データベース

大量のデータを一定の規則に従って蓄積し、効率的に管理・検索できるようにしたデータの集合体。複数のユーザーやアプリケーションからデータを共有して利用できる。

複数の利用者や業務システムが共有して使えるよう、データを決められた形式で整理してまとめて蓄積したもの。DBMSが管理し、データの重複や矛盾を防ぎながら検索・更新できるようにする。顧客情報などの重要な情報資産を集中して保管するため、アクセス制御、暗号化、ログの取得、バックアップなどの対策が求められる。

複数の利用者やアプリケーションで共有できるよう、データを一定の規則（データモデル）に従って構造化し、まとめて蓄積したもの。DBMSが管理し、データの重複を減らして整合性を保ちながら、効率よく検索・更新できるようにする。データの表し方により、関係データベース、階層型データベース、網型データベースなどがある。

複数の利用者やアプリケーションが共有して使えるよう、データをデータモデルに従って構造化し、まとめて蓄積したもの。DBMSが管理し、整合性の維持、同時実行制御、障害からの回復を行う。システム方式設計では、扱うデータの量や更新の頻度、一貫性と可用性の要件から、関係データベースかNoSQLデータベースか、集中型か分散型かなどの方式を決める。

複数の利用者やアプリケーションが共有して使えるよう、データモデルに従って構造化したデータの集まり。DBMSが管理し、データ独立性を保ちながら、同時実行制御による整合性の維持、障害からの回復、アクセス権限の管理などを行う。関係データベースのほか、キーバリュー型、ドキュメント指向、列指向、グラフ型などのNoSQLデータベースがあり、要件に応じて選ぶ。

大量のデータを一定の規則に従って蓄積し、効率的に管理・検索できるようにしたデータの集合体。複数のユーザーやアプリケーションからデータを共有して利用できる。

データを行（タプル）と列（属性）からなる二次元の表（リレーション）で管理するデータベース。E.F.コッドが提唱した関係モデルに基づき、SQLで操作する。データの独立性が高く、正規化による冗長性の排除が可能で、最も広く普及しているデータベース方式。

データを関係（リレーション＝二次元の表）で表現するデータモデル。表の行をタプル、列を属性（フィールド）と呼ぶ。属性が取り得る値の範囲を定義域（ドメイン）といい、関係代数や関係論理に基づく厳密な理論的基盤を持つ。

実体（エンティティ）を矩形、関連（リレーションシップ）をひし形、属性（アトリビュート）を楕円で表現し、データ間の構造と関連を視覚的に示す図法。カーディナリティ（1対1、1対多、多対多）も表記する。データベースの概念設計や要件定義に用いられる。

データ中心アプローチ。業務で扱うデータの構造を中心にシステムを設計する手法。E-R図を用いてデータモデルを作成し、正規化によりデータの冗長性を排除する。一事実一箇所の原則に基づき、データの整合性を重視する。

組織の目標や業務に必要となるデータの構成、データ間の関連を体系化したアーキテクチャ。データ定義表、情報体系整理図、E-R図などで表現される。

対象の性質や状態を表すデータ項目。オブジェクト指向ではクラスが持つデータを指し、インスタンスごとに値を保持する。データモデルではエンティティが持つ項目を指し、関係データベースでは表の列（フィールド）に対応する。