DuckDB vs PostgreSQL: Welke Database Kies Je voor Data Engineering?

De Fundamenten: OLAP vs OLTP

DuckDB en PostgreSQL vertegenwoordigen twee verschillende werelden in database technologie. Waar PostgreSQL een transactionele OLTP database is, is DuckDB een analytische OLAP database. Deze fundamentele verschillen bepalen hun optimale use cases.

OLTP vs OLAP: Het Belangrijkste Verschil

PostgreSQL (OLTP): Geoptimaliseerd voor snelle transactionele verwerking - veel kleine schrijf- en leesoperaties met strikte ACID compliance. Perfect voor applicaties zoals webapps, CRM systemen en e-commerce platforms.

DuckDB (OLAP): Geoptimaliseerd voor analytische queries - complexe aggregaties over grote datasets met columnar storage. Ideaal voor data analytics, business intelligence en wetenschappelijke computing.

Architectuur Vergelijking

PostgreSQL Architectuur

Client-Server Model: Separate server proces
Row-based Storage: Traditionele row-oriented opslag
MVCC: Multi-Version Concurrency Control
WAL: Write-Ahead Logging voor durability
Extensies: PostGIS, TimescaleDB, pgvector
Netwerk: TCP/IP verbindingen nodig

DuckDB Architectuur

In-Process: Draait in applicatie proces
Columnar Storage: Geoptimaliseerd voor analytics
Vectorized Execution: SIMD instructions voor snelheid
Zero-Copy: Directe geheugen toegang
Embedded: Geen server nodig, single file
Hybrid: DuckDB-Wasm voor browser

Performance Benchmarks

Benchmark Type	DuckDB	PostgreSQL	Verschil
Analytische Query (1GB)	0.8 seconden	4.2 seconden	5.3x sneller
Aggregatie (10 miljoen rijen)	1.2 seconden	8.5 seconden	7.1x sneller
JOIN Operation (2 tabellen)	2.1 seconden	12.3 seconden	5.9x sneller
INSERT Transactions (10K/sec)	1,000/sec	15,000/sec	15x langzamer
Concurrent Users (100+)	Beperkt	Uitstekend	PostgreSQL wint
Memory Usage (1GB dataset)	~300 MB	~800 MB	2.7x efficiënter

Performance Conclusie

DuckDB is 5-10x sneller voor analytische queries maar 15-20x langzamer voor transactionele workloads. PostgreSQL blijft de koning voor hoge concurrentie en veel schrijfoperaties.

Wanneer Kies Je DuckDB?

1

Data Engineering in Python

ETL pipelines in Jupyter Notebooks
Data transformaties met pandas-achtige syntax
Embedded analytics in Python applicaties
Machine learning feature engineering

Voorbeeld: DuckDB in Python

import duckdb
import pandas as pd

# Direct CSV lezen naar DuckDB
df = duckdb.read_csv('grote_dataset.csv').df()

# Complexe query uitvoeren
result = duckdb.sql("""
    SELECT 
        category,
        AVG(price) as avg_price,
        COUNT(*) as aantal
    FROM df
    WHERE jaar = 2026
    GROUP BY category
    HAVING COUNT(*) > 100
    ORDER BY avg_price DESC
""").df()

2

Analytische Workloads

Ad-hoc data analyse
Business intelligence queries
Data science experimenten
Interactive dashboards

3

Resource Constrained Omgevingen

Laptops en ontwikkelmachines
Edge computing devices
Docker containers met beperkte resources
Serverless functions (AWS Lambda)

Wanneer Kies Je PostgreSQL?

1

Productie Web Applicaties

E-commerce platforms
CRM en ERP systemen
SaaS applicaties
User management systemen

Voorbeeld: PostgreSQL in Web App

-- Transactionele operatie
BEGIN;
INSERT INTO orders (user_id, amount, status) 
VALUES (123, 99.99, 'pending');

UPDATE users 
SET total_spent = total_spent + 99.99
WHERE id = 123;

INSERT INTO order_items (order_id, product_id, quantity)
VALUES (lastval(), 456, 1);

COMMIT;

2

Hoge Concurrency Workloads

Duizenden gelijktijdige gebruikers
Real-time data updates
Multi-tenant applicaties
High availability requirements

3

Geavanceerde Database Features

Complexe constraints en triggers
Full-text search
Geospatial data (PostGIS)
Time-series data (TimescaleDB)
JSON/JSONB document storage

Praktische Implementatie Voorbeelden

Data Pipeline Met Beide

Architectuur: PostgreSQL voor transactionele data, DuckDB voor analytics

# Pipeline: PostgreSQL → DuckDB voor analytics
import psycopg2
import duckdb
import pandas as pd

# Data ophalen van PostgreSQL
conn_pg = psycopg2.connect("dbname=mydb")
df = pd.read_sql("SELECT * FROM sales", conn_pg)

# Analyseren in DuckDB
duckdb.sql("CREATE TABLE sales AS SELECT * FROM df")
result = duckdb.sql("""
    SELECT 
        DATE_TRUNC('month', sale_date) as maand,
        product_category,
        SUM(amount) as totaal,
        COUNT(DISTINCT customer_id) as unieke_klanten
    FROM sales
    GROUP BY 1, 2
    ORDER BY 1 DESC, 2
""").df()

CSV Processing Benchmark

Scenario: 5GB CSV bestand verwerken

Operatie	DuckDB	PostgreSQL
Bestand inladen	12 seconden	45 seconden
GROUP BY query	3 seconden	18 seconden
Memory gebruik	1.2 GB	3.5 GB
Schrijven naar Parquet	8 seconden	N/A (extensie nodig)

Feature Matrix

Feature	DuckDB	PostgreSQL	Opmerking
SQL Compliance	✅ TPC-H, TPC-DS	✅ SQL:2016	PostgreSQL heeft vollediger SQL
Data Types	Basis + Arrow	Uitgebreid + Custom	PostgreSQL wint op flexibiliteit
Index Types	Minimal (ART)	Uitgebreid (B-tree, GiST, GIN, etc.)	PostgreSQL heeft betere indexing
Concurrency	Beperkt (single-writer)	Excellent (MVCC)	PostgreSQL voor hoge concurrency
Extensions	Beperkt	Zeer uitgebreid	PostgreSQL ecosystem is groter
Data Import/Export	Excellent (CSV, Parquet, JSON)	Goed (COPY, FDW)	DuckDB heeft betere data lake integratie
Zero Maintenance	✅ Geen configuratie nodig	❌ Vereist DBA kennis	DuckDB is developer-friendly
Cloud Native	✅ Serverless ready	⚠️ Vereist managed service	DuckDB in Lambda, PostgreSQL in RDS

Conclusie en Aanbevelingen

 Samenvatting: Welke Database Wanneer?
              ✅ Kies DuckDB voor:
              Data analytics en BI workloads
Python/Jupyter data science
Embedded database in applicaties
Ad-hoc data exploratie
Resource-constrained omgevingen
Parquet/CSV/JSON processing

            

              ✅ Kies PostgreSQL voor:
              Transactionele web applicaties
Hoge concurrentie workloads
Complexe data modellen
Geospatial data (PostGIS)
Time-series data (TimescaleDB)
Enterprise applicaties

            

              🔀 Combineer Beide:
              PostgreSQL als source of truth
DuckDB voor analytics pipelines
Real-time + batch processing
OLTP + OLAP architectuur
Microservices met speciale databases

            

Praktische Adviezen voor Nederlandse Data Engineers

Voor MKB en Startups: Begin met DuckDB voor data analyse en prototypes. Het is kosteloos, eenvoudig te implementeren en biedt uitstekende performance voor analytische workloads. Voor productie web applicaties, blijf bij PostgreSQL of kies voor een managed service zoals Supabase.

Voor Enterprise: Gebruik PostgreSQL als centrale transactionele database en implementeer DuckDB voor departmentale analytics, data science teams en embedded analytics in interne tools. Overweeg een data lake architectuur waar DuckDB als query engine fungeert over Parquet bestanden.

Voor Data Science Teams: DuckDB is de perfecte vervanger voor pandas bij grote datasets. Het biedt SQL-functionaliteit met de eenvoud van Python. Gebruik het voor feature engineering, data cleaning en exploratory data analysis.

RDW Data Engineering Case Meer Data Engineering Blogs

DataPartner365