在图数据库中，属性以键值对的形式附加到节点和边，允许您直接在图结构中存储详细信息。节点表示实体（如用户、产品或地点），并且可以有标签（例如，Person、Order）对其进行分类。每个节点或边可以存储多个属性，类似于关系表中的列，但具有更大的灵活性。 例如，一个 Person 节点可能具有以下属性：name: "Alice"、age: 30 和 email: "alice@example.com"。边（也称为关系）连接节点并描述它们的交互方式，例如两个 Person 节点之间的 FRIENDS_WITH 关系。这些边也可以具有属性，例如 since: 2020，表示友谊开始的时间。
图数据库的模式灵活性允许相同类型的节点或边之间的属性有所不同。 例如，一个 Product 节点可能具有 price 属性，而另一个节点可能包含 weight 和 color 属性。 这与严格的关系模式不同，在关系模式中，表中的每一行都必须遵循相同的列。属性通常直接与节点或边一起存储，从而优化了遍历速度。 例如，在 Neo4j 中，属性作为动态记录进行管理，从而实现高效的存储和检索。 查询时，您可以使用这些属性过滤或排序结果（例如，MATCH (p:Person) WHERE p.age > 25 RETURN p），使其成为查询逻辑的核心。
开发人员在对现实世界场景进行建模时可以从此设计中受益。 例如，在社交网络中，User 和 Post 之间的 LIKES 关系可以包含 timestamp 属性来跟踪交互发生的时间。 在物流系统中，Warehouse 和 Store 之间的 SHIPPED_TO 边可能包含 delivery_date 和 weight。 由于属性与严格的模式分离，因此它们可以很好地适应不断变化的需求。 但是，用过多的属性重载节点或边可能会影响性能，因此在细节和效率之间取得平衡非常重要。 索引或复合键等工具可以帮助优化基于特定属性的查询。