Directus или Strapi: в чём разница и что выбрать
Headless CMS всё чаще используются в проектах: они позволяют отделить управление данными от фронтенда и работать через API. Среди open-source решений популярны Strapi и Directus, но на практике эти системы очень разные.
Что такое Strapi
Strapi позиционируется как headless CMS с API-first подходом, но по факту выглядит как довольно громоздкий и запутанный инструмент.
- Он генерирует REST и GraphQL API
- Управление моделями идёт через админку
- Есть встроенные роли, пользователи и плагины
На словах это удобно, но на деле Strapi сложно назвать дружелюбным решением. Документация перегружена и противоречива, деплой вызывает массу ошибок, а каждое изменение моделей требует пересборки всего приложения. Для новичков это особенно болезненно, а для продакшн-среды — лишний риск.
Что такое Directus
Directus — противоположность Strapi. Это data-first CMS, которая больше похожа на WordPress с Advanced Custom Fields, только в современном headless-исполнении.
- Подключается к существующей SQL-базе (MySQL, PostgreSQL, SQLite и др.)
- Автоматически генерирует REST и GraphQL API
- Позволяет создавать и менять типы данных прямо в админке без пересборки
- Даёт удобный UI для редакторов и админов
Directus не пытается диктовать структуру проекта — он работает поверх базы, превращая её в CMS с удобным интерфейсом. Для разработчиков это значит гибкость, а для редакторов — привычная логика «как в WordPress, только без лишнего хлама».
Личный опыт работы со Strapi
Документация
Несмотря на обилие страниц, документация Strapi неудобная. Примеры часто устаревшие, логика разрозненная. Чтобы разобраться, приходится копать GitHub Issues или форумы.
Деплой
Настройка Strapi — сплошные сюрпризы:
- конфликты зависимостей
- непонятные ошибки при переходе с dev на prod
- трудности с CI/CD
Изменения в моделях
Любое добавление поля или правка модели = пересборка приложения. Это замедляет разработку и постоянно мешает.
Личный опыт работы с Directus
Directus, напротив, оказался в разы удобнее:
- подключение к базе за считанные минуты
- логичная документация, где примеры реально работают
- официальный Docker-образ запускается без проблем
- самое важное — можно добавлять новые поля и типы данных «на лету», и они тут же доступны в API
Для сайтов это критично: требования меняются по ходу работы, и Directus позволяет быстро подстраиваться без пересборок и сбоев.
Сравнение Directus и Strapi
| Критерий | Directus | Strapi |
|---|---|---|
| Подход | Data-first, работает поверх существующей БД | Content-first, создаёт собственную схему |
| API | REST + GraphQL | REST + GraphQL |
| Работа с БД | Любая SQL (MySQL, PostgreSQL, SQLite и др.) | SQL-база, но жёстко связана со Strapi-моделями |
| UI | Похоже на WordPress с ACF — удобно и понятно | Запутанный интерфейс |
| Изменение моделей | В реальном времени, без пересборки | Требует пересборки приложения |
| Деплой | Лёгкий, без сюрпризов | Сложный, часто с ошибками |
| Документация | Краткая и понятная | Объёмная, но тяжёлая для восприятия |
| Когда выбирать | Сайты, каталоги, CRM, бизнес-данные | Только если нужен headless CMS именно для контента и готовы терпеть трудности |
Реальные кейсы применения
Strapi лучше подходит для:
- небольших блогов или лендингов, где структура данных стабильна
- проектов, где уже есть команда с опытом именно Strapi
Directus выигрывает в:
- создании сайтов с часто меняющимися моделями данных
- каталогах товаров и скла��ских системах
- CRM, админках, внутренних корпоративных сервисах
- интеграциях с существующими SQL-базами
Вывод
Strapi на практике ощущается как «странная непонятная конструкция», которая требует много сил для поддержки и доработки. Документация перегружена, деплой проблемный, любые изменения в данных связаны с пересборкой.
Directus, напротив, прост, гибок и логичен. Он ближе к привычному WordPress с ACF, только в современном виде и с API-first подходом. Подходит как для сайтов, так и для более сложных бизнес-приложений.
📌 Из личного опыта: Directus оказался в разы удобнее и надёжнее. Это решение №1 для проектов, где важна скорость разработки и гибкость данных.