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图数据库可存放实体及实体间关系。实体也叫“节点”（node），它们具有属性（property）。可将节点视为应用程序中某对象的实例。关系又叫“边”（edge），它们也有属性。边具备方向性（directional significance），而节点则按关系组织起来，以便在其中查找所需模式。用图将数据一次性组织好，稍后便可根据“关系”以不同方式解读它。

什么是图数据库

查询图也称“遍历”（traverse）图。图数据库的一个好处就是，无需改变节点或边，即可应对新的遍历需求。

图数据库遍历“连接”及“关系”非常快。节点间的关系不在查询时计算，而是在创建时已经持久化了。遍历持久化之后的关系，要比每次查询时都计算关系更快。

节点间可有多种不同的关系类型，这样既能表现领域实体（domain entity）之间的关系，也可以表示辅助关系（secondary relationship）。由于节点关系的数量及类型不限，所以这些关系可存放在同一图数据库中。

图数据库的特性

关系在图数据库中非常重要，图数据库中的大多数值都源自关系。关系不只含有类型、起始节点和终止节点，而且还有自己的属性。使用这些属性，可以让关系更智能。例如，可以指定两人之间何时成为朋友，两节点间距多远，两节点共享何种内容等。这些关系上的属性可用于查询图。

• 一致性：图数据库通常不支持把节点分布在不同的服务器上。可以通过事务来保证一致性。不允许出现“悬挂关系”（dangling relationship）：所有关系必须具备起始节点与终止节点，而且在删除节点前，必须先移除其上的关系。
• 事务：Neo4J是兼容ACID事务的数据库，在修改节点或向现有节点新增关系前，必须先启动事务。
• 可用性：Neo4J自1.8版本起，支持“副本从节点”（replicated salve），并借此获得较高的可用性。
• 查询：图数据库可以使用Gremlin等查询语言。Gremlin是一门可以遍历图的领域特定语言（demain-specific language），它可以遍历所有实现了Blueprints属性图（property graph）的图数据库。
• 可扩展性：因为图数据库不是面向聚合的（aggregate-oriented），而是面向关系的（relationship-oriented），所以对图数据库分片比较难。可以针对地理位置对数据进行分片。（参考：）

适用案例

• 互联数据。部署并使用图数据库来处理社交网络非常高效。
• 安排运输路线、分派货物和基于位置的服务。
• 推荐引擎。

不适用案例

图数据库不适用于更新全部或某子集内的实体。因为没有什么简单的操作可以一次性改变所有节点中的某个属性，“全局图操作”（globa graph operation）非常耗费资源。

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