PostgreSQL vs MongoDB: Welke database kies je voor je trading data?
Je staat voor een keuze die veel traders vroeg of laat maken: welke database stop je achter je trading data? Je hebt PostgreSQL en MongoDB op je shortlist.
Beide zijn populair, beide doen hun werk goed, maar ze zijn wel totaal anders. Je wilt geen miskoop begaan die je later nog jaren achtervolgt. Dit is een keuze die impact heeft op je backtests, je live data van brokers zoals Interactive Brokers of Degiro, en hoe makkelijk je risicomanagement scripts draaien. Laten we niet lullen maar poetsen: we gaan het hebben over wat er echt toe doet.
Wat maakt een database goed voor trading data?
Trading data is speciaal. Je hebt te maken met tijdreeksen: tick data, 1-minuut candles, orderboeken.
Die data moet snel in en uit, maar vooral betrouwbaar zijn. Je wilt geen corrupte candle waardoor je bot een verkeerde trade plaatst. Ook schaalbaarheid is key: begint je database met 1 GB, maar groeit het naar 100 GB na een jaar historische data? Dan moet het nog steeds soepel draaien.
Een andere eis is integratie met je tech stack. Je schrijft je bots in Python, gebruikt libraries zoals Pandas en Backtrader, en hebt een API nodig van je broker.
Je database moet daar naadloos op aansluiten. En laten we de kosten niet vergeten: niemand wil een database die je 1000 euro per maand kost voor een simpele setup.
De criteria die we gebruiken zijn: prijs, capaciteit, gebruiksgemak, kosten op termijn, en hoe goed het werkt met trading-specifieke taken zoals backtesting en risicoberekeningen. We kijken eerlijk naar beide opties en geven je een keuzehulp aan het einde.
PostgreSQL: De betrouwbare oude rot
PostgreSQL is een relationele database, oftewel SQL. Stel je een Excel-sheet voor, maar dan met superkrachten.
Elke rij is een trade, elke kolom een eigenschap zoals tijd, prijs, volume, symbool. Je kunt relaties leggen tussen tabellen, bijvoorbeeld tussen je trades en je risico-parameters. Het is open source, dus gratis om te draaien, en het bestaat al sinds 1996 – heel stabiel.
Wat PostgreSQL echt goed maakt voor traders is de ACID-compliance. Dat betekent dat elke transactie veilig is: als je bot een order logt, weet je zeker dat het niet half wordt opgeslagen.
Geen corrupte data na een crash. Voor backtesting is dit goud: je haalt een dataset van 10 miljoen ticks op zonder dat de boel vastloopt.
En met extensions zoals TimescaleDB wordt het nog beter voor tijdreeksen – je kunt data per seconde opschalen zonder problemen. De integratie met Python is top. Gebruik libraries zoals psycopg2 of SQLAlchemy om verbinding te maken. Je kunt makkelijk queries schrijven die je data filteren voor een backtest, bijvoorbeeld "geef me alle AAPL trades van de afgelopen 30 dagen". Prijzen?
Volledig gratis voor de community-versie. Enterprise features kosten geld, maar voor 95% van de traders is de gratis versie meer dan genoeg.
Echter, PostgreSQL is niet perfect voor elke soort data. Als je extreem flexibele, ongestructureerde data hebt – zoals JSON-logboeken van meerdere brokers met wisselende velden – kan het wat rigide aanvoelen. Je moet je schema vastleggen, wat tijd kost bij het opzetten.
MongoDB: Flexibel en schaalbaar voor chaos
MongoDB is een documentdatabase, wat betekent dat je data opslaat als JSON-achtige documenten.
Stel je voor: elke trade is een eigen 'document' met alle velden die je nodig hebt, zonder vast schema. Ideaal als je data van verschillende bronnen combineert, zoals API-data van Binance en historische data van je broker. Het is ook open source en draait soepel op je laptop of in de cloud. Waarom een database beter is dan CSV voor je koersdata, is dat MongoDB uitblinkt in schaalbaarheid.
Je kunt horizontaal groeien: voeg gewoon een server toe als je datavolume explodeert. Voor traders met gigantische datasets – denk aan tick data van 500 aandelen over 5 jaar – is dit een uitkomst.
Het is sneller voor bepaalde queries, zoals het ophalen van alle documenten die voldoen aan een bepaalde tag, bijvoorbeeld "high-risk trades".
Gebruiksgemak? Als je van JSON houdt, is MongoDB een feest. Je kunt documenten direct vanuit Python met pymongo inserten, zonder complexe SQL-syntax.
Voor backtesting met Python-pandas is het handig: je laadt data direct in een DataFrame zonder veel transformatie. Kosten zijn laag – gratis voor de community-versie, en cloud-diensten zoals MongoDB Atlas beginnen bij ongeveer €0,50 per uur voor kleine instances.
Maar er zijn nadelen. MongoDB is niet ACID-compliant in de basis (hoewel het ondersteuning heeft toegevoegd). Bij een crash kun je half-opgeslagen data krijgen, wat riskant is voor financiële transacties.
Ook voor complexe queries – zoals het berekenen van gemiddelde winst over tijd – moet je meer moeite doen dan in SQL.
En als je je data wilt analyseren met tools zoals Tableau, is SQL vaak makkelijker.
Vergelijking op concrete criteria
Laten we beide databases vergelijken op vijf criteria die er voor jou als trader toe doen. We kijken naar reële getallen en voorbeelden uit de praktijk. Prijs: Beide zijn gratis voor de basisversie.
PostgreSQL kost niets, tenzij je enterprise support nodig hebt (vanaf €5000 per jaar).
MongoDB is gratis, maar cloud-hosting via Atlas begint bij €0,50 per uur voor 2 GB storage – voor een kleine setup ben je €5-10 per maand kwijt. Voor een grote backtest-database van 50 GB betaal je €50-100 per maand extra.
Capaciteit: PostgreSQL schaalt tot miljarden rijen met TimescaleDB, ideaal voor tijdreeksen. Je kunt 100 GB aan tick data verwerken zonder vertraging. MongoDB schaalt beter horizontaal: voeg nodes toe voor petabytes aan ongestructureerde data.
Voor een trader met 10 GB aan data per jaar is PostgreSQL prima; voor big data-scenarios (bijv. machine learning op 1 TB marktdata) wint MongoDB, mits je beste operating system voor trading dit ondersteunt.
Gebruiksgemak: PostgreSQL vereist een schema opzetten – even werk, maar het dwingt je gestructureerd te zijn. MongoDB is flexibel: begin meteen met data dumpen. Voor Python-gebruikers: psycopg2 (PostgreSQL) is eenvoudig, pymongo (MongoDB) ook. Maar als je SQL kent, voelt PostgreSQL natuurlijker aan voor queries zoals "SELECT * FROM trades WHERE symbool = 'AAPL'".
Kosten op termijn: Beide zijn laag, maar PostgreSQL is vaak goedkoper voor langere termijn omdat je minder cloud-kosten hebt (je kunt het lokaal draaien). MongoDB in de cloud kan oplopen als je schaalt – denk €200+ per maand voor 500 GB.
Voor risicomanagement scripts die dagelijks draaien, is PostgreSQL's stabiliteit een besparing op onderhoudstijd.
Trading-specifieke taken: Voor backtesting met Python: PostgreSQL wint voor complexe tijdreeks-queries (bijv. met TimescaleDB voor snelle aggregaties). MongoDB is beter voor flexibele data-invoer van meerdere API's, maar trager voor diepgaande analyses. Risicomanagement? PostgreSQL's ACID-zekerheid voelt veiliger voor transactielogs.
Keuzehulp: Welke kies jij?
Kies PostgreSQL als je prioriteit geeft aan betrouwbaarheid en structuur. Als je bot dagelijks trades logt en je backtests precisie nodig hebben, ga daarvoor.
Ideaal voor Python-traders die met vaste data werken, zoals historische candles van brokers.
Stel je voor: je bouwt een risicomanagement tool die dagelijks je portfolio analyseert – PostgreSQL zorgt dat elke berekening klopt. Kies dit als je budget beperkt is en je lokaal wilt draaien. Kies MongoDB als je data chaotisch is en snel moet groeien.
Als je meerdere bronnen combineert – denk aan real-time API's van exchanges en externe datasets – of als je machine learning wilt toepassen op ongestructureerde data, is dit je ding. Voor snelle prototypes van trading bots die flexibel zijn, schiet MongoDB te hulp.
Denk aan een setup waar je elke dag nieuwe data-variabelen toevoegt zonder schema-wijzigingen. Een middenweg is TimescaleDB, een extensie op PostgreSQL die het speciaal maakt voor tijdreeksen. Het combineert de structuur van SQL met de schaalbaarheid van NoSQL. Je kunt het gratis gebruiken en het draait perfect met Python voor backtesting, al kun je ook InfluxDB inzetten voor het opslaan van tijdreeksdata.
Of probeer een hybride: PostgreSQL voor je kerntransacties en MongoDB voor logdata.
Begin klein – test beide met een dataset van 1 GB op je laptop – en kies op basis van wat voor jouw bot werkt.