Een database is geen onderdeel dat je achteraf invult. Het bepaalt hoe snel uw applicatie blijft draaien bij groei, hoe veilig de data is, en hoe duur de hosting wordt over vijf jaar. Wij ontwerpen, bouwen en onderhouden databases die meegroeien met uw product — van schema-ontwerp voor een nieuwe SaaS tot performance-tuning van een traag legacy-systeem.
Veel ontwikkelteams behandelen de database als implementatie-detail van de applicatie. Dat werkt prima — totdat de eerste honderdduizend gebruikers binnenkomen, de eerste audit langskomt, of de eerste migratie naar de cloud op tafel ligt. Dan blijkt het schema niet te indexeren, blijken read-replica's niet te configureren, en blijkt er geen audit-log te bestaan.
Wij behandelen database-ontwikkeling als een aparte discipline. Of we nu een schema ontwerpen voor een greenfield-product, een trage productie-database tunen, of een legacy Oracle-omgeving naar PostgreSQL migreren — we werken vanuit de eisen van het domein, niet vanuit het ORM dat de developers toevallig gewend zijn. Het resultaat is een data-laag die voorspelbaar schaalt, te onderhouden is door uw team, en niet over een jaar herontworpen moet worden.
We werken zowel binnen onze bredere cloud-native platform-ontwikkeling als op zichzelf staande database-trajecten. Veel van onze klanten komen bij ons met een specifiek probleem — een query die te traag is, een migratie die spannend voelt, een audit-eis die er ineens is — en willen niet meteen een volledig nieuw platform.
Wat we doen hangt af van waar uw organisatie staat. Een nieuwe applicatie heeft andere aandacht nodig dan een tien jaar oud systeem dat ineens niet meer schaalt.
Voor nieuwe SaaS-producten, e-commerce-platforms of maatwerk-applicaties ontwerpen we het datamodel mee. We bepalen samen welke entiteiten, relaties en indexen er nodig zijn, welke kolommen polymorf mogen, en welke choices over normalisatie het systeem over vijf jaar nog werkbaar houden. Multi-tenant-design (row-level security of schema-per-tenant), audit-log en encryptie-strategie bouwen we van begin af aan in.
De klassieke aanroep: "onze app is in een jaar tijd traag geworden." We analyseren slow-query-logs, EXPLAIN-plannen en index-statistieken. We pakken n+1-problemen aan, herschrijven verkeerd geschreven joins, voegen missende indexen toe en herzien waar nodig de connection-pool-configuratie. Vaak halen we orde-van-grootte verbeteringen zonder dat het schema fundamenteel hoeft te wijzigen.
Oracle naar PostgreSQL, on-premise SQL Server naar Aurora, een monolitische database opdelen, of de stap van SQL naar een hybride model met document- of time-series-storage. We brengen het datamodel in kaart, ontwerpen de doel-architectuur, en doen de migratie in fases met dual-write of CDC zodat productie blijft draaien. We werken vaak samen met onze platform-migratie-teams.
Geen losse dump-bestanden of een Confluence-pagina. Een werkende productie-database, gedocumenteerd op een manier waar uw eigen team mee verder kan.
Niet ieder database-vraagstuk is een dienst op zich. Maar deze patronen herkennen we steeds opnieuw — en bij deze maakt apart database-werk het verschil tussen pleisters plakken en het onderliggende probleem oplossen.
De applicatie was snel, maar bij elke release komt er een kwartiertje extra response-tijd bij. Slow-query-log groeit, gebruikers klagen, en de developers durven het schema niet aan te raken.
U zit tegen de grenzen aan van wat een enkele instance aankan. Sharding, partitioning, read-replicas of een splitsing tussen OLTP en OLAP wordt onvermijdelijk.
Oracle-licenties zijn duur, SQL Server moet de cloud in, of een verouderde MySQL 5.7 moet vervangen worden. U wilt geen big-bang-migratie, maar gefaseerd overzetten zonder downtime.
AVG-deletion, recht op vergetelheid, retention-policies, audit-logging van wie wat heeft gewijzigd. Te grof opgelost in de applicatielaag — hoort thuis op database-niveau.
Uw multi-tenant-platform groeit en de huidige aanpak (één tenant_id-kolom met queries die het filteren) wordt kwetsbaar. Row-level security of schema-per-tenant wordt noodzakelijk.
U wilt een AI-feature met retrieval-augmented generation, semantic search of similarity-matching toevoegen. Dat vraagt om pgvector, een dedicated vector-database, of een hybride aanpak waarbij beide naast elkaar draaien.
We brengen het huidige model in kaart: schema, volumes, slow-queries, monitoring-data, gebruikspatronen. Voor een greenfield-project doen we hetzelfde, maar dan op basis van use-cases en read/write-patronen die u voorziet.
Welke database past bij dit domein? PostgreSQL als default, maar soms ClickHouse voor analytische queries, TimescaleDB voor time-series, of MongoDB voor zwaar geneste documenten. We motiveren elke keuze en zetten alternatieven naast elkaar.
Het datamodel komt op tafel als ERD, als migrations-script, en als testbare schema-definitie. Uw team kan meelezen, indices voorstellen, en zien hoe queries onder load gaan presteren via benchmarks op realistische volumes.
Voor nieuwe databases: bouw, koppeling met de applicatie, en load-testing. Voor migraties: dual-write of CDC zodat productie blijft draaien, gevolgd door een gecontroleerde cut-over. We doen telkens een dry-run voordat we naar productie gaan.
Dashboards, alerts, runbooks voor incident-response. Uw team krijgt training op de gekozen tools, en we leggen het beheer ofwel volledig terug ofwel onder een doorlopend contract bij ons.
We zijn niet gebonden aan één leverancier of stack. We adviseren op basis van wat het beste past bij uw domein, team en bestaande systemen.
PostgreSQL is voor ons standaard de eerste keuze voor maatwerk-applicaties: rijke feature-set, sterke standaarden, geen licentie-lock-in en uitstekende cloud-ondersteuning. Daarnaast werken we met MySQL en MariaDB (vooral bij bestaande LAMP-stacks), Aurora binnen AWS, Oracle in legacy-context, en SQL Server in Microsoft-omgevingen.
Voor zwaar geneste documenten zetten we MongoDB of CouchDB in. Redis, ValKey en DynamoDB voor caching en sessie-storage. TimescaleDB of InfluxDB voor sensor- en metriek-data. Neo4j of ArangoDB voor relatie-zware vraagstukken zoals fraude-detectie of aanbevelingen. Voor zoek-functionaliteit kiezen we Elasticsearch, OpenSearch of Meilisearch — afhankelijk van schaal en budget.
Voor analytische workloads en data-warehouses zetten we ClickHouse, Apache Druid, BigQuery, Snowflake of Databricks in — zie ook ons werk rond real-time analytics-platforms. Voor AI/RAG-implementaties pgvector binnen PostgreSQL of een dedicated vector-store zoals Pinecone of Weaviate. Voor extreem grote schrijfvolumes Cassandra of ScyllaDB.
Database-werk is een vak met eigen gereedschap. Hieronder de tools die in onze trajecten vrijwel altijd terugkomen — niet uitputtend, wel representatief.
Wat opdrachtgevers meestal willen weten voor we beginnen aan database-werk.
Een vrijblijvende kennismaking van een half uur. Vertel waar uw database vastloopt, welk product u wilt bouwen, of welke migratie speelt. We luisteren, stellen vragen, en geven richting waar u iets aan heeft — ook als wij niet de logische partij blijken.
Appfront gebruikt cookies en vergelijkbare technieken voor een goede werking van de website, voor analyse en voor marketing. Je kiest zelf wat je toestaat. Lees meer in ons privacybeleid.
