NoSQL
並列処理を行うことでパフォーマンスを向上させやすく、サーバの数を増やしていて処理性能の向上ができるスケールアウトがしやすい。また、RDBMSと比べインデックスを作成するコストが低いため、ビッグデータ解析などの分野で利用されることが多い。
NoSQL DBの特徴はデータストア（データを決められた形式で蓄積するソフトウェア）にある。具体的には、（1）データベース構造（スキーマ）が固定されずしばられないこと、（2）関係モデルで利用される各項目の結合操作を用いないこと、（3）クラスタ化や分散システム化で論理単位を追加するスケールアウトが容易であること（4）トランザクションを利用できないことが多いことなどがある。
NoSQL系データベース管理システムが有用なのは、関係モデルが必要ない非構造化データなど、大量のデータの利用時である。用途として例えば数百万のキーバリュー形式のデータを格納したり、キーとキー自身に対応した値の対が集まったデータ構造である「連想配列」を複数格納する場合や、大量の構造型データを格納することなどがある。
非構造化データを含む大規模データ解析や、増えつづける情報を即時に解析する必要がある際に使われることが多い。
NoSQLにはキーバリュー型、カラム指向型、ドキュメント指向型、グラフ型などがある。
キーバリュー型は、キーに対してバリュー（値）をあてがうという単純な構造である。AWSではAmazon DynamoDBなどにも使われている。大半は単純なバイナリデータ（BLOB）のみが格納可能である。一部リスト、マップ、ソート済みセットなどリッチなデータをサポートするものもある。
カラム指向型は、行キーに対してカラム（名前と値の組み合わせ）の集合を持つ。行ごとに好きな名前のカラムを好きな数だけ格納できる。カラムはカラム名によってソートされるため、例えばカラム名に時刻を使うことで1行の中に時系列のデータを格納することができる。
ドキュメント指向型は、RDBのように固定されたデータ設計（スキーマ）が不要であることから「スキーマレス」と言われ、データ構造が柔軟なものである。データベースとアプリケーションから、ドキュメントのいくつかの内部構造が分かるようになっている。MongoDB、Apache CouchDBなどがある。ニュースサイトやブログなどの記事を表現するのに適していると言われる。
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