ETL

データウェアハウスにデータを取り込むプロセス。抽出（Extract：ソースシステムからデータを取り出す）、変換（Transform：形式やコードの統一）、格納（Load：データウェアハウスに書き込む）の3段階で構成される。

データの抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）の3段階でデータを移動・変換する処理。データウェアハウスへのデータ投入やシステム間のデータ連携で用いる。バッチ処理で実施されることが多い。

データの抽出（Extract）、変換（Transform）、格納（Load）の3工程からなるデータ移動プロセス。ソースシステムからデータを抽出し、形式変換やデータクレンジングを行った後、ターゲットシステムに格納する。データウェアハウスへのデータ投入に広く使用される。

データを抽出し、変換してから格納する処理方式。変換を事前に行うため格納先には整形済みのデータが入る。先に格納して後から変換する方式はELTと呼ばれる。

業務システムなどのデータソースからデータを抽出（Extract）し、形式の統一やクレンジングなどの変換（Transform）を行ってから、DWHなどの格納先に書き込む（Load）処理。格納前に変換するため格納先には整ったデータだけが入る一方、変換を担うETLツールやサーバが性能のボトルネックになりやすい。格納後に変換するELTと対比される。

業務システムなどのデータソースからデータを抽出（Extract）し、分析に適した形式に変換・加工（Transform）してから、データウェアハウスなどに格納（Load）する処理、またはそのツール。格納前に変換するので格納先には整ったデータだけが入るが、変換処理の設計と処理時間が課題になる。

複数のプロセスやトランザクションが共有資源に同時アクセスする際に、データの整合性を保つための制御機構。セマフォ、ミューテックスなどのOS同期機構や、ロック方式（共有ロック・専有ロック）、MVCC等のデータベース制御手法がある。デッドロックの防止も重要な課題。

データベースの定義・操作・制御・保全を一元的に管理するソフトウェア。同時実行制御、障害回復、アクセス制御、データ機密保護などの機能を提供する。ミドルウェアとしてOSとアプリケーションの間に位置する。

データを行（タプル）と列（属性）からなる二次元の表（リレーション）で管理するデータベース。E.F.コッドが提唱した関係モデルに基づき、SQLで操作する。データの独立性が高く、正規化による冗長性の排除が可能で、最も広く普及しているデータベース方式。

RDBの関係モデルに依存しないデータベースの総称。キーバリュー型（Redis）、ドキュメント指向型（MongoDB）、カラム指向型（Apache Cassandra）、グラフ型（Neo4j）などの種類がある。大量データの分散処理やスキーマレスな柔軟性に優れるが、トランザクションの一貫性ではRDBに劣る場合がある。

データベースの構造を外部スキーマ（利用者やアプリケーションから見たデータ定義）、概念スキーマ（データベース全体の論理的構造）、内部スキーマ（物理的な格納方式）の3層に分離するアーキテクチャ。データの独立性を確保し、一方の変更が他方に影響しにくくする。

データベース全体の論理的なデータ構造を定義するスキーマ。エンティティ、属性、リレーションシップなどを用いてデータの意味と関連を記述し、特定のDBMSや物理的な格納方法に依存しない。3層スキーマの中間層に位置する。