图数据库在社交网络分析中表现出色，因为它们直接建模实体之间的关系，非常适合表示用户、连接和交互。与需要复杂连接来遍历关系的关系型数据库不同，图数据库将连接作为一等公民存储。这使得能够高效地查询“朋友的朋友”或“最短路径”等模式，而不会随着数据规模的扩大而降低性能。例如，一个社交平台可以使用图数据库将用户表示为节点，将好友关系表示为边，从而实现实时查询以查找共同连接或可视化用户之间的关联方式。
一个关键应用是分析影响力和社区结构。PageRank（用于识别有影响力的用户）或 Louvain（用于检测社区）等算法可以在图数据库上高效运行。例如，平台可以使用这些算法通过识别中心性得分高的用户来推荐内容，或将用户分组到基于兴趣的集群中。另一个用例是欺诈检测：通过检查连接模式，图数据库可以标记具有可疑密集或循环关系的账户。实时推荐系统也受益匪浅——如果用户 A 同时关注了 B 和 C，数据库可以快速找到 B 和 C 关注的其他账户，并将其推荐给 A。
从技术角度来看，图数据库简化了多跳关系的查询。使用 Cypher (Neo4j) 或 Gremlin (Amazon Neptune) 等查询语言，开发者可以简洁地表达复杂的遍历。例如，查找“与某篇文章互动过且与作者在三度分隔内的用户”变得轻而易举。此外，图数据库能很好地适应模式更改，允许添加新的关系类型（例如，“已屏蔽”或“已提及”），而不会中断现有查询。这种灵活性，结合 DGraph 等数据库提供的横向扩展选项，使得它们非常适用于数据关系和业务需求经常变化的不断发展的社交网络。