インメモリデータベース

データを主記憶上に置いて処理するデータベース。ディスクへのアクセスが不要なため極めて高速だが、容量に限りがあり、電源断に備えてログや定期的な書出しによる保全が必要になる。

データを主にメインメモリ上に格納して処理するデータベース。ディスクI/Oを最小限に抑えることで極めて高速な読み書きを実現する。リアルタイム分析や高頻度トランザクション処理に適する。SAP HANAが代表例。

データを主記憶（メモリ）上に置いて処理するデータベース。ディスク入出力を待たないため読み書きが非常に速いが、メモリは電源断で内容が失われるので、更新ログやスナップショットの不揮発記憶への書出し、レプリケーションで永続性を補う。リアルタイム分析や大量の高速なトランザクション処理に使われ、SAP HANAやRedisが代表例。

データを補助記憶ではなく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生じないため、読み書きが非常に高速で、リアルタイムの分析や大量のトランザクション処理に向く。電源断に備えて、ログやスナップショットを補助記憶に保存して永続性を確保する。

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。

更新直後は複製間で内容が食い違っても、一定時間が経てばすべての複製が同じ状態に収束するという整合性のモデル。可用性と応答性能を優先する分散システムで採用される。