昨天一用户来（免费）咨询，问我 PostgreSQL 分布式数据库扩展 Citus 有没有什么坑，Pigsty 支持不。我想好家伙都要上分布式数据库那你这数据量应该挺大了？
结果令人啼笑皆非，原来他并不是因为数据大到要冲破服务器柜门，而是又栽在了公有云 EBS 云盘 的“杀猪盘”套路里。
捂着钱包慌忙上分布式数据库
“Citus 分布式数据库坑多吗？Pigsty 支持不？” 前两天一个用户火急火燎地跑来咨询，开口就提“Citus”。我表面云淡风轻，心里却在暗自偷乐：都说要上分布式插件了，想必有着海量数据、疯狂QPS，一定是个狠角色？几百 TB 起步吧？
Citus 在 PostgreSQL 生态里确实名气不小，尤其被微软收购后，“Citus = 分布式 PostgreSQL”的印象更是深入人心。在 Azure 上还被包装成了 Cosmos Hyperscale PG，可以让 PG 原地升级成分布式数据库，一听就很酷炫。
一问具体指标，数据量 60 TB，用 TimescaleDB 扩展压缩后 14 TB；QPS 5K，每个Q 扫个 100 条数据 —— 嗨，“数据量不算小，吞吐量不算大”
这种量级在 2015 年也许要分布式，但在单卡 64 TB 的 2025 年，随便来个万把块的 NVMe SSD 跑个原生 PG 不就轻松解决了？单机 PG 随便每秒百万点查点写更是不在话下 —— 那么用分布式是什么原因？磁盘装不下了吗？
用户说：“因为会有突发流量，我要扩容加个从库，需要好几天。”
这就让我有点不解了：14 T 数据，万兆网卡环境下一次同步备份也就四五个小时吧？用 2016 年的破旧硬件，我限速拖个 3 TB 的从库都用不了半小时。再说，加从库耗时跟网络带宽或 I/O 能力相关，就算用分布式，还是要做分区再平衡，怎么就能解决问题？
然后用户又说：“网络没问题，主要是磁盘成本太贵了：现在架构一主三从，一个从库就一份数据，总共四份“。
这就更让我疑惑了 —— 这年头企业级大容量 NVMe SSD 已经便宜的跟白菜价一样了，合两百 ¥/ TB/年，有这十几 TB 数据和折腾 TimescaleDB，Citus 分布式的人力，没钱买硬盘？然后慢不是因为网络问题，那就是磁盘问题咯？这么慢的磁盘不会是 HDD 吧，能贵到哪里去？
因为用户都会拖从库了，数据量也挺大，都敢上分布式了，我已经默认他不是只会用云数据库，控制台点点点的菜鸟了。那磁盘成本太贵了又是什么鬼？难道说 …… 除非你买的是公有云厂商（或者还有Mac）里的 天价杀猪盘。
果不其然，这位老哥说到：“我们现在用的 AWS 自建”。
嗨，一下破案了，又是一个花钱买罪受的杀猪盘受害用户。
让姿势走形的杀猪盘
深入聊后发现，他在云上存储的费用非常惊人，粗略估算每年高达 200 万，得到的却是一个拉 14 TB 从库都要花几天的乞丐盘 —— 换算下来吞吐也就不到 100 MB/s。Gen5 NVMe SSD 12 GB/s ，3M IOPS 的性能 可以把这种云上乞丐盘轰杀成渣，而只要百分之一不到的成本。
按照 AWS EBS io2 盘折后价，大约 1900 元 TB 月，14 TB 数据 × 4 份 × 12 个月，光存储就差不多一年 128 万；再加上 EC2 主机费用（通常云数据库存储/计算费用配比估算比例 2:1），每年 200 万往上走。更离谱的是，花这么多钱换来的，却是性能奇差无比的存储。“交了保护费还得挨打”，可不就是这么回事？
为了省这笔云盘费，他们宁可把业务架构改得七零八落，或让运维花几天时间加从库，把无底洞似的人力和时间成本都扔进去。最后甚至想靠分布式数据库来“自救”，以为这样能省点存储费。但结果呢？依然被“杀猪盘”牢牢锁死。每年烧 200 万，换来又慢又折腾的服务，还要自己额外承担把业务拆成拼图的成本。
追本溯源，这些需求是怎么来的？—— 不是因为业务或数据真的需要分布式，而是云上块存储价格昂贵、性能还差。这问题光靠换个“分布式数据库”或者用个 S3 存储数据库是治不了本的。要真正治本，得先问：为什么云上的块存储会这么离谱？
其实，在 公有云是不是杀猪盘？ 中，早就告诉过你们答案。
花钱买罪受，别当云上大冤种
大型公有云厂商的核心套路无非是：用极便宜的小微实例和免费额度先把用户诱上云，再依托数据库等云 PaaS 技术壁垒，让用户规模化之后也“跑不掉”，只能留在云上持续出血，也就是所谓“杀猪盘”。
当然，肯定会有人会说：大厂都有 Serverless 或弹性存储的云数据库服务嘛，肯定是这位客户 用云的姿势不对。但实际上，去看看那些云数据库的荒谬定价（《云数据库是不是智商税》）吧，只会比纯用资源的价格更为震撼 —— 毕竟，PaaS 50% - 70% 的毛利可不是从天上掉下来的。
正如《下云奥德赛：是时候放弃云计算了吗？》中 DHH 所说：“在几个关键例子上，云的成本都极其高昂 —— 无论是大型物理机数据库、大型 NVMe 存储，或者只是最新最快的算力。租生产队的驴所花的钱是如此高昂，以至于几个月的租金就能与直接购买它的价格持平。在这种情况下，你应该直接直接把这头驴买下来！”
以及 “被锁死困在亚马逊的云里，在实验新东西（比如固态硬盘）时，不得不忍受高昂到荒诞的定价带来的羞辱，这已经构成对核心价值观无法容忍的侵犯”。我认为这一案例就是很典型的花钱买罪受 —— 花了每年两百万的巨款，得到的却是性能不堪入目的玩意。
而更关键地是，你以为云厂商会为你的业务负责到底吗？用户耗费巨款买到的，除了百倍加价租给你的硬件资源，基本就是《草台班子唱大戏，RDS翻车记》这个案例里提供的售后支持 —— 你以为可以把锅甩给云厂商就能高枕无忧？真出了事，回旋镖还得打在自己头上。
别让这种付费续集不断上映
只要具备自建 PG 的能力，把数据库搬回自建机房或换家不捆绑 PaaS 的平价云，哪怕在 AWS 上直接选自带 Host Storage 的实例，都能把成本降好几个档次。让我们做个小学三年级的算术：这类数据库实例放在云下，买几台托管物理机，一次性投入几十万、每年维护几万，五年甚至六七年都能用。
当然你要问搞不定怎么办？有很多专业 PostgreSQL 服务商能提供PG咨询与技术支持，比如我就只收个 15-40 万的咨询费，就能提供成熟且经过大规模实战验证的解决方案（业界惯例是 1-2 万 RMB vCPU每年）。 在这一例中，我可以保证用20~40万一次性的硬件投入彻底解决每年两百万天价账单，同时性能还能比云上的乞丐盘高出 N 倍不止。
即使你不得不在云上跑，我也强烈建议选择那些没有 PaaS 绑定的平价云 —— 在保留云端“弹性”这一核心优势的同时，却能把成本打到每月万把块。毕竟 Hetzner、Linode、DigitalOcean 都提供物美价廉（通常+15%毛利，很合理）的全托管专属服务器，价格足以让习惯了十倍百倍溢价的传统云计算妙瓦底用户瞠目结舌。
你觉得 AWS 会为这样的规格每月收你多少钱？
那么关键就变成：如何防范供应商锁定？当业务规模增长超出“云计算适用光谱”后，怎样灵活地重新迁移？
开源 RDS 解决下云关键难题
数据库是下云的关键卡点，微软 CEO 纳德拉说：你看到的这些 App 与应用不过都是数据库的漂亮封装而已 —— 所以根本问题在于：能否在自己的服务器上跑好 PostgreSQL？应该怎么样解决这个问题？
只要有数据库自建的能力，就能把所有云厂商当作纯资源供应商——哪家收保护费，就能立马迁到另一家，用极低成本保持真正的 “自主可控”。
我一直主张，云数据库能力应该民主化普及到所有用户，而不是只能从几个垄断的赛博封建领主以天价租赁。因此我做了开源版的 RDS for PostgreSQL：Pigsty，让你不依赖 DBA 专家，也能在物理机/虚拟机上一键拉起比 RDS 更强劲的 PostgreSQL，并充分利用新硬件的高性能、低成本。解决下云的关键卡点。
Pigsty 包含 PG 生态里独一无二的 351 个扩展插件，远胜云上那些可怜的几十个阉割版插件，还提供免配置开箱即用的高可用架构与业内领先的监控系统。它已在互联网、金融、新能源、军工、制造业等行业广泛应用，目前在 OSSRANK 全球 PostgreSQL 生态开源榜单里排第 22 名，也是由中国人主导的开源项目中排名最靠前的
https://ossrank.com/cat/368-postgresql-extension-ecosystem?page=2
Pigsty 采用 AGPLv3 开源协议，但普通用户爱怎么折腾都没关系，我们不会对云厂商或数据库厂商之外的用户追究 AGPL 的问题。如果有人觉得“还是希望付费买个安心”，我们也提供明码标价的商业咨询服务兜底。—— 用公道的价格解决实际问题，不玩那些花里胡哨的“杀猪盘”套路。
真正的“弹性”从来都不是“把钱丢给云厂商，自己却一脸懵逼”，而是知道什么时候该花钱、怎么花钱。愿所有数据库用户都能别做大冤种，让自己的时间与金钱花费的更有意义。
