22 apr 2025·8 min
Hoe LLM's databases kiezen op basis van productbehoeften — en falen
Hoe LLM's productbehoeften koppelen aan databasekeuzes, wat ze missen en een praktische checklist om aanbevelingen te valideren voordat je je aan een stack commit.
Hoe LLM's productbehoeften koppelen aan databasekeuzes, wat ze missen en een praktische checklist om aanbevelingen te valideren voordat je je aan een stack commit.
Teams vragen LLMs om een database aan te bevelen om dezelfde reden dat ze ze e-mails laten opstellen of specificaties laten samenvatten: het is sneller dan vanaf nul beginnen. Als je naar een dozijn opties kijkt—PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse en meer—kan een LLM snel een shortlist maken, trade-offs schetsen en een “goed genoeg” startpunt bieden voor een teamdiscussie.
Goed gebruikt dwingt het je ook om vereisten te verwoorden die je anders vaag zou houden.
Simpel gezegd: je beschrijft het product (“een marketplace met listings en chat”), de data (“gebruikers, bestellingen, berichten”) en de constraints (“moet schalen naar 1M gebruikers, heeft snelle zoekfunctie nodig, weinig operationele inspanning”). De LLM koppelt die behoeften aan bekende architectuurpatronen:
Die mapping kan bijzonder nuttig zijn in een vroeg stadium, zeker als het alternatief een leeg vel papier is.
Een LLM-aanbeveling is het beste te behandelen als een hypothese, niet als een architectuuroordeel. Het kan je helpen om:
Maar het kan je echte verkeerspatroon, datagroei, teamvaardigheden, vendorbeperkingen of operationele tolerantie niet kennen zonder zorgvuldige input—en zelfs dan voert het geen productietests uit.
LLMs falen vaak op voorspelbare manieren: ze leunen op populaire vuistregels, raden ontbrekende details, overzien transacties en consistentiebehoeften, veronderstellen performance zonder benchmarks en onderschatten kosten en operationele lasten.
De rest van dit artikel ontleedt die faalmodi en eindigt met een praktische checklist om elk LLM-databaseadvies te valideren voordat je je commit.
Als je een LLM vraagt om “een database aan te bevelen”, evalueert het niet op de manier waarop een engineer dat zou doen. Het zet je prompt om in afgeleide vereisten, matcht die met patronen uit zijn training en produceert dan een antwoord dat als een beslissing leest.
De inputs zijn niet alleen expliciete details die je geeft (verkeer, dataomvang, consistentiebehoeften). Het model gebruikt ook:
Omdat veel prompts incompleet zijn, vult het model vaak gaten met impliciete aannames—soms correct, soms niet.
De meeste antwoorden belanden in drie lagen:
Het resultaat kan aanvoelen als een duidelijke aanbeveling, maar het is vaak een gestructureerde samenvatting van conventionele opties.
LLMs generaliseren vanuit voorbeelden; ze draaien je workload niet, inspecteren je schema niet en benchmarken geen queries. Als de trainingsdata sterk “hoge schaal” koppelt aan “NoSQL”, kan je dat antwoord krijgen, zelfs wanneer een goed getunede SQL-oplossing zou volstaan.
Zelfverzekerde bewoording is stijl, geen meting. Tenzij het model expliciet aannames noemt (“ik ga ervan uit dat het hoofdzakelijk append-only writes zijn en eventual consistency acceptabel is”), kan zekerheid de echte onzekerheid verbergen: ontbrekende inputs en ongeteste prestatieclaims.
Als mensen zeggen “kies een database op basis van productbehoeften,” bedoelen ze vaak veel meer dan “we slaan gebruikers en bestellingen op.” Een goede databasekeuze weerspiegelt wat het product doet, hoe het zich onder stress moet gedragen en wat je team realistisch kan beheren.
Begin met de vorm van het product: de kernentiteiten, hoe ze zich verhouden en welke queries echte workflows aandrijven.
Heb je ad-hoc filtering en rapportage over veel attributen nodig? Vertrouw je op joins over relaties? Lees je meestal één record op ID of scan je tijdsintervallen? Deze details bepalen of SQL-tabellen, documentmodellen, wide-column patronen of search-indexen het beste passen.
Databases worden gekozen evenzeer door constraints als door features:
Een systeem dat enkele seconden vertraging kan tolereren is wezenlijk anders dan één dat een betaling binnen 200ms moet bevestigen.
Zelfs een “perfect” datamodel faalt als operaties niet passen:
Compliance-eisen kunnen keuzes snel beperken:
LLMs infereren deze behoeften vaak uit vage prompts—dus expliciet zijn maakt het verschil tussen een behulpzame aanbeveling en een zelfverzekerde vergissing.
LLMs koppelen een paar genoemde behoeften (“real-time”, “schaal”, “flexibel schema”) aan een bekend categorielabel (“gebruik NoSQL”, “gebruik Postgres”). Dat kan nuttig zijn voor brainstormen, maar de redenering dwaalt af wanneer het model database features behandelt alsof het productvereisten zijn.
Een featurelijst (transacties, JSON-ondersteuning, full-text search, sharding) klinkt concreet, maar productbehoeften beschrijven meestal uitkomsten: acceptabele latency, correctheidsregels, auditability, teamvaardigheden, migratiebeperkingen en budget.
Een LLM kan features afvinken en toch missen dat het product voorspelbare support-workflows, een volwassen ecosysteem of een hostingoptie moet hebben die je bedrijf mag gebruiken.
Veel aanbevelingen gaan ervan uit dat als een database een datatype kan opslaan, hij het product goed zal bedienen. Het lastige is de relatie tussen data en queries: hoe je filtert, joinet, sorteert en aggregeert—op welke volumes en met welke updatepatronen.
Twee systemen die beide “user events” opslaan, kunnen heel verschillend presteren afhankelijk van of je nodig hebt:
LLMs zeggen soms “Database X is snel,” maar performance hangt af van schemakeuzes, indexen, partitionering, querypatronen en concurrency. Kleine wijzigingen—zoals het toevoegen van een samengestelde index of het vermijden van onbegrensde scans—kunnen het resultaat omkeren. Zonder representatieve data en queries is “snel” slechts een gok.
Zelfs als twee databases technisch aan de eisen voldoen, is de betere keuze vaak degene die je team betrouwbaar kan runnen: backups en restore-tijd, monitoring, on-call last, vendor lock-in en kostvoorspelbaarheid. LLMs wegen deze realiteiten vaak te licht tenzij je ze expliciet aanlevert.
LLMs antwoorden vaak met breed herhaalde “regels”, zoals “NoSQL schaalt beter” of “Postgres kan alles”. Die shortcuts klinken zeker, maar vlakken de rommelige realiteit van producten af: wat je opslaat, hoe je het queryt en wat falen betekent als het misgaat.
Een veelvoorkomend patroon is aannemen dat als je groei, hoog verkeer of “big data” noemt, de veiligste keuze een NoSQL-database is. Het probleem is dat “schaal” zelden het eerste onopgeloste probleem is. Veel apps lopen tegen limieten aan door:
In die gevallen lost het wisselen van database de kernoorzaak niet op—het verandert alleen de tools.
Vuistregels gloss over vereisten die de database-fit sterk beïnvloeden. Een LLM kan een document store aanraden terwijl je eigenlijk nodig hebt:
Die eisen sluiten NoSQL niet automatisch uit, maar verhogen wel de lat: je hebt wellicht zorgvuldige schemaontwerpen, extra applicatielogica of andere trade-offs nodig dan het LLM suggereerde.
Als een aanbeveling is gebouwd op een slogan in plaats van op je daadwerkelijke access patterns, is het risico niet alleen een suboptimale keuze—het is kostbare re-platforming later. Data migreren, queries herschrijven en het team omscholen gebeurt meestal precies wanneer je downtime het minst kunt gebruiken.
Behandel “regels” als prompts voor vragen, niet als antwoorden. Vraag wat je schaalt (reads, writes, analytics), wat correct moet zijn en welke queries onvermijdelijk zijn.
LLMs zijn goed in het omzetten van een korte omschrijving naar een zelfverzekerde databasekeuze—maar ze kunnen de ontbrekende constraints die bepalen of een keuze werkt niet uitvinden. Als inputs vaag zijn, wordt de aanbeveling een gegokte uitspraak in nette kleren.
Woorden zoals “real-time”, “high traffic”, “scalable” of “enterprise-grade” mappen niet direct naar een specifieke database. “Real-time” kan “updates binnen 5 seconden” betekenen voor een dashboard—of “onder 50ms end-to-end” voor trading-alerts. “High traffic” kan 200 requests/sec of 200.000 betekenen.
Zonder harde cijfers kan een LLM terugvallen op heuristieken (bijv. “NoSQL voor schaal”, “Postgres voor alles”) ook wanneer de echte behoeften ergens anders liggen.
Als je deze niet opgeeft, zal het model ze stilletjes aannemen:
De meest schadelijke weglatingen zijn vaak query-vormend:
Een database die uitblinkt in key-value toegang kan worstelen zodra het product plots flexibele filtering en betrouwbare rapportage nodig heeft.
Behandel “database selectie” als een twee-stappen interactie: verzamel eerst constraints, geef dan een aanbeveling. Een goede prompt (of interne checklist) vereist cijfers en voorbeeldqueries voordat je een engine noemt.
Een veelgemaakte LLM-fout is het aanraden van een databasecategorie (SQL, document, graph, wide-column) zonder te valideren of de data van het product daadwerkelijk in dat model past. Het resultaat is een store die goed klinkt voor de workload, maar strijd levert met de structuur van de informatie die je moet representeren.
LLMs gloss over diepte en cardinaliteit van relaties: one-to-many vs many-to-many, geneste ownership, gedeelde entiteiten en hoe vaak gebruikers erdoorheen navigeren.
Een documentdatabase voelt misschien natuurlijk voor “user profiles”, maar als je product voortdurend cross-entity queries uitvoert—“alle projecten waar iemands rol in de afgelopen 7 dagen veranderde” of “top 20 tags over alle teams gefilterd op compliance status”—dan haal je niet langer alleen een document op; je maakt joins.
Als die joins frequent zijn, moet je of:
Duplicatie is niet gratis. Het verhoogt write-amplification, maakt updates lastiger consistent te houden, bemoeilijkt audits en kan subtiele bugs creëren (“welke kopie is de bron van waarheid?”). LLMs raden denormalisatie soms aan alsof het een eenmalige modelkeuze is, niet een doorlopende operationele last.
Voordat je een LLM-aanbeveling accepteert, dwing je een snelle realiteitstest af:
Als het model en de queries niet uitlijnen, is de aanbeveling ruis—ook al klinkt hij zeker.
LLMs behandelen “consistentie” vaak als een voorkeur in plaats van een productconstraint. Dat leidt tot aanbevelingen die op papier redelijk lijken (“gebruik een schaalbare NoSQL store”) maar stuklopen wanneer echte gebruikersacties atomische, multi-step updates vereisen.
Veel productflows zijn niet één schrijfactie—het zijn meerdere writes die óf allemaal moeten gebeuren, óf geen.
Betalingen is het klassieke voorbeeld: maak een charge aan, markeer een factuur als betaald, verlaag het account-saldo en voeg een auditrecord toe. Als een stap faalt nadat de eerste is gelukt, heb je een mismatch die gebruikers en finance opmerken.
Voorraad is vergelijkbaar: reserveer stock, maak een bestelling en update beschikbaarheid. Zonder transacties kun je tijdens pieken overselling krijgen of partiële failures.
LLMs verwarren eventual consistency soms met “de UI kan later verversen.” De vraag is of de business-actie divergentie kan verdragen.
Boekingconflicten illustreren dit: twee gebruikers boeken hetzelfde tijdslot. Als het systeem beide accepteert en “later oplost”, verbeter je de UX niet—je creëert supportcases en terugbetalingen.
Zelfs met een database die transacties ondersteunt, heeft de omringende workflow heldere semantiek nodig:
Als een LLM dit negeert, kan het aanraden van een architectuur vereisen dat je expert-level distributed systems werk doet gewoon om normale productcorrectheid te bereiken.
LLMs raden vaak een “snelle” database aan alsof snelheid een intrinsieke eigenschap van de engine is. In de praktijk is performance een interactie tussen je workload, schema, queryvormen, indexen, hardware en operationele instellingen.
Als je niet specificeert wat snel moet zijn—p99-latency voor single-row reads, batch-analytics, ingest-throughput of time-to-first-byte—kan een LLM terugvallen op populaire keuzes.
Twee producten kunnen beide “lage latency” claimen en toch tegenovergestelde toegangspatronen hebben: de ene is key-value lookups; de andere is search + filtering + sorteren over veel velden.
Performanceadvies dwaalt ook af wanneer modellen negeren:
Een LLM veronderstelt soms dat caches je redden, maar caches helpen alleen voorspelbare toegangspatronen. Queries die grote ranges scannen, sorteren op niet-geïndexeerde velden of ad-hoc filters gebruiken, missen cache en belasten schijf/CPU.
Kleine wijzigingen in queryvorm (bijv. OFFSET-paginatie vs keyset-paginatie) kunnen performanceresultaten omkeren.
In plaats van te vertrouwen op generieke “X is sneller dan Y”, voer je een lichte, productvormige test uit:
Benchmarks voorspellen niet alles, maar ze tonen snel of de performance-aannames van een LLM overeenkomen met de realiteit.
LLMs optimaliseren vaak voor fit op papier—datamodel, querypatronen, schaal-buzzwords—terwijl ze glossen over wat een database overleefbaar maakt in productie: operaties, failure recovery en de echte maandelijkse rekening.
Een database-aanbeveling is niet compleet tenzij hij basisvragen beantwoordt: hoe maak je consistente backups? Hoe snel kun je herstellen? Wat is het disaster recovery-plan over regio's?
LLM-advies slaat deze details vaak over, of veronderstelt dat ze “ingebouwd” zijn zonder de kleine lettertjes te checken.
Migratie is een ander blinde vlek. Databasewissel later kan duur en risicovol zijn (schemawijzigingen, dual writes, backfills, query-herschrijvingen). Als je product waarschijnlijk zal evolueren, is “makkelijk te starten” niet genoeg—je hebt een realistisch migratietraject nodig.
Teams hebben niet alleen een database nodig—ze moeten hem runnen.
Als de aanbeveling slow query logs, metrics, dashboards, tracing hooks en alerting negeert, merk je problemen misschien pas als gebruikers klagen. Operationele tooling verschilt sterk tussen managed en self-hosted aanbiedingen en tussen vendors.
LLMs onderschatten kosten vaak door alleen naar instancegrootte te kijken en multipliers te vergeten:
Een “beste” database die je team niet zelfverzekerd kan runnen is zelden echt de beste. Aanbevelingen moeten aansluiten bij teamvaardigheden, supportverwachtingen en compliance-eisen—anders wordt operationeel risico de dominante kost.
LLMs proberen soms “alles tegelijk op te lossen” met een stack als: Postgres voor transacties, Redis voor caching, Elasticsearch voor search, Kafka + ClickHouse voor analytics, plus een graph database “voor het geval dat.” Klinkt indrukwekkend, maar vaak is het een prematuur ontwerp dat meer werk dan waarde oplevert—zeker vroeg in een product.
Polyglot designs voelen als een veilige hedge: elk tool is “het beste” in één ding. De verborgen kosten zijn dat elke extra datastore deployment, monitoring, backups, migraties, toegangscontrole, incidentrespons en nieuwe faalwijzen toevoegt.
Teams besteden dan tijd aan het onderhouden van plumbing in plaats van features uit te brengen.
Een tweede (of derde) database is meestal gerechtvaardigd als er een duidelijke, gemeten behoefte is die de primaire database niet kan vervullen zonder onacceptabele pijn, bijvoorbeeld:
Als je geen specifieke query, latency-doel, kostenbeperking of operationeel risico kunt noemen die de scheiding drijft, is het waarschijnlijk voorbarig.
Zodra data op meerdere plekken leeft, krijg je lastige vragen: welke store is de bron van waarheid? Hoe houd je records consistent bij retries, partiële failures en backfills?
Gedupliceerde data betekent ook gedupliceerde bugs—verouderde zoekresultaten, mismatches in gebruikerscounts en “het hangt ervan af welke dashboard je bekijkt” vergaderingen.
Begin met één algemeen bruikbare database die je core transacties en rapportage aankan. Voeg een purpose-built store pas toe nadat je (1) het huidige systeem hebt zien falen tegen een eis en (2) een eigenaarsmodel voor sync, consistentie en recovery hebt gedefinieerd.
Behoud de escape hatch, niet de complexiteit.
LLMs kunnen helpen bij het_genereren van een eerste ontwerp voor een databaseaanbeveling, maar behandel het als een hypothese. Gebruik de checklist hieronder om de suggestie te valideren (of af te wijzen) voordat je engineeringtijd commit.
Zet de prompt om in expliciete vereisten. Als je het niet duidelijk kunt opschrijven, heeft het model waarschijnlijk geraden.
Schets de echte entiteiten en relaties (ook al is het een krabbel). Maak vervolgens een lijst van je topaccesspatterns.
Vertaal “het moet snel en betrouwbaar zijn” naar meetbare tests.
Gebruik realistische datavormen en querymixes, geen toy-examples. Laad een representatieve dataset, voer queries onder load uit en meet.
Als het LLM meerdere databases voorstelde, test dan eerst de eenvoudigste single-database optie en bewijs daarna waarom een split nodig is.
Als je deze stap wilt versnellen, is een praktische aanpak om de product-slice te prototypen die de databasekeuze stuurt (een paar kernentiteiten + de belangrijkste endpoints + de belangrijkste queries). Platforms zoals Koder.ai kunnen hier helpen: beschrijf de workflow in chat, genereer een werkende web/backend-app (vaak React + Go + PostgreSQL) en iterateer snel terwijl je schema, indexen en queryvorm verfijnt. Functies zoals planning mode, snapshots en rollback zijn vooral handig tijdens experimenten met datamodellen en migraties.
Schrijf een korte motivatie: waarom deze database bij de workload past, welke trade-offs je accepteert en welke metrics een herbeoordeling later zouden forceren (bijv. aanhoudende writegroei, nieuwe querytypes, multi-region vereisten, kostdrempels).
Behandel het als een hypothese en een manier om brainstormen te versnellen. Gebruik het om trade-offs, ontbrekende requirements en een eerste shortlist te genereren — valideer het daarna met je team, daadwerkelijke constraints en een korte proof-of-concept.
Omdat je prompt meestal harde constraints mist. Het model zal vaak:
Vraag het model expliciet om aannames te vermelden voordat het een database noemt.
Geef nummers en voorbeelden, geen bijvoeglijke naamwoorden:
Als je dit niet kunt specificeren, is de aanbeveling grotendeels giswerk.
Gebruik het om een requirements-checklist en kandidaatopties te genereren, en dwing vervolgens een schema-en-query realiteitscheck af:
“Schaal” is geen databasetype; het is wat je schaalt.
Veel apps lopen tegen limieten aan door:
Een goed ontworpen relationeel systeem kan vaak veel verder schalen voordat een databasewissel gerechtvaardigd is.
Ze zijn vaak ondergespecificeerd in hun aanbevelingen.
Als je product multi-step updates nodig heeft die samen moeten slagen of falen (betalingen, voorraad, boekingen), heb je duidelijke support nodig voor:
Als een LLM hier niet naar vraagt, ga dan door voordat je zijn suggestie overneemt.
Omdat dataverhoudingen de querycomplexiteit bepalen.
Als je vaak cross-entity queries nodig hebt (filters, joins, aggregaties over veel attributen), kan een documentmodel je dwingen tot:
Dat verhoogt write-amplification, inconsistentierisico en operationele complexiteit.
Performance hangt af van je workload, schema, indexen en concurrency — niet van de merknaam.
Voer een kleine, product-gestuurde test uit:
Omdat elke extra datastore de operationele oppervlakte vermenigvuldigt:
Begin met één algemene database voor de core workload. Voeg een tweede store alleen toe nadat je een gemeten eis kunt aanwijzen die de eerste niet kan halen.
Vraag om een kostenmodel dat de echte factoren bevat:
Eis ook een operationsplan: backup/restore stappen, RPO/RTO-doelen en hoe je trage queries en capaciteitsproblemen detecteert.