グラフデータベース
ノードとその関係の表現に最適化されたデータベース。結合ではなく経路の探索でクエリを処理し、関係そのものが主役となる場面（SNS、不正検知、ナレッジグラフ）で力を発揮する。
モデルは大きく二つある。プロパティグラフ（Neo4j、Memgraph、JanusGraph。ノードとエッジがそれぞれ属性を持つ）と、RDF（Apache Jena、AllegroGraph。セマンティックWebのトリプル）だ。クエリ言語はCypher（Neo4j。2024年にISOのGQLとしても標準化）、Gremlin（Apache TinkerPop）、SPARQL（RDF）などがある。
用途はソーシャルネットワーク、レコメンデーション、不正検知、ネットワークトポロジー、サプライチェーンなど。ArangoDBやOrientDBのようにグラフとドキュメントの両方を扱うマルチモデルDBもある。