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。

ノード（頂点）とエッジ（辺）で構成されるグラフ構造でデータを管理するNoSQLデータベース。ソーシャルネットワークの関係性や経路探索など、複雑な関連をたどる問合せに優れる。Neo4j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。

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。

JSONやBSONなどの形式の文書（ドキュメント）を1件のデータとして格納するNoSQLデータベース。事前にスキーマを固定しなくてよく、入れ子の構造や項目の追加に柔軟に対応でき、文書内の任意の項目で検索や索引付けができる。文書をまたぐ結合や複数文書の更新の整合性の確保は関係データベースより弱く、MongoDB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。

関係データベース以外のデータベースの総称。大量データの高速処理や柔軟なデータ構造が特長で、KVS、ドキュメント指向型、グラフ型などの種類がある。