ドキュメント指向データベース

JSONなどの文書を1件のデータとしてそのまま格納するNoSQLデータベース。項目の構成が案件ごとに違っても登録でき、事前に表の設計を固めなくてよい柔軟さが特徴。

JSONやBSONなどの半構造化ドキュメントをデータの基本単位として格納するNoSQLデータベース。スキーマの柔軟性が高く、ドキュメント内で入れ子構造を表現できる。MongoDBが代表例。

JSONやBSONなどの形式の文書（ドキュメント）を1件のデータとして格納するNoSQLデータベース。事前にスキーマを固定しなくてよく、入れ子の構造や項目の追加に柔軟に対応でき、文書内の任意の項目で検索や索引付けができる。文書をまたぐ結合や複数文書の更新の整合性の確保は関係データベースより弱く、MongoDBが代表例である。

JSONなどの形式の半構造化データ（ドキュメント）を、データの格納と検索の単位とするNoSQLデータベース。あらかじめ厳密なスキーマを定義する必要がなく、入れ子の構造を持つデータや、項目が頻繁に変わるデータを扱いやすい。MongoDBが代表例。

関係データベース以外のデータベースの総称。大量データの高速処理や柔軟なデータ構造が特長で、KVS、ドキュメント指向型、グラフ型などの種類がある。

キー（識別子）と値（データ）の組み合わせでデータを管理するNoSQLデータベースの一種。シンプルな構造で高速な読み書きが可能。RedisやMemcachedが代表例。

データをノード（頂点）とエッジ（辺）の関係で表現するNoSQLデータベースの一種。SNSの人間関係や交通網など、データ間の関係性の分析に適している。

データを行ではなく列ごとにまとめて格納するデータベース。特定の列だけを集計する処理で読み出す量が少なくて済み、圧縮も効きやすい。データウェアハウスの分析用途に向く。

データを節（ノード）と関係（エッジ）で表すデータベース。つながりをたどる検索が高速なため、SNSの友人関係、推薦システム、不正取引の関連分析などに使われる。

キーと値の組だけでデータを保持するNoSQLデータベース。構造が単純なため非常に高速で、台数を増やして規模を広げやすい。複雑な検索や結合には向かない。