結果整合性（イベンチュアルコンシステンシー）

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。

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。

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。

ネットワークで接続された複数のコンピュータにデータを分散して格納し、論理的に1つのデータベースとして利用できるシステム。位置透過性、分割透過性、複製透過性などの透過性を提供する。

データを水平に分割し、複数のデータベースサーバ（シャード）に分散配置する手法。各シャードはデータの一部を担当し、全体として大規模なデータを処理する。スケーラビリティの向上に寄与するが、トランザクション管理が複雑になる。

分散データベースにおいて、データの物理的な分散を利用者から隠蔽する性質。位置透過性（データの格納場所を意識しない）、分割透過性（分割されていることを意識しない）、複製透過性（複製を意識しない）などがある。

分散システムにおいて、一貫性（Consistency）、可用性（Availability）、分断耐性（Partition Tolerance）の3つを同時に満たすことはできないという定理。NoSQLデータベースの設計方針を理解する上で重要な概念。

データベースの内容を別のサーバーにリアルタイムまたは定期的に複製する技術。障害時の可用性向上や負荷分散に利用され、マスター・スレーブ構成が一般的。

ネットワークで接続された複数のコンピュータが協調して一つのシステムとして動作する構成。スケーラビリティと耐障害性の向上が利点だが、ネットワーク障害、データの一貫性、遅延などの課題がある。CAPの定理で特性が制約される。