グラフ型のデータモデル

データを、ノード（頂点）と、ノード間の関係を表すエッジ（辺）で表すデータモデル。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3つ組でデータを表すトリプルストアがある。人のつながりや経路のように関係をたどる処理に向き、グラフデータベースで実装される。

データを、ノード（頂点）と、ノード間の関係を表すエッジ（辺）で表すデータモデル。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3つ組でデータを表すトリプルストアがある。人のつながり、推薦、経路の探索など関係をたどる処理に向き、関係モデルで多数の表を結合するより効率よく問い合わせられる。

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。

データを、実体を表すノード（頂点）と、ノード間の関係を表すエッジ（辺）、およびそれぞれに付けた属性（プロパティ）によって表すデータモデル。人のつながりや取引の経路など、関係そのものが重要なデータを自然に表現でき、関係をたどる問合せを効率よく処理できる。グラフデータベースの基礎となる。

グラフ型のデータモデルの一つで、データをノード（頂点）とそれらを結ぶエッジ（辺）で表し、ノードとエッジのそれぞれにラベルや名前と値の組（プロパティ）を持たせるもの。人と人のつながりや取引の関係などを表しやすく、多くのグラフデータベースが採用している。

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。

データベースのデータを、キーの値の範囲やハッシュ値などで分割し、複数のサーバ（シャード）に分散して格納する方式。1台のサーバの容量や処理能力の限界を超えて規模を拡張できる（スケールアウト）。複数のシャードにまたがる結合やトランザクションは扱いにくく、データの偏りがあると特定のシャードに負荷が集中する。

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。

キー（識別子）と値（データ）の組み合わせでデータを管理するNoSQLデータベースの一種。シンプルな構造で高速な読み書きが可能。RedisやMemcachedが代表例。

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。