图数据库通过将连接视为一等实体来处理数据点之间的关系。 与依赖外键或 JOIN 操作的关系数据库不同，图数据库直接将关系与它们连接的节点（数据实体）一起存储。 每个关系都明确定义，带有自己的属性（例如，时间戳或权重），并指向其源节点和目标节点。 这种结构使数据库能够通过遵循指针而不是计算表之间的匹配来有效地遍历连接。 例如，在社交网络图中，“用户”节点可能与另一个“用户”节点具有“FRIENDS_WITH”关系，其属性如“since”表示友谊开始的时间。
关系的存储和查询针对速度进行了优化。 图数据库使用无索引邻接，其中每个节点都维护对其连接关系的直接引用。 这消除了在遍历路径时对全局索引的需求，从而降低了计算开销。 例如，在推荐系统中，查找用户可能喜欢的所有产品可能涉及从用户到项目的遍历“PURCHASED”关系，然后遵循项目之间的“SIMILAR_TO”关系。 由于关系是预先连接的，因此无论数据集大小如何，这些跳转都以恒定时间发生。 Neo4j 或 Amazon Neptune 等工具通过将关系数据物理地存储在磁盘或内存中节点旁边来实现此目的，从而实现快速的图特定操作。
用例突出了这种方法的优势。 例如，欺诈检测系统依赖于识别跨多个帐户的复杂交易模式。 图数据库可以通过跳过帐户之间的“SENT_TO”或“RECEIVED_FROM”关系来有效地跟踪可疑活动的路径。 同样，在知识图谱中，像“WORKS_AT”或“LOCATED_IN”这样的关系可以实现映射组织层次结构或地理依赖关系的查询。 Cypher（在 Neo4j 中使用）或 Gremlin 等查询语言简化了使用为图量身定制的语法表达这些遍历，例如 MATCH (user)-[:FRIENDS_WITH]->(friend) 来检索连接。 这种直接的关系建模减少了对复杂模式设计的需求，并加速了互连数据的开发。