グラフデータベース

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。

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。

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。

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。

NoSQLデータベースが重視する特性。基本的に可用（Basically Available）、厳密な一貫性は保証しない柔らかい状態（Soft State）、結果的に一貫する（Eventually Consistent）。ACID特性と対比される概念。

関係モデルにおいて、属性がとりうる値の集合。例えば「年齢」属性のドメインは正の整数、「性別」属性のドメインは{'男','女'}など。SQLではCHECK制約やデータ型で制限を実現する。

関係モデルに対する操作を数学的に定義した代数体系。選択、射影、結合、和、差、直積、商などの演算からなる。SQLの理論的基盤であり、問合せ最適化の基礎となる。

関係代数の基本演算の1つで、リレーションから指定した条件を満たすタプルを取り出す操作。SQLのWHERE句に対応する。記号σ（シグマ）で表される。