結果整合性

分散システムにおいて、一定時間経過後にはすべてのレプリカが最終的に同じ状態に収束することを保証する一貫性モデル。強い一貫性より可用性とスケーラビリティを優先する場合に採用される。NoSQLデータベースで広く用いられる。

分散システムにおいて、更新がすぐに全ノードに反映されるわけではないが、十分な時間が経過すれば最終的にすべてのノードで一貫した状態になるという整合性モデル。強い一貫性と比較して可用性と性能に優れる。

データの複製間で更新の反映に時間差があり、一時的に異なる値が読まれることを許すが、新たな更新がなければいずれすべての複製が同じ値に収束するという一貫性の考え方。強い一貫性よりも可用性と応答の速さを確保しやすく、多くのNoSQLデータベースやDNSなどで採用される。古い値を読んでも業務上問題がないかを見極めて採用する。

分散システムにおいて、一定時間経過後にはすべてのレプリカが最終的に同じ状態に収束することを保証する一貫性モデル。強い一貫性より可用性とスケーラビリティを優先する場合に採用される。NoSQLデータベースで広く用いられる。

分散システムで、更新の直後には複製の間で内容が一致しない期間があっても、新たな更新がなければ一定時間後にはすべての複製が同じ状態にそろうことを保証する整合性のモデル。可用性と応答性能を優先する分散データベースやクラウドのストレージで採用される。

受注入力や口座振替のような、短い更新トランザクションを多数同時に処理する形態。応答時間と整合性が重視される。大量データの集計・分析を行うOLAPとは、求められる設計が大きく異なる。

表記の揺れ、重複、欠損、明らかな誤りを検出して修正・統一し、分析に耐えるデータに整える作業。データウェアハウスへの取込み前に行われ、分析結果の信頼性を左右する重要な工程となる。

データベースの複製を別のサーバに作り、更新内容を継続的に反映させる仕組み。参照処理を複製側に振り分けて負荷を分散でき、障害時には複製を昇格させて可用性を確保できる。

データを一定の規則で分割し、複数のサーバに分散して格納する手法。1台当たりのデータ量と負荷を下げてスケールアウトできるが、分割をまたぐ結合や集計、再分割の運用が難しくなる。

分散データベースが重視する性質で、基本的に利用可能（Basically Available）、やわらかい状態（Soft state）、結果整合性（Eventual consistency）の頭字語。厳密な整合性より可用性を優先する考え方を表し、ACID特性と対比される。

データを主記憶上に保持して処理するデータベース。ディスクへの入出力が発生しないため応答が極めて速い一方、電源断に備えたログの永続化や、主記憶容量の制約への対処が必要となる。