グラフ指向データベース

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。

ノード（頂点）とエッジ（辺）で構成されるグラフ構造でデータを管理するNoSQLデータベース。ソーシャルネットワークの関係性や経路探索など、複雑な関連をたどる問合せに優れる。Neo4jが代表例。

グラフ型のデータモデルでデータを格納し、ノード間の関係をたどる問合せを高速に処理するデータベース。プロパティグラフにはCypherや国際標準のGQL、RDFにはSPARQLといった問合せ言語を使う。推薦、不正取引の検知、ナレッジグラフ、ネットワーク構成の管理など、つながりそのものを分析する用途に使われ、Neo4jが代表例である。

グラフ型のデータモデルに基づき、ノード（頂点）とエッジ（辺）でデータとその関係を格納するNoSQLデータベース。関係を多段階にたどる問合せを、表の結合を繰り返す関係データベースより効率よく処理でき、SNSの人間関係、推薦、不正取引の検知などに使われる。Neo4j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。

JSONやXMLなどの文書形式でデータを格納するNoSQLデータベースの一種。スキーマが柔軟で、データ構造の変更が容易。MongoDBが代表例。

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。

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。

キーと値のペアでデータを管理するNoSQLデータベース。構造が単純で高速な読み書きが可能。セッション管理やキャッシュに適する。Redis、Amazon DynamoDBが代表例。