «просто добавь узлы — и всё поедет». На практике вы получаете не только SQL и ACID, но и новую операционную реальность: кластеры в нескольких зонах/регионах, консенсус, фоновые ребалансировки и заметно более «сетезависимый» профиль проблем.
Главная переменная — топология. Где живут реплики, сколько их, какие зоны считаются обязательными для кворума, какие задержки между площадками нормальны для ваших SLO.
Любая сеть становится частью базы данных: MTU, потери пакетов, асимметричная задержка, DNS/балансировка, правила фаервола, лимиты на соединения — всё это может внезапно превратиться в рост латентности транзакций.
Отдельная дисциплина — управление версиями. Обновления узлов, совместимость клиентов/драйверов, флаги, изменения форматов бэкапов: планируйте апгрейды и заранее решайте, что делаете при частичном обновлении и откате.
Метрики «CPU/RAM» недостаточны. Нужны:
Полезно иметь дашборд, который отвечает на простой вопрос: «это деградация диска, сети или конфликтов транзакций?»
Проверенный бэкап — это тот, который восстановили. Привычка «снимать снапшоты» не заменяет регулярные тесты восстановления: в отдельный проект/кластер, с проверкой RPO/RTO и процедурой переключения.
Для мульти‑региона дополнительно тестируйте сценарии потери зоны и потери региона: что происходит с кворумом, как быстро возвращается запись, кто становится лидером.
Ёмкость — это не только объём данных, но и профиль записи/чтения, размер транзакций и «горячие ключи». Частые причины просадки: перекос нагрузки на одну партицию, рост конфликтов и ретраев, медленные диски на части узлов, нестабильная межрегиональная сеть и слишком агрессивная фоновая ребалансировка в часы пик.
Distributed SQL часто покупают «за свойства» — строгую согласованность, отказоустойчивость, масштабирование. Но реальная стоимость складывается не только из счетов за кластер.
Помимо железа/облака вы платите временем команды: настройка репликации и зон/регионов, планирование capacity, обновления без простоя, тестирование отказов, регулярная проверка бэкапов и восстановления.
К этому добавляется цена компетенций. Distributed SQL — это больше, чем «ещё один PostgreSQL»: нужно понимать задержки кворума, влияние сети, почему ретраи внезапно выросли, и как на это реагирует приложение. Если таких навыков нет, их придётся выращивать или покупать.
Хотя многие системы заявляют совместимость с SQL/PostgreSQL API, различия всплывают в деталях: поддержка отдельных типов, функций, расширений, особенностей транзакций, уровней изоляции, DDL‑операций.
Инструменты тоже могут вести себя иначе: миграции (flyway/liquibase), ORM, драйверы, мониторинг, логирование запросов, пулеры соединений. Важно заранее проверить именно ваш стек — иначе «переезд» превратится в серию неожиданных компромиссов.
Миграция — это не только перенос схемы и данных. Это изменение SLO и профиля ошибок: больше ретраев, другой характер таймаутов, необходимость идемпотентности операций, пересмотр границ транзакций.
Есть и риск vendor lock‑in. У облачных вариантов (например, Spanner) — свои API, экспорт/импорт, интеграции и цена выхода. У self‑managed (CockroachDB/YugabyteDB) — зависимость от выбранной платформы оркестрации и операционной модели. Закладывайте план «как откатиться» ещё до старта проекта.
Если вам не нужна строгая согласованность между регионами, часто достаточно PostgreSQL + реплики (read replicas), кэш (Redis), очереди/стриминг (Kafka/RabbitMQ) и аккуратная декомпозиция.
Distributed SQL оправдан, когда цена несогласованности или простоя выше сложности системы. Во всех остальных случаях он может быть «переплатой за универсальность».
Distributed SQL редко внедряют «целиком и сразу». Лучший результат даёт последовательный путь: сначала уточнить требования, затем провести пилот на одном критичном потоке и только после этого выбрать стратегию миграции.
По опыту, полезно отдельно ускорять именно подготовительный цикл (схема → сервис → нагрузка → наблюдаемость). Например, в TakProsto.AI можно быстро собрать прототип сервиса вокруг SQL‑модели (типично React на фронте и Go + PostgreSQL на бэкенде), накидать эндпоинты и сценарии нагрузки, а затем экспортировать исходники и перенести подходы (идемпотентность, ретраи, метрики) на выбранную Distributed SQL‑платформу. Это особенно удобно командам в РФ: платформа работает на российских серверах, использует локализованные open‑source LLM‑модели и не отправляет данные за пределы страны.
Начните с вопросов, которые можно проверить числами:
Эти ответы сразу ограничивают выбор: например, мульти‑регион с минимальной задержкой и строгой согласованностью почти всегда означает компромиссы в скорости записи.
Выберите минимальный критичный поток, который приносит ценность и при этом измерим: оформление заказа, создание платежа, выдача квитанции.
В пилоте важно не «поднять кластер», а проверить:
Distributed SQL — это распределённая СУБД, которая выглядит как обычная реляционная база: таблицы, SQL, транзакции ACID. Разница в том, что данные физически хранятся на нескольких узлах (часто в разных зонах/регионах), а шардинг, репликация и фейловер встроены в саму систему.
Практически это нужно, когда один сервер уже не «вытягивает» по нагрузке/объёму, а вы всё ещё хотите строгие транзакции и предсказуемую целостность данных.
В классической схеме primary/replica запись обычно привязана к одному мастеру, а реплики предназначены в основном для чтения. При ручном шардинге вы сами выбираете ключи разбиения, маршрутизируете запросы и «склеиваете» данные между шардами.
Distributed SQL стремится сделать это встроенным:
Чаще всего его выбирают из-за комбинации трёх требований:
Если вам нужен только рост чтения, часто дешевле остаются read‑реплики + кэш. Если нужна геораспределённая запись с целостностью — Distributed SQL становится более уместным.
Строгая согласованность означает, что база ведёт себя так, как будто транзакции выполнялись в едином последовательном порядке. Это важно там, где нельзя допустить «разъездов»:
Цена — дополнительные сетевые раунды на согласование (кворум/консенсус) и, как следствие, рост задержек и хвостов p95/p99.
Потому что коммит транзакции обычно требует подтверждения от нескольких реплик. Если лидер и кворум находятся в другом регионе, запись идёт по маршруту вида A → B → A (и далее на реплики), и задержка начинает определяться межрегиональной RTT.
Чтобы мульти‑регион был быстрым, обычно нужно:
Во многих реализациях данные разбиваются на небольшие части (ranges/tablets). Для каждой части есть несколько реплик и лидер.
Запись обычно выглядит так:
Это повышает отказоустойчивость, но делает систему чувствительной к сети и к тому, где размещены лидеры и реплики.
Ориентируйтесь на контекст, а не на «кто быстрее»:
Перед выбором проверьте: реальные требования к задержкам между регионами, нужные PG‑фичи, и готовность команды к эксплуатации.
Два частых источника проблем:
Практики:
В системах со строгой согласованностью конфликты при параллельных обновлениях неизбежны: часть транзакций будет откатываться и просить повтор.
Минимальный набор практик:
Если приложение не умеет корректно повторять, Distributed SQL начнёт выглядеть как «случайные ошибки» в продакшене.
Начните с пилота на одном измеримом критичном потоке (например, оформление заказа/создание платежа) и проверьте три группы вещей:
Если пилот успешен, выбирайте стратегию миграции: по сервисам, по таблицам или через CDC — с обязательной проверкой консистентности и планом отката.
