06 okt 2025·8 min
MongoDB vs PostgreSQL: de juiste database kiezen in 2026
Vergelijk MongoDB en PostgreSQL op datamodel, query's, indexering, schaalbaarheid, transacties en operatie om de beste database voor je app te kiezen.
Vergelijk MongoDB en PostgreSQL op datamodel, query's, indexering, schaalbaarheid, transacties en operatie om de beste database voor je app te kiezen.
De vraag is niet “wat is het beste?” — het is “welk systeem past het beste bij deze workload en dit team?” MongoDB en PostgreSQL zijn beide volwassen, veelgebruikte databases, maar ze optimaliseren voor verschillende standaardkeuzes: MongoDB voor flexibele documentvormige data en snelle iteratie, PostgreSQL voor relationeel modelleren, de kracht van SQL en sterke integriteitsgaranties.
De keuze doet er het meest toe wanneer je workload sterk in één richting neigt:
Een handig mentaal model: als je data van nature een set entiteiten met relaties is, past PostgreSQL vaak het beste. Als je data van nature een verzameling zelf-contained records is die van vorm verandert, kan MongoDB wrijving verminderen—vooral in de beginfase.
Om deze vergelijking praktisch te houden, evalueer beide opties met dezelfde vragen:
Veel teams gebruiken polyglot persistence: PostgreSQL voor system-of-record data en MongoDB voor content, cached-achtige read-modellen of features met veel events. Het doel is minder concessies in de delen van het systeem die het meest belangrijk zijn — geen ideologische zuiverheid.
Als je snel nieuwe services bouwt, helpt het soms om een stack te kiezen die je niet te vroeg vastzet. Bijvoorbeeld Koder.ai (een vibe-coding platform dat full-stack apps genereert vanuit chat) kiest standaard voor een React + Go + PostgreSQL stack, wat een sterk “veilig default” kan zijn voor transactionele systemen, terwijl je nog steeds semi-gestructureerde velden kunt gebruiken via JSONB als eisen fluctueren.
Op datamodel-niveau moedigen MongoDB en PostgreSQL verschillende manieren van denken over de “vorm” van je applicatie aan. MongoDB is een documentdatabase: je slaat self-contained JSON-achtige documenten op in collecties. PostgreSQL is relationeel: je slaat rijen op in tabellen, verbindt ze via sleutels en queryt over die relaties.
In MongoDB kan een typisch record gerelateerde data direct embedden:
orders collectie
Dit past goed bij hiërarchische of “aggregate” data die je meestal als geheel ophaalt.
In PostgreSQL zou je dat meestal normaliseren in meerdere tabellen:
orders (één rij per order)order_items (veel rijen per order)addresses (optioneel een aparte tabel)Deze structuur blinkt uit wanneer je consistente relaties en frequente joins nodig hebt—bijvoorbeeld rapportages over klanten, producten en orders.
MongoDB is standaard flexibel: documenten in dezelfde collectie kunnen verschillende velden hebben. Dat versnelt iteratie, maar inconsistente vormen sluipen makkelijker binnen tenzij je validatieregels en discipline toevoegt.
PostgreSQL handhaaft structuur met kolomtypes, constraints en foreign keys. Wijzigingen vereisen migraties, maar je krijgt sterke vangrails voor dataintegriteit.
Een middenweg bestaat: PostgreSQL’s JSONB laat je semi-gestructureerde data in een relationele tabel opslaan. Veel teams gebruiken kolommen voor stabiele velden (IDs, timestamps, status) en JSONB voor evoluerende attributen—zodat je relationele integriteit behoudt en toch flexibiliteit hebt.
MongoDB voelt vaak natuurlijk voor geneste objecten, event-payloads en content-achtige data die je als geheel leest. PostgreSQL blinkt uit wanneer relaties centraal staan, joins veel voorkomen en integriteitsregels onderdeel zijn van het model—niet alleen van applicatiecode.
Querying bepaalt vaak het dagelijkse gevoel tussen MongoDB en PostgreSQL: PostgreSQL optimaliseert voor set-gebaseerde operaties over tabellen, terwijl MongoDB optimaliseert voor werken met geneste, applicatievormige documenten.
PostgreSQL’s SQL is declaratief en composable: je beschrijft de gewenste resultaatset en de planner zoekt uit hoe die te produceren. Dat maakt complexe filters, groeperingen, window-functies, CTEs en multi-step transformaties natuurlijker—vooral wanneer eisen onderweg veranderen.
MongoDB gebruikt meestal “find”-queries voor eenvoudige ophalen en de Aggregation Pipeline voor transformaties (filter → project → group → sort, enz.). De pipeline kan expressief zijn, maar heeft vaak een meer procedurele vorm—volgorde doet ertoe—en zeer complexe pipelines kunnen lastiger te doorgronden zijn dan één SQL-statement.
PostgreSQL ziet joins als een eerste-klasse gereedschap. Je kunt data normaliseren en over tabellen joinen zonder de manier van queryen te veranderen; de trade-off is dat je over join-cardinaliteit, indexen en soms querytuning moet nadenken.
MongoDB moedigt embedding aan wanneer data meestal samen gelezen wordt (bijv. een order met line items). Dat kan joins elimineren en leesoperaties vereenvoudigen. Het nadeel is duplicatie en gecompliceerdere updates.
Als je cross-collectie-relaties nodig hebt, biedt MongoDB $lookup in aggregaties. Het werkt, maar is meestal minder ergonomisch—en niet altijd even voorspelbaar qua prestaties op schaal—dan goed-geïndexeerde relationele joins.
PostgreSQL wint vaak voor BI-workloads: ad-hoc queries, verkennende joins en rapportages over veel entiteiten zijn direct uitvoerbaar, en de meeste analytics-tools spreken SQL al.
MongoDB kan rapportages ondersteunen, zeker wanneer rapporten met documentgrenzen samenvallen, maar multi-entity-analyse vereist vaak meer pipeline-werk (of ETL naar een columnar/warehouse systeem).
Beide hebben volwassen drivers, maar ze “voelen” anders. PostgreSQL profiteert van een enorm ecosysteem van SQL-tooling, ORMs en query-analyzers. MongoDB voelt natuurlijker in code wanneer je domeinobjecten al JSON-achtig zijn—tot relaties en reportingbehoeften groeien.
Schemaontwerp is waar MongoDB en PostgreSQL zich dagelijks het meest van elkaar onderscheiden: MongoDB optimaliseert voor het vormen van data zoals je applicatieobjecten, terwijl PostgreSQL optimaliseert voor het vormen van data als een set onderling gerelateerde feiten.
In PostgreSQL is normalisatie de norm: je splitst entiteiten in tabellen en verbindt ze met foreign keys. Dit vermindert duplicatie en maakt cross-entity updates veiliger (wijzig een klantnaam één keer).
In MongoDB is embedding gebruikelijk: je slaat gerelateerde data in één document op om het in één roundtrip terug te lezen. Bijvoorbeeld: een order-document kan zijn orderregels embedden.
De trade-off is update- en consistentiekosten. Embedding kan referentiegegevens dupliceren (producttitel, prijs-snapshot), terwijl zware normalisatie kan leiden tot veel joins en complexere queries.
Als eisen veranderen—bijv. meerdere verzendadressen, optionele belastingvelden of nieuwe productattributen—kan MongoDB’s flexibele documenten nieuwe velden opnemen zonder grote migraties.
PostgreSQL evolueert ook goed, maar wijzigingen zijn expliciet: ALTER TABLE, backfilling en het scherper zetten van constraints na verloop van tijd. Veel teams gebruiken een “nullable first, constrain later”-benadering om snel te leveren zonder de lange termijn integriteit op te geven.
PostgreSQL’s ingebouwde vangrails (foreign keys, CHECK- en UNIQUE-constraints) voorkomen dat slechte toestanden de database binnendringen.
MongoDB leunt vaker op applicatievalidatie, hoewel JSON Schema-validatie beschikbaar is. Het cultuurverschil is belangrijk: PostgreSQL moedigt centrale invariant-handhaving aan; MongoDB-teams handhaven die vaak in codepaden en tests.
Teveel embedding leidt tot zeer grote documenten, hotspots (veel writes naar één document) en lastige partial updates. Teveel normalisatie leidt tot excessieve joins, chatty APIs en prestatieverrassingen.
Een praktische vuistregel: embed data die samen verandert; refereer naar data die onafhankelijk verandert.
Indexen zijn vaak het punt waarop de MongoDB vs PostgreSQL-debat praktisch wordt: de “beste” database is vaak degene die jouw meest voorkomende queries met voorspelbare latency kan beantwoorden.
PostgreSQL gebruikt standaard B-tree indexen, die veel workloads dekken (gelijkheid, ranges, ordening). Als toegangs-patronen veranderen, heb je gespecialiseerde opties: GIN (goed voor arrays en full-text search; veel gebruikt met PostgreSQL JSONB), GiST/SP-GiST (geospatiale en bepaalde custom types) en BRIN (grote, natuurlijk geordende tabellen zoals time-series).
MongoDB gebruikt ook B-tree-achtige indexen voor veel voorkomende lookups en sorteringen, met aanvullende types zoals multikey voor arrays, 2dsphere voor geospatiale queries en text indexen voor basis full-text search.
Een praktische framing: PostgreSQL heeft meer “index-primitieven” voor verschillende datatypes en operators, terwijl MongoDB benadrukt dat je flexibel geneste velden kunt indexeren.
Beide systemen vertrouwen zwaar op compound indexes. Het kernidee is hetzelfde: indexeer velden die je samen filtert zodat de engine snel kan beperken.
WHERE status = 'active').Beide databases bieden ingebouwde full-text-mogelijkheden, maar zie die als “goed genoeg” voor eenvoudige zoekervaringen.
Als zoeken een kernproductfeature is (complexe relevantie, autocomplete, zware facetting), is het vaak schoner om een gespecialiseerde zoekmotor te integreren in plaats van één van beide databases te overbelasten.
Voor prestatie-overwegingen, valideer indexstrategieën met echte queryplannen.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) en let op sequential scans, verkeerd geschatte rijen en dure sorts.explain() en kijk naar stage-output (indexgebruik, docs examined vs returned).Hier zakken veel “SQL vs MongoDB query language”-discussies naar de kern: de winnende index is die welke het werk vermindert op het pad dat je applicatie daadwerkelijk uitvoert.
Transacties zijn niet slechts een vinkje — ze bepalen welke soorten fouten je applicatie kan overleven zonder data te corrumperen. ACID betekent meestal: writes zijn all-or-nothing (Atomicity), data blijft valide (Consistency), gelijktijdige verzoeken zien geen halfafgewerkt werk (Isolation) en eenmaal gecommit blijft data na crashes behouden (Durability).
PostgreSQL is gebouwd rond multi-statement, multi-table transacties. Je kunt workflows modelleren zoals “maak order → reserveer voorraad → belast betaling → schrijf grootboekregel” als één eenheid werk, vertrouwend op sterke garanties en volwassen features (constraints, foreign keys, triggers) om invarianten af te dwingen.
Voor concurrency gebruikt PostgreSQL MVCC: lezers blokkeren schrijvers niet en omgekeerd, en isolatieniveaus (Read Committed, Repeatable Read, Serializable) laten je kiezen hoeveel anomalieën je wilt voorkomen. Dit is belangrijk voor write-zware systemen met complexe businessregels.
MongoDB biedt standaard atomiciteit op single-document niveau, wat ideaal is wanneer je gerelateerde data embedt en updates binnen één document kunt houden. Het ondersteunt ook multi-document transacties (replica sets en sharded clusters), wat relationelere workflows mogelijk maakt—maar met meer overhead en praktische beperkingen (transactie-grootte/tijdslimieten, meer lock/coördinatiewerk).
Consistentie in MongoDB is configureerbaar via read concern en write concern. Veel apps gebruiken "majority" writes en passende reads om rollbacks na failover te vermijden.
Multi-entity-operaties zijn waar verschillen duidelijk worden:
Als je kernworkflows afhangen van strikte, multi-record invarianten onder concurrency, voelt PostgreSQL vaak eenvoudiger. Als je kritieke updates binnen één document kunt houden (of eventual reconciliation kunt tolereren), kan MongoDB goed passen.
Prestatieverschillen tussen MongoDB en PostgreSQL komen meestal minder door “engine-snelheid” en meer doordat je datamodel past bij je toegangspatronen—en hoeveel werk de database per verzoek moet doen.
Read-zware systemen profiteren van ontwerpen die roundtrips en dure server-side bewerkingen minimaliseren. MongoDB kan erg snel zijn wanneer een verzoek naar één document mapt (of een strakke index-range) en het document niet te groot is.
Write-zware systemen lopen vaak vast op indexonderhoud, write-amplification en durability-instellingen. PostgreSQL kan buitengewoon goed presteren met smalle rijen, zorgvuldig gekozen indexen en batch-writes; MongoDB kan ook uitblinken bij append-achtige patronen, maar grote documenten met frequente in-place updates kunnen duur worden.
Gemengde workloads tonen contentie: updates die hot indexes raken, lock-pressure en cache-churn. Beide databases profiteren hier van het verminderen van “extra werk per request” (onnodige indexen, brede projections, te chatty queries).
Lage p99-latency wordt meestal gedomineerd door de langzaamste queries, niet het gemiddelde. Throughput wordt bepaald door hoe efficiënt de database CPU, geheugen en I/O onder concurrency gebruikt.
Benchmark eerlijk door:
Joins versus document-fetches: PostgreSQL-joins zijn krachtig maar kunnen duur zijn op schaal zonder goede join-keys en selectieve predicates. MongoDB ontloopt joins door embedding, maar betaalt mogelijk met grotere documenten en meer duplicatie.
Document-/rijgrootte: MongoDB-prestatie kan dalen wanneer documenten groot worden en de meeste queries maar een klein deel van de velden nodig hebben. In PostgreSQL kunnen brede rijen en grote JSONB-blobszelfde I/O- en geheugendruk geven.
Indexonderhoud: Meer indexen verbeteren reads—totdat ze writes verpletteren. Beide systemen betalen per write voor het bijwerken van elke index, dus houd indexen gebonden aan echte querypatronen.
Maak een kleine harness die je top 5–10 endpoints of queries replayt met realistische concurrency en datadistributies. Begin met een baseline en varieer één ding tegelijk (indexset, document-embedding, JSONB versus genormaliseerde tabellen). Houd de checklist in een repo en itereren—verlaat je niet op synthetische single-query benchmarks.
High availability en schalen zijn geen simpele “zet replicatie aan”-vinkjes—het zijn ontwerpskeuzes die schema, querypatronen en operationele workload beïnvloeden. De snelste route naar groei is het afstemmen van schaalmechanica op je dominante toegangspatronen (read-heavy, write-heavy, time-series, multi-tenant, enz.).
MongoDB gebruikt vaak replica sets: één primary accepteert writes, secondaries repliceren de oplog en een election promoot een nieuwe primary bij uitval. Dit model is redelijk rechttoe-rechtaan voor HA, maar plan voor:
PostgreSQL vertrouwt meestal op streaming replicatie (fysiek), vaak met een primary en één of meer standbys. Failover wordt meestal georkestreerd door tooling (managed services, Patroni, etc.), en trade-offs omvatten:
MongoDB sharding is ingebouwd en kan zowel reads als writes over shards verdelen. Het nadeel is operationele complexiteit: het kiezen van een shard key, hotspots vermijden, chunk-migraties beheren en cross-shard querykosten begrijpen.
PostgreSQL schaalt “up” zeer goed, en “out” selectiever. Veelgebruikte patronen zijn read scaling via replicas en write scaling via:
Model voordat je commit: welke velden filteren het meest, welke sorts zijn vereist en wat moet transactioneel zijn. Een ontwerp dat vandaag past maar cross-shard fan-out, hot partitions of te strakke replicatie afdwingt, bottleneckt eerder dan je verwacht.
Operationeel werk is waar “MongoDB vs PostgreSQL” minder over features en meer over gewoonten gaat: hoe je backupt, hoe snel je herstelt en hoe zeker je versie-upgrades kunt doorvoeren.
PostgreSQL gebruikt vaak een mix van logische en fysieke backups:
pg_dump/pg_restore zijn flexibel (table-level restores, draagbaarheid) maar kunnen traag zijn bij grote datasets.pg_basebackup) plus WAL-archivering maken point-in-time recovery mogelijk. Dit is de gebruikelijke route naar lage RPO (minuten of minder) en voorspelbare RTO.MongoDB pakt dit aan via tooling en snapshot-strategieën:
mongodump/mongorestore zijn simpel maar kunnen bij schaal en strakke RTOs knelpunten opleveren.Voor beide systemen: definieer RPO/RTO expliciet en test restores regelmatig. Een “backup” die nooit is teruggezet is slechts opgeslagen data.
Let op symptonen die sterk correleren met gebruikerspijn:
pg_stat_statements, auto_explain en slow query logs; MongoDB-profiler en slow query logs.Volg ook storage-gezondheid: PostgreSQL vacuum-progress en bloat; MongoDB cache-eviction, page faults en index-build impact.
PostgreSQL-major upgrades gebruiken vaak pg_upgrade of cutovers met logical replication; plan extensiecompatibiliteit en downtime-windows. MongoDB-upgrades gebruiken meestal rolling procedures met aandacht voor Feature Compatibility Version (FCV), index-builds en (bij sharded clusters) chunk-balancing.
In de praktijk vertrouwen teams op managed services (bijv. Atlas of cloud Postgres) of automatisering via Terraform/Ansible en Kubernetes-operators. De kernvraag is niet “kan het geautomatiseerd?”—maar of je team runbooks, on-call signalen en restore-drills wil en kan beheersen.
Als je snel services genereert (bijv. met Koder.ai), standaardiseer operationele defaults vroeg: backupstrategie, migratieworkflow en rollback-aanpak—zodat snelheid niet leidt tot fragiliteit.
Beveiliging is niet enkel “zet auth aan en klaar.” Voor beide databases is de praktische vraag hoe makkelijk je least-privilege afdwingt, credentials roteert en aan auditors kunt aantonen wie welke data wanneer heeft aangeraakt.
Beide databases ondersteunen sterke authenticatie en RBAC, maar ze voelen anders in de praktijk.
PostgreSQL’s model draait om users/roles, grants op schemas/tabellen/views en voorspelbare SQL-privileges. Dit matcht vaak goed met aparte rollen voor applicaties (write-paths) versus analisten (read-paths), soms via dedicated read replicas.
MongoDB’s RBAC is ook volwassen, met privileges op databases en collecties en fijnmazige opties afhankelijk van deployment. Het past goed wanneer teams al denken in termen van “service X kan collection Y lezen/schrijven.”
Een nuttig least-privilege-patroon in beide:
Behandel TLS als verplicht voor encryptie in transit. Dwing het af op driver- en serverniveau en schakel oudere protocolversies uit.
Encryptie at rest verschilt per deployment:
Bij compliance-eisen (SOC 2, ISO 27001, HIPAA, PCI) wil je een duidelijk verhaal voor auditing en retentie: connection logs, DDL-wijzigingen, privilege-wijzigingen en toegang tot gevoelige tabellen/collecties. Governance omvat ook dataclassificatie (wat is PII?), retentiebeleid en gedocumenteerde incident-responseprocessen.
Een pragmatische aanpak: bepaal vroeg welke events vastgelegd moeten worden (auth, admin-acties, toegang tot specifieke datasets) en centraliseer logs naar je SIEM.
De meeste echte inbraken beginnen bij credentials en connectiviteit, niet bij query-syntaxis.
Goed uitgevoerd kunnen zowel MongoDB als PostgreSQL strikte beveiligings- en governance-eisen halen—het verschil is welke model het beste bij de toegangspatronen en auditverwachtingen van je organisatie past.
Kosten zijn zelden “alleen de database.” Voor MongoDB vs PostgreSQL splitst total ownership vaak in resourceverbruik, durability-overhead en de mensenuren om alles gezond te houden.
Compute is vaak de grootste variabele. Workloads met veel joins, complexe reporting of strikte consistentie belasten CPU en geheugen anders dan documentcentrische reads/writes. Storage-kosten hangen niet alleen af van data-grootte, maar ook van index-voetafdruk en duplicatie door denormalisatie.
IOPS en latency worden relevant wanneer je working set niet in geheugen past of indexen groot zijn. Hoge schrijfsnelheden vergroten backup-overhead (snapshot-frequentie, WAL/oplog-retentie en restore-testing). Replicas vermenigvuldigen kosten: een drie-node HA-opstelling verdrievoudigt ongeveer compute+storage en cross-region replicas voegen netwerk- en opslagkosten toe.
PostgreSQL wordt doorgaans onder open-source licenties gebruikt; MongoDB-deployments variëren tussen community builds en commerciële opties. Managed services verschuiven kosten van tijd naar hogere eenheidsprijzen. Betaalde support kan waarde bieden voor incident response en performance tuning, maar de ROI hangt af van je teamervaring en risicotolerantie.
Operationele inspanning vertaalt zich in salaris en opportunity cost: schema-migraties, indextuning, query-regressies, capaciteitsplanning, on-call fatigue en compliancewerk. Als je organisatie al sterke PostgreSQL-tooling en getrainde engineers heeft, kan engine-wissel duurder zijn dan de infrastructuurrekening (en omgekeerd).
Kiezen tussen een documentdatabase en een relationele database gaat meestal minder over ruwe snelheid en meer over hoe je data zich gedraagt bij verandering, hoeveel integriteit je moet afdwingen en hoe je team wil queryen.
MongoDB blinkt uit in documentcentrische domeinen waar het opgeslagen object van nature een genest JSON-object is en vaak evolueert:
PostgreSQL is meestal veiliger wanneer relationele integriteit en expressieve SQL cruciaal zijn:
Een praktische splitsing: houd gezaghebbende, constraint-intensieve entiteiten in PostgreSQL en sla flexibele “interactie”- of “content”-documenten op in MongoDB.
Voorbeelden: orders/betalingen in Postgres; productbeschrijvingen, personalisatieblobs, clickstream-events of gecachte projecties in MongoDB. Gebruik onveranderlijke IDs en een event/outbox-patroon om wijzigingen te synchroniseren, en behandel per entiteit één systeem als bron van waarheid.
| Need | Geef voorkeur aan MongoDB | Geef voorkeur aan PostgreSQL |
|---|---|---|
| Data-vorm verandert vaak | ✅ | ➖ |
| Complexe joins & SQL-reporting | ➖ | ✅ |
| Strikte relationele integriteit | ➖ | ✅ |
| Geneste documenten opslaan zoals ze zijn | ✅ | ✅ (JSONB) |
| Team/tooling gericht op SQL | ➖ | ✅ |
Als je beslissingen wilt verminderen en toch snel wilt leveren, kies een sterk default en houd een uitweg open: start met Postgres voor kernentiteiten, reserveer MongoDB voor duidelijk documentvormige domeinen en valideer met echte queryplannen.
Voor planning van een switch (of het toevoegen van een tweede datastore), zie /blog/database-migration-checklist.
Begin met het afstemmen van de database op je workload en team:
Als verschillende delen van het systeem verschillende behoeften hebben, is een hybride optie prima.
Een vuistregel:
Valideer vervolgens met je belangrijkste queries en updatepatronen.
MongoDB slaat geneste objecten natuurlijk op, dus een enkele read kan een heel aggregate teruggeven (bijvoorbeeld een order met ingesloten regelitems). Dit kan het aantal roundtrips verminderen en vroege iteratie vereenvoudigen.
De trade-offs zijn duplicatie en complexere updates—vooral als dezelfde ingesloten informatie in veel documenten bijgewerkt moet worden.
PostgreSQL handhaaft correctheid in de database:
CHECK en UNIQUE constraints om ongeldige toestanden te blokkerenDit verkleint de kans dat inconsistente data via een gemiste codepad binnensluipt en maakt gelijktijdige, complexe businessregels op de lange termijn beter beheersbaar.
Ja—JSONB is vaak het middenpad. Een gangbaar patroon is:
JSONB-kolomDit behoudt relationele integriteit en biedt toch flexibele attributen.
PostgreSQL ziet JOINs als first-class en is meestal praktischer voor multi-entity-queries en ad-hoc-analyse.
MongoDB vermijdt vaak joins door embedding. Als je cross-collection-relaties nodig hebt, werkt $lookup, maar complexe pipelines kunnen lastiger te onderhouden zijn en schalen niet altijd zo voorspelbaar als goed-geïndexeerde relationele JOINs.
Als BI-style reporting en verkennende queries kernvereisten zijn, wint PostgreSQL meestal omdat:
MongoDB kan goed rapporteren wanneer rapporten met documentgrenzen samenhangen, maar multi-entity-analyse vereist vaak meer pipeline-werk of ETL.
PostgreSQL is ‘transactions first’ en blinkt uit in multi-statement, multi-table ACID-workflows (bijvoorbeeld order + voorraad + grootboek-updates).
MongoDB is standaard atomair op het enkele document-niveau (geweldig bij embedding) en ondersteunt multi-document transacties wanneer nodig—meestal met meer overhead en praktische limieten. Als je kerninvarianten veel records tegelijk en onder concurrency moeten gelden, voelt PostgreSQL vaak eenvoudiger.
Gebruik je echte queries en inspecteer queryplannen:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) om sequential scans, foutieve schattingen en dure sorts te vinden.explain() en vergelijk docs examined vs returned.In beide systemen zijn compound indexen en selectiviteit belangrijk; te veel indexen kunnen writes kapotmaken.
Ja, dat is gebruikelijk. Een pragmatische verdeling is:
Houd het beheersbaar door één bron van waarheid per entiteit te definiëren, gebruik onveranderlijke IDs en synchroniseer via patronen zoals outbox/events. Als je wijzigingen plant, helpt de checklist bij /blog/database-migration-checklist om het migratiewerk te structureren.