Ik. Per gegevensmodel:

* Relationele databases (RDBMS):

* Beschrijving: Het meest voorkomende type, waarbij gegevens worden opgeslagen in gestructureerde tabellen met rijen en kolommen. Ze benadrukken de gegevensintegriteit door relaties tussen tabellen (primaire en externe sleutels).

* Voorbeelden:

* MySQL: Open-source, veel gebruikt voor webapplicaties en datawarehousing.

* PostgreSQL: Open-source, bekend om zijn robuustheid, naleving van standaarden en uitbreidbaarheid. Vaak de voorkeur voor complexe query's en geavanceerde gegevenstypen.

* Oracle-database: Commercieel, ondernemingswaardig, krachtig en rijk aan functies; vaak gebruikt voor grote, bedrijfskritische toepassingen.

* Microsoft SQL Server: Commercieel, nauw geïntegreerd met het Microsoft-ecosysteem; ook veel gebruikt in bedrijven.

* SQLite: Lichtgewicht, ingebedde database; ideaal voor lokale opslag en eenvoudige toepassingen.

* Gebruiksscenario's:

* Opslaan van enquêtegegevens (reacties, demografische gegevens).

* Beheer van bibliografische informatie (tijdschriftartikelen, boeken, auteurs).

* Het bijhouden van experimentele resultaten met goed gedefinieerde datapunten.

* Het bijhouden van financiële gegevens, klantgegevens of voorraadinformatie.

* Sterke punten: Sterke data-integriteit, ACID-eigenschappen (atomiciteit, consistentie, isolatie, duurzaamheid), volwassen technologie, SQL-querytaal is gestandaardiseerd.

* Zwakke punten: Kan minder flexibel zijn voor ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens. Schemawijzigingen kunnen complex zijn. De prestaties kunnen afnemen bij extreem grote datasets of complexe joins.

* NoSQL-databases: "Niet alleen SQL." Ontworpen om grote hoeveelheden ongestructureerde, semi-gestructureerde of snel veranderende gegevens te verwerken.

* Sleutelwaardewinkels:

* Beschrijving: Sla gegevens op als sleutel-waardeparen. Zeer snel voor eenvoudig opzoeken en schrijven.

* Voorbeelden: Redis, Memcached, Amazon DynamoDB, Cassandra (kan ook worden gebruikt als winkel met brede kolommen).

* Gebruiksscenario's: Caching, sessiebeheer, opslaan van gebruikersvoorkeuren, eenvoudig ophalen van gegevens.

* Sterke punten: Extreem snelle lees-/schrijfprestaties, horizontale schaalbaarheid.

* Zwakke punten: Beperkte zoekmogelijkheden (alleen per sleutel), niet geschikt voor complexe relaties.

* Documentdatabases:

* Beschrijving: Sla gegevens op als JSON-achtige documenten, waardoor flexibele schema's mogelijk zijn.

* Voorbeelden: MongoDB, Couchbase, Amazon DocumentDB.

* Gebruiksscenario's: Opslaan van website-inhoud, productcatalogi, gebruikersprofielen, sensorgegevens, contentmanagementsystemen.

* Sterke punten: Flexibel schema, goed voor semi-gestructureerde data, gemakkelijker te ontwikkelen datastructuren.

* Zwakke punten: Minder volwassen transactieondersteuning vergeleken met RDBMS.

* Kolomfamiliewinkels (winkels met brede kolommen):

* Beschrijving: Sla gegevens op in kolommen in plaats van rijen, geoptimaliseerd voor leesintensieve werklasten en analyses.

* Voorbeelden: Cassandra, HBase, Google Bigtable.

* Gebruiksscenario's: Tijdreeksgegevens, sensorgegevens, analyses, grootschalige datawarehousing.

* Sterke punten: Zeer schaalbaar, uitstekend voor analyse van grote datasets, goed voor schaarse gegevens.

* Zwakke punten: Complexer in te richten en te beheren, beperkte ondersteuning voor complexe transacties.

* Grafiekdatabases:

* Beschrijving: Sla gegevens op als knooppunten en relaties, ideaal voor het weergeven en bevragen van complexe netwerken.

* Voorbeelden: Neo4j, Amazon Neptunus, JanusGraph.

* Gebruiksscenario's: Sociale netwerken, aanbevelingssystemen, kennisgrafieken, fraudedetectie, biologische netwerken.

* Sterke punten: Uitstekend geschikt voor op relaties gebaseerde zoekopdrachten, efficiënt doorlopen van complexe verbindingen.

* Zwakke punten: Minder volwassen dan RDBMS, meer gespecialiseerd.

* Objectdatabases (ODBMS): Nu minder gebruikelijk, maar relevant in sommige domeinen.

* Beschrijving: Sla gegevens op als objecten en koppel ze rechtstreeks aan programmeertaalobjecten.

* Voorbeelden: ObjectDB, Versant.

* Gebruiksscenario's: Complexe datamodellen, CAD/CAM, wetenschappelijke simulaties.

* Sterke punten: Natuurlijke weergave van objectgeoriënteerde gegevens kan de prestaties in sommige toepassingen verbeteren.

* Zwakke punten: Minder standaardisatie, een kleinere gemeenschap, kan complexer zijn om te leren.

II. Per implementatie-/toegangsmodel:

* On-premise databases:

* Beschrijving: Databases geïnstalleerd en beheerd op de eigen hardware en infrastructuur van de onderzoeker.

* Voordelen: Volledige controle over gegevensbeveiliging en toegang, aanpasbaar.

* Nadelen: Hogere initiële kosten, vereist bekwaam IT-personeel en de schaalbaarheid kan beperkt zijn.

* Clouddatabases:

* Beschrijving: Databases die worden gehost en beheerd door een cloudprovider (bijvoorbeeld Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure).

* Voordelen: Schaalbare, kosteneffectieve (pay-as-you-go), beheerde services (bijvoorbeeld back-ups, beveiliging).

* Nadelen: Zorgen over gegevensbeveiliging (afhankelijkheid van de provider), mogelijke leveranciersafhankelijkheid, afhankelijkheid van internetconnectiviteit.

* Voorbeelden:

* AWS: RDS (Relationele Database Service), DynamoDB, Aurora, Redshift, Neptune.

* GCP: Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Datastore, BigQuery.

* Azure: SQL Database, Cosmos DB, Azure Synapse Analytics.

* Ingebedde databases:

* Beschrijving: Databases rechtstreeks geïntegreerd in een applicatie.

* Voordelen: Lichtgewicht, eenvoudig te implementeren, goed voor lokale gegevensopslag.

* Nadelen: Beperkte schaalbaarheid, mogelijk niet geschikt voor toegang voor meerdere gebruikers.

* Voorbeelden: SQLite, H2-database.

III. Op type gegevens/toepassing:

* Geospatiale databases:

* Beschrijving: Ontworpen voor het opslaan en analyseren van geografische gegevens (locatie, vorm, enz.).

* Voorbeelden: PostGIS (extensie voor PostgreSQL), MySQL met ruimtelijke uitbreidingen, ESRI-geodatabases.

* Gebruiksscenario's: Geografische informatiesystemen (GIS), locatiegebaseerde diensten, milieustudies, stadsplanning.

* Tijdreeksdatabases:

* Beschrijving: Geoptimaliseerd voor het opslaan en opvragen van gegevens die in de loop van de tijd veranderen (bijvoorbeeld sensormetingen, aandelenkoersen).

* Voorbeelden: InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB (extensie voor PostgreSQL), Amazon Timestream.

* Gebruiksscenario's: Monitoringsystemen, IoT-gegevens, financiële analyses, weergegevens.

* Grafiekdatabases (hierboven vermeld, maar hier relevant): Uitstekend geschikt voor het weergeven van netwerken en relaties (sociale netwerken, kennisgrafieken).

* Multimediadatabases:

* Beschrijving: Ontworpen voor het opslaan en beheren van afbeeldingen, audio, video en andere multimedia-inhoud.

* Voorbeelden: Gespecialiseerde databases of uitbreidingen op bestaande databases.

* Gebruiksscenario's: Digital asset management, videostreaming, beeldanalyse, medische beeldvorming.

* Wetenschappelijke databases: Vaak domeinspecifiek en kan gebruik maken van verschillende databasemodellen.

* Beschrijving: Ontworpen om wetenschappelijke gegevens op te slaan en te beheren (bijvoorbeeld genomische gegevens, chemische structuren, experimentele resultaten).

* Voorbeelden: Domeinspecifieke databases (bijv. GenBank voor genetische sequenties), op maat gemaakte relationele databases, NoSQL-databases voor grote datasets.

* Datawarehouses:

* Beschrijving: Grote opslagplaatsen met historische gegevens, ontworpen voor analyse en rapportage. Gebruik vaak een ster- of sneeuwvlokschema.

* Voorbeelden: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics.

* Gebruiksscenario's: Business intelligence, datamining, trendanalyse.

* Metagegevensopslagplaatsen:

* Beschrijving: Bewaar informatie *over* gegevens, in plaats van de gegevens zelf (bijvoorbeeld gegevenswoordenboeken, gegevensafkomst).

* Voorbeelden: Maatwerkoplossingen, gespecialiseerde tools voor metadatabeheer.

* Gebruiksscenario's: Data governance, data ontdekking, impactanalyse.

IV. Factoren waarmee u rekening moet houden bij het kiezen van een database:

* Gegevensstructuur: Gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd?

* Gegevensvolume: Klein, middelgroot, groot, zeer groot (Big Data)?

* Gegevenssnelheid: Hoe snel worden de gegevens gegenereerd en bijgewerkt?

* Gegevensvariëteit: Om welke soorten gegevens gaat het (tekst, cijfers, afbeeldingen, etc.)?

* Complexiteit van zoekopdrachten: Eenvoudige zoekopdrachten, complexe joins, grafiekdoorgangen?

* Schaalbaarheidsvereisten: Hoeveel zullen de gegevens in de loop van de tijd groeien?

* Consistentievereisten: Hoe belangrijk zijn data-integriteit en ACID-eigenschappen?

* Beschikbaarheidsvereisten: Hoe belangrijk zijn uptime en fouttolerantie?

* Kosten: Licentiekosten, infrastructuurkosten, onderhoudskosten.

* Vaardigheden: De ervaring van de onderzoeker (of zijn team) met verschillende databasetechnologieën.

* Gemeenschapsondersteuning: Beschikbaarheid van documentatie, forums en ondersteuningsbronnen.

* Integratie: Hoe goed integreert de database met andere tools en technologieën?

* Beveiliging: Gegevensversleuteling, toegangscontrole, nalevingsvereisten.

* Prestaties: Lees- en schrijfsnelheden, uitvoeringstijd van query's.

Voorbeelden van databasegebruik in onderzoeksgebieden:

* Sociale wetenschappen: Relationele databases voor enquêtegegevens, grafische databases voor analyse van sociale netwerken.

* Biologie/Bio-informatica: Gespecialiseerde databases voor genomische gegevens, relationele databases voor experimentele resultaten.

* Informatica: Grafiekdatabases voor kennisgrafieken, NoSQL-databases voor grootschalige gegevensverwerking.

* Milieuwetenschappen: Geospatiale databases voor kartering en analyse, tijdreeksdatabases voor sensorgegevens.

* Geneeskunde/gezondheidszorg: Relationele databases voor patiëntendossiers, beelddatabases voor medische beeldvorming.

* Economie/Financiën: Relationele databases voor financiële gegevens, tijdreeksdatabases voor aandelenkoersen.

Het komt vaak voor dat onderzoekers *meerdere* databases gebruiken, die elk een specifiek doel dienen binnen een groter onderzoeksproject. Zorgvuldige planning en overweging van de bovenstaande factoren zijn essentieel bij het kiezen van de juiste database voor de taak. Het is ook zeer nuttig om database-experts of IT-professionals te raadplegen als u niet zeker weet welke database het beste bij uw onderzoeksbehoeften past.