Vergelijk de belangrijkste databasetypen — relationeel, kolomgebaseerd, document, graaf, vector, key-value en meer — met gebruiksscenario's, afwegingen en tips om de juiste keuze te maken.
Een “databasetype” is niet alleen een label — het is een kortere manier om te beschrijven hoe een systeem data opslaat, hoe je het opvraagt en waarvoor het geoptimaliseerd is. Die keuze beïnvloedt direct snelheid (wat snel vs. traag is), kosten (hardware of cloud-uitgaven) en mogelijkheden (transacties, analytics, zoeken, replicatie en meer).
Verschillende databasetypen maken verschillende afwegingen:
Die ontwerpkeuzes beïnvloeden:
Dit artikel behandelt de belangrijkste soorten databases en legt voor elk uit:
Veel moderne producten vervagen de grenzen. Sommige relationele databases voegen JSON-ondersteuning toe die overlapt met een documentdatabase. Sommige zoek- en analyticsplatforms bieden vectorindexering zoals een vectordatabase. Andere combineren streaming en opslag met tijdreeksfeatures.
Dus “type” is geen strikt hokje — het helpt echter om de standaardsterktes en de workloads te begrijpen waarvoor een database meestal het beste is.
Begin met je belangrijkste workload:
Gebruik daarna de sectie “Hoe kies je het juiste databasetype” om verder te verfijnen op basis van schaal, consistentiebehoeften en de queries die je het vaakst draait.
Relationele databases zijn wat veel mensen voor ogen hebben bij “database”. Data is georganiseerd in tabellen bestaande uit rijen (records) en kolommen (velden). Een schema definieert hoe elke tabel eruitziet — welke kolommen er zijn, welke types ze hebben en hoe tabellen met elkaar verbonden zijn.
Relationele systemen worden meestal bevraagd met SQL (Structured Query Language). SQL is populair omdat het leesbaar en expressief is:
WHERE, ORDER BY).JOIN).GROUP BY).De meeste reportingtools, analyticsplatforms en zakelijke applicaties spreken SQL, wat het een veilige standaard maakt als je brede compatibiliteit wilt.
Relationele databases staan bekend om ACID-transacties, die helpen data correct te houden:
Dit is belangrijk wanneer fouten kostbaar zijn — denk aan dubbel afrekenen van een klant of het verliezen van een voorraadupdate.
Een relationele database is meestal de juiste keuze voor gestructureerde, goed gedefinieerde data en workflows zoals:
Dezelfde structuur die relationele databases betrouwbaar maakt, kan wrijving toevoegen:
Als je datamodel constant verandert — of je hebt extreme horizontale schaal nodig met eenvoudigere toegangspatronen — kunnen andere databasetypen geschikter zijn.
Kolomgebaseerde databases slaan data “per kolom” op in plaats van “per rij”. Die ene wijziging heeft veel impact op snelheid en kosten voor analytics-workloads.
In een traditionele row-store (gebruikelijk in relationele databases) zitten alle waarden voor één record bij elkaar. Dat is ideaal wanneer je vaak één klant/order tegelijk ophaalt of bijwerkt.
In een column-store (een kolomgebaseerde database) zitten alle waarden voor hetzelfde veld bij elkaar — elke price, elk country, elke timestamp. Dat maakt het efficiënt om alleen de paar kolommen te lezen die nodig zijn voor een rapport, zonder volledige rijen van schijf te halen.
Analytics- en BI-queries:
SUM, AVG, COUNT en groeperen op dimensiesKolomopslag versnelt deze patronen omdat er minder data gelezen wordt en compressie extreem goed werkt (gelijke waardes clusteren en comprimeren goed). Veel kolomengines gebruiken ook vectorized execution en slimme indexering/partitionering om grote scans te versnellen.
Kolomgebaseerde systemen zijn ideaal voor dashboards en rapportage: “omzet per week”, “top 20 producten per regio”, “conversieratio per kanaal” of “fouten per service in de laatste 30 dagen”. Deze queries raken veel rijen maar relatief weinig kolommen.
Als je workload vooral is “haal één record op op ID” of “update een enkele rij tientallen keren per seconde”, kan kolomgebaseerd trager of duurder aanvoelen. Schrijftaken zijn vaak geoptimaliseerd voor batches (append-heavy ingest) in plaats van frequente, kleine updates.
Kolomgebaseerde databases zijn een sterke keuze voor:
Als prioriteit ligt bij snelle aggregaties over veel data, is kolomgebaseerd meestal het eerste type om te evalueren.
Documentdatabases slaan data op als “documenten” — op zichzelf staande records die veel lijken op JSON. In plaats van informatie over veel tabellen te verspreiden, houd je gerelateerde velden vaak bij elkaar in één object (inclusief geneste arrays en subobjecten). Dat maakt ze een natuurlijke match voor applicatiedata.
Een document kan een gebruiker, een product of een artikel representeren — compleet met attributen die per document kunnen verschillen. Eén product kan size en color hebben, een ander dimensions en materials, zonder een uniform schema voor alle records te forceren.
Deze flexibiliteit is vooral nuttig wanneer je requirements vaak veranderen of wanneer verschillende items verschillende velden hebben.
Om te voorkomen dat je elk document moet scannen, gebruiken documentdatabases indexen — datastructuren die helpen snel overeenkomende documenten te vinden voor een query. Je kunt veelgebruikte lookup-velden indexeren (zoals email, sku of status), en veel systemen kunnen ook geneste velden indexeren (bijv. address.city). Indexen versnellen leesacties maar voegen overhead toe aan schrijfacties, omdat de index bijgewerkt moet worden wanneer documenten veranderen.
Documentdatabases blinken uit bij evoluerende schema’s, geneste data en API-vriendelijke payloads. De afwegingen komen meestal naar voren als je:
Ze zijn een sterke keuze voor contentmanagement, productcatalogi, gebruikersprofielen en backend-API’s — overal waar je data goed past bij “één object per pagina/screen/request”.
Key-value stores zijn het eenvoudigste databasemodel: je slaat een value op (alles van een string tot een JSON-blob) en haalt die op met een unieke key. De kernoperatie is simpelweg “geef me de waarde voor deze sleutel”, waardoor deze systemen extreem snel kunnen zijn.
Omdat reads en writes gericht zijn op één primaire sleutel, kunnen key-value stores geoptimaliseerd worden voor lage latency en hoge throughput. Veel systemen zijn ontworpen om hete data in geheugen te houden, complex query-plannen te vermijden en horizontaal te schalen.
Deze eenvoud bepaalt ook hoe je data modelleert: in plaats van de database te vragen “vind alle gebruikers in Berlijn die zich vorige week hebben aangemeld”, ontwerp je meestal keys die al naar het exacte record verwijzen (bijv. user:1234:profile).
Key-value stores worden veel gebruikt als cache voor een langzamere primaire database (zoals een relationele database). Als je app herhaaldelijk dezelfde data nodig heeft — productdetails, gebruikerspermissies, prijsregels — voorkomt caching het opnieuw berekenen of opvragen.
Ze zijn ook een natuurlijke keuze voor sessieopslag (bijv. session:<id> -> session data) omdat sessies vaak gelezen en bijgewerkt worden en automatisch kunnen verlopen.
De meeste key-value stores ondersteunen een TTL (time to live) zodat data kan verlopen zonder handmatige cleanup — ideaal voor sessies, eenmalige tokens en rate-limit tellers.
Als geheugen beperkt is, gebruiken systemen vaak evictionpolicies (zoals least-recently-used) om oude items te verwijderen. Sommige producten zijn geheugen-eerst, andere kunnen data naar schijf persistenteren voor duurzaamheid. De keuze tussen geheugen en schijf hangt meestal af van of je optimaliseert voor snelheid (geheugen) of retentie/hersteltijd (schijf/persistentie).
Key-value stores blinken uit wanneer je de sleutel al kent. Ze zijn minder geschikt voor open-einde vragen.
Veel hebben beperkte querypatronen vergeleken met SQL-databases. Ondersteuning voor secundaire indexen (zoeken op velden binnen de value) varieert: sommige bieden het, sommige gedeeltelijke opties, anderen moedigen aan zelf lookup-keys te onderhouden.
Key-value stores zijn uitstekend voor:
Als je toegangspatroon “haal/bewerk op ID” is en latency belangrijk is, is een key-value store vaak de eenvoudigste manier om betrouwbare snelheid te halen.
Wide-column databases (soms wide-column stores genoemd) organiseren data in column families. In plaats van één vaste tabel te hebben met dezelfde kolommen voor elke rij, groepeer je gerelateerde kolommen en kun je verschillende sets kolommen per rij binnen een family opslaan.
Ondanks de vergelijkbare naam zijn wide-column databases niet hetzelfde als een kolomgebaseerde database voor analytics.
Een kolomgebaseerde database slaat elke kolom afzonderlijk op om enorme datasets efficiënt te scannen (geschikt voor rapportage en aggregaties). Een wide-column database is gebouwd voor operationele workloads op zeer grote schaal, waar je veel records snel moet schrijven en lezen over veel machines.
Wide-column systemen zijn ontworpen voor:
Het meest voorkomende patroon is:
Dat maakt ze geschikt voor tijdgeordende data en append-heavy workloads.
Bij wide-column databases is datamodellering query-gedreven: je ontwerpt tabellen meestal rond de exacte queries die je moet uitvoeren. Dat kan betekenen dat je data dupliceert in verschillende vormen om verschillende toegangspatronen te ondersteunen.
Ze bieden ook doorgaans beperkte joins en minder ad-hoc queryopties dan een relationele database. Als je applicatie afhankelijk is van complexe relaties en flexibele querying, kun je je beperkt voelen.
Wide-column databases worden vaak gebruikt voor IoT-events, messaging en activity streams en andere grootschalige operationele data waarbij snelle schrijfacties en voorspelbare key-gebaseerde reads belangrijker zijn dan rijke relationele queries.
Graafdatabases slaan data op zoals veel echte systemen werken: als dingen verbonden met andere dingen. In plaats van relaties in tabellen en join-tabellen te forceren, zijn de verbindingen onderdeel van het model.
Een graaf heeft meestal:
Dat maakt het natuurlijk om netwerken, hiërarchieën en many-to-many relaties te representeren zonder je schema te forceren.
Relatie-zware queries vereisen vaak veel joins in een relationele database. Elke extra join kan complexiteit en kosten toevoegen naarmate je data groeit.
Graafdatabases zijn ontworpen voor traversals — lopen van de ene node naar verbonden nodes, en dan naar hun verbindingen, enzovoort. Wanneer je vragen vaak zijn van het type “vind verbonden dingen binnen 2–6 stappen”, blijven traversals snel en leesbaar, zelfs als het netwerk groeit.
Graafdatabases blinken uit voor:
Grafen kunnen een verandering zijn voor teams: datamodellering is anders en querytalen (vaak Cypher, Gremlin of SPARQL) kunnen nieuw zijn. Je wilt ook duidelijke conventies voor relatie-types en richting om het model onderhoudbaar te houden.
Als je relaties simpel zijn, je queries voornamelijk filtering/aggregaties zijn en een handvol joins de verbonden delen dekt, kan een relationele database eenvoudiger blijven — zeker als transacties en rapportage al goed werken.
Vectordatabases zijn ontworpen voor een specifiek soort vraag: “Welke items lijken het meest op dit item?” In plaats van exacte overeenkomsten (zoals een ID of keyword), vergelijken ze embeddings — numerieke representaties van content (tekst, afbeeldingen, audio, producten) geproduceerd door AI-modellen. Items met vergelijkbare betekenis hebben embeddings die dicht bij elkaar liggen in een multidimensionale ruimte.
Een normale zoekopdracht kan resultaten missen als de woordkeuze anders is (“laptop sleeve” vs. “notebook case”). Met embeddings is similariteit gebaseerd op betekenis, zodat het systeem relevante resultaten kan tonen, zelfs als de exacte woorden niet overeenkomen.
De hoofdoperatie is nearest neighbor search: gegeven een queryvector, haal de dichtstbijzijnde vectors op.
In echte apps combineer je similariteit meestal met filters, zoals:
Dit “filter + similarity” patroon maakt vectorsearch praktisch voor echte datasets.
Veelvoorkomende toepassingen zijn:
Vectorsearch vertrouwt op gespecialiseerde indexen. Het bouwen en updaten van die indexen kost tijd en kan veel geheugen gebruiken. Je kiest vaak tussen hogere recall (meer van de echte beste matches vinden) en lagere latency (snellere respons).
Vectordatabases vervangen zelden je hoofd-DB. Een veel voorkomende opzet is: bewaar de “source of truth” (orders, users, documenten) in een relationele database of documentdatabase, en bewaar embeddings + zoekindexen in een vectordatabase — verbind de resultaten daarna terug met de primaire opslag voor volledige records en permissies.
Tijdreeksdatabases (TSDBs) zijn ontworpen voor data die continu binnenkomt en altijd aan een tijdstempel gekoppeld is. Denk aan CPU-gebruik elke 10 seconden, API-latency per request, sensorwaarden elke minuut of aandelenkoersen meerdere keren per seconde.
De meeste tijdreeksrecords combineren:
Dit maakt het makkelijk om vragen te stellen als “toon foutpercentage per service” of “vergelijk latency over regio’s”.
Omdat datavolume snel kan groeien, richten TSDBs zich vaak op:
Deze features houden opslag- en querykosten voorspelbaar zonder constante handmatige cleanup.
TSDBs blinken uit bij tijdgebaseerde berekeningen, zoals:
Typische toepassingen: monitoring, observability, IoT/sensors en financial tick data.
De afweging: TSDBs zijn niet de beste keuze voor complexe, ad-hoc relaties over veel entiteiten (bijv. diepe joins zoals “users → teams → permissions → projects”). Daar is een relationele of grafendatabase meestal geschikter.
Een datawarehouse is minder een enkel “databasetype” en meer een workload + architectuur: veel teams die grote historische data bevragen om zakelijke vragen te beantwoorden (omzettrends, churn, voorraadrisico). Je kunt het als managed product afnemen, maar wat het tot een warehouse maakt is hoe het gebruikt wordt — gecentraliseerd, analytisch en gedeeld.
Meestal accepteren warehouses data op twee manieren:
Warehouses zijn doorgaans geoptimaliseerd voor analytics met een paar praktische technieken:
sum, average, group by).Als meerdere afdelingen op dezelfde cijfers vertrouwen, heb je toegangscontrole (wie wat mag zien), audit trails (wie data bekeek/wijzigde) en lineage (waar een metric vandaan komt en hoe die getransformeerd is) nodig. Dit is vaak net zo belangrijk als query-snelheid.
Een lakehouse combineert warehouse-stijl analytics met de flexibiliteit van een data lake — handig als je één plek wilt voor zowel gecureerde tabellen als ruwe bestanden (logs, afbeeldingen, semi-gestructureerde events) zonder alles te dupliceren. Het is geschikt als datavolume hoog is, formaten variëren en je nog steeds SQL-vriendelijke reporting nodig hebt.
Kiezen tussen databasetypen gaat minder over “wat is het beste” en meer over fit: wat je moet opvragen, hoe snel, en wat er gebeurt als delen van het systeem falen.
Een korte vuistregel:
Relationele databases blinken vaak uit voor OLTP; kolomgebaseerde systemen, warehouses en lakehouses worden vaak gebruikt voor OLAP.
Als een netwerkstoring je systeem in stukken splitst, kun je meestal niet alle drie tegelijk hebben:
Veel gedistribueerde databases kiezen ervoor beschikbaar te blijven tijdens issues en later te reconciliëren (eventual consistency). Anderen geven prioriteit aan strikte correctheid, zelfs als dat betekent dat ze sommige verzoeken weigeren totdat alles gezond is.
Als veel gebruikers dezelfde data bijwerken, heb je heldere regels nodig. Transacties bundelen stappen in “alles-of-niets”. Locking en isolation levels voorkomen conflicten, maar kunnen throughput verminderen; lossere isolatie verbetert snelheid maar kan anomalies toelaten.
Plan vroeg voor backups, replicatie en disaster recovery. Kijk ook hoe makkelijk het is restores te testen, lag te monitoren en upgrades uit te voeren — deze dag-twee details zijn vaak net zo belangrijk als query-snelheid.
Kiezen tussen de belangrijkste soorten databases gaat minder over wat trending is en meer over wat je met je data wilt doen. Een praktische start is terugwerken vanaf je queries en workloads.
Schrijf de top 5–10 dingen op die je app of team moet doen:
Dit verkleint de opties sneller dan een uitgebreide feature-checklist.
Gebruik deze snelle “vorm”-checklist:
Performance-doelen definiëren architectuur. Stel ruwe cijfers (p95 latency, reads/writes per seconde, dataretentie). Kosten volgen meestal uit:
| Primaire use case | Vaak beste keuze | Waarom |
|---|---|---|
| Transacties, facturen, gebruikersaccounts | Relationeel (SQL) | Sterke constraints, joins, consistentie |
| App-data met evoluerende velden | Document | Flexibel schema, natuurlijk JSON |
| Realtime caching/sessie-state | Key-value store | Snelle lookups per key |
| Clickstreams/metrics over de tijd | Tijdreeks | Hoge ingest + tijdgebaseerde queries |
| BI-dashboards, grote aggregaties | Kolomgebaseerd | Snelle scans + compressie |
| Sociale/kennisrelaties | Graaf | Efficiënte relationele traversals |
| Semantische zoek, RAG retrieval | Vector | Similarity search over embeddings |
| Massale operationele data op schaal | Wide-column | Horizontale schaal, voorspelbare queries |
Veel teams gebruiken twee databases: één voor operatie (bv. relationeel) en één voor analytics (bv. kolomgebaseerd/warehouse). De “juiste” keuze maakt je belangrijkste queries het eenvoudigst, snelst en goedkoopst betrouwbaar uit te voeren.
Als je prototypet of snel features uitrolt, hangt de databasekeuze vaak samen met je ontwikkelworkflow. Platforms zoals Koder.ai (een vibe-coding platform dat web-, backend- en mobiele apps genereert vanuit chat) kunnen dit concreter maken: bijvoorbeeld, Koder.ai’s default backend stack gebruikt Go + PostgreSQL, wat een sterke startpunt is wanneer je transactionele correctheid en brede SQL-tooling nodig hebt.
Naarmate je product groeit, kun je gespecialiseerde databases toevoegen (zoals een vectordatabase voor semantische zoek of een kolomgebaseerd warehouse voor analytics) terwijl je PostgreSQL als bron van waarheid behoudt. Het belangrijkste is te beginnen met de workloads die je vandaag moet ondersteunen — en de deur open te houden om “een tweede opslag” toe te voegen wanneer de querypatronen daarom vragen.
Een “databasetype” is een kortere manier om drie dingen aan te duiden:
Het kiezen van het type is eigenlijk het kiezen van standaardwaarden voor prestaties, kosten en operationele complexiteit.
Begin met je top 5–10 queries en schrijfpatronen, en koppel die aan de juiste sterke punten:
Relationele databases zijn een sterke standaardkeuze wanneer je nodig hebt:
Ze kunnen lastig worden als je constante schemawijzigingen hebt of extreem horizontaal moet schalen met veel join-zware queries over shards.
ACID is een betrouwbaarheidsgarantie voor meerstapswijzigingen:
Het is vooral belangrijk voor workflows waarbij fouten duur zijn (betalingen, boekingen, voorraadupdates).
Kolomgebaseerde databases zijn het meest geschikt wanneer queries:
SUM, COUNT, AVG, )Een documentdatabase is een goede keuze als:
Let op trade-offs rond complexe joins, het dupliceren van data voor leesprestaties, en de kosten van multi-document transacties.
Gebruik een key-value store wanneer je toegangspatroon meestal is:
Houd rekening met beperkingen: ad-hoc query’s zijn vaak zwak en ondersteuning voor secundaire indexen varieert—meestal ontwerp je zelf keys en aanvullende lookup-keys.
Ondanks de gelijk klinkende naam richten ze zich op verschillende workloads:
Wide-column systemen vereisen vaak query-gedreven modellering (tabellen ontwerpen rond exacte toegangspatronen) en zijn niet bedoeld als flexibele SQL-vervanger met joins.
Gebruik een graafdatabase wanneer je kernvragen over relaties gaan, zoals:
Graafdatabases blinken uit in traversals (het doorlopen van relaties) waar een relationele aanpak veel joins nodig heeft. De trade-off is dat je nieuwe modelleerconventies en querytalen (vaak Cypher/Gremlin/SPARQL) moet leren.
Een vector-database is ontworpen voor similarity search over embeddings (numerieke representaties van betekenis). Gebruikelijke toepassingen zijn:
In de praktijk wordt het meestal gecombineerd met een relationele of documentstore: houd de bron-van-waarheid daar, bewaar embeddings + vectorindex in de vector DB en combineer de resultaten voor volledige records en permissies.
Als je zowel OLTP als analytics doet, plan dan vroegtijdig voor twee systemen (operationele DB + analytics DB).
GROUP BYZe zijn vaak minder ideaal voor OLTP-achtige workloads zoals frequente kleine updates of "haal één record op per ID", wat row-stores doorgaans beter afhandelen.