BASE特性

分散データベースが重視する性質で、基本的に利用可能（Basically Available）、やわらかい状態（Soft state）、結果整合性（Eventual consistency）の頭字語。厳密な整合性より可用性を優先する考え方を表し、ACID特性と対比される。

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。

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。

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。

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。

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）。

すでにコミットした処理の効果を、逆向きの処理を実行して打ち消すトランザクション。複数のサービスにまたがる長い業務処理（Sagaパターン）では全体を1つのトランザクションでロックできないので、途中の処理が失敗したら、完了済みの各処理に対応する補償トランザクション（予約の取消し、返金など）を実行する。元の状態に厳密に戻るとは限らず、その間に他の処理が中間状態を参照し得ることも考慮する。

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。