ドキュメント指向データベース

JSONやXMLなどの文書形式でデータを格納するNoSQLデータベースの一種。スキーマが柔軟で、データ構造の変更が容易。MongoDBが代表例。

JSONなどの文書を1件のデータとしてそのまま格納するNoSQLデータベース。項目の構成が案件ごとに違っても登録でき、事前に表の設計を固めなくてよい柔軟さが特徴。

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。

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。

JSON、XML、ログのように、表形式の固定されたスキーマは持たないが、タグやキーによってデータ自身が項目名と階層構造を表すデータ。レコードごとに項目が違ってもよく柔軟に扱えるが、分析では必要な項目を取り出して表形式に展開する処理が要ることが多い。

データをノード（頂点）とエッジ（関係）の集まりとして表すデータモデル。ノードとエッジに属性を持たせるプロパティグラフと、主語・述語・目的語の三つ組でつなぐRDFが代表的である。関係を直接たどれるため、関係モデルでは結合を何段も重ねる必要がある友人の友人や取引の連鎖のような多段の関係の探索に向く。

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。

一意のキーと、それに対応する値の組だけでデータを管理するNoSQLデータベース。キーを指定した読み書きに機能を絞ることで、高速な応答と、サーバを増やして処理能力を上げるスケールアウトを実現する。値の中身による検索や複雑な問合せには向かず、セッション情報やキャッシュの保存に使われる（Redis、Amazon DynamoDBなど）。

基本的に可用である（Basically Available）、状態は一時的に不定でよい（Soft state）、最終的に一貫する（Eventually consistent）という、分散データベースやNoSQLの設計の考え方。厳密な一貫性を求めるACID特性と対比され、更新直後の不一致を許す代わりに可用性とスケーラビリティを優先する。

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。