列指向データベース

データを行ではなく列ごとにまとめて格納するデータベース。特定の列だけを集計する処理で読み出す量が少なくて済み、圧縮も効きやすい。データウェアハウスの分析用途に向く。

同じ列の値をまとめて格納する方式のデータベース。集計対象の列だけを読めばよく、同種の値が並ぶため圧縮効率も高い。データウェアハウスや分析用途に向く一方、1行単位の更新は不得手。

表のデータを行単位ではなく列単位にまとめて格納するデータベース。集計に必要な列だけを読めばよく、同じ列には似た値が並ぶため圧縮率も高いので、大量の行を対象にした分析処理（OLAP）に向く。1行ずつの挿入や更新は行指向より不利で、データウェアハウス向けの製品やクラウドのDWHサービスに多く採用されている。

データアーキテクチャの形態の一つで、組織のデータを中央の1つのデータベースやデータ基盤に集約して一元的に管理する方式。データの整合性の維持や管理・統制がしやすく、全社横断の分析に向くが、中央の基盤に負荷が集中し、障害時の影響が全体に及びやすい。

JSONなどの形式の半構造化データ（ドキュメント）を、データの格納と検索の単位とするNoSQLデータベース。あらかじめ厳密なスキーマを定義する必要がなく、入れ子の構造を持つデータや、項目が頻繁に変わるデータを扱いやすい。MongoDBが代表例。

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。

一意のキーと、それに対応する値の組だけでデータを保持するNoSQLデータベース。構造が単純なため読み書きが非常に速く、サーバを増やして規模を拡張しやすいため、キャッシュやセッション情報の管理に向く。値の中身による検索や表の結合のような複雑な処理には向かない。

正規化した表を、検索の性能を高める目的で、あえて結合したり、冗長な列や集計値を持たせたりすること。表の結合の処理を減らして問合せを速くできるが、同じデータを複数箇所で持つため、更新時に不整合が起きないよう管理する必要がある。

分散データベースやNoSQLで重視される性質で、基本的に利用可能（Basically Available）、状態は厳密でなくてよい（Soft state）、最終的には一貫性が保たれる（Eventually consistent）の頭文字をとったもの。ACID特性の厳密な一貫性より可用性と拡張性を優先する考え方である。