关系型数据库和图数据库的主要区别在于它们如何建模和处理数据关系。 关系型数据库将数据组织成具有行和列的表，使用外键链接表之间的相关记录。 例如，客户的订单可以存储在一个单独的表中，通过 customer_id 列进行链接。 这种结构适用于简单的关系，但当处理复杂的、相互连接的数据时，会变得繁琐。 相比之下，图数据库将数据表示为节点（实体）和边（关系），并将关系存储为一等公民。 例如，在社交网络中，用户（节点）可以直接连接到朋友（边），而无需中间表，从而更容易建模网络。
第二个主要区别在于查询模式。 关系型数据库依赖 SQL 连接来组合来自多个表的数据，这对于深度嵌套的关系来说可能会变得缓慢而复杂。 例如，在社交应用程序中查找“朋友的朋友”可能需要在用户表上进行多次连接。 图数据库在这方面表现出色，因为关系是预先连接的，允许查询以恒定时间遍历连接。 使用像 Cypher（在 Neo4j 中）这样的查询语言，您可以使用像 (user)-[:FRIEND]->()-[:FRIEND]->(friend_of_friend) 这样的单个查询模式找到所有朋友的朋友。 这使得图数据库对于路径查找或分析互连数据（例如推荐引擎或欺诈检测系统）更有效。
使用场景通常决定了选择哪种数据库类型。 关系型数据库非常适合需要 ACID 合规性的事务系统，例如银行应用程序，其中数据一致性和结构化模式至关重要。 它们还可以有效地处理聚合（例如，按地区对销售额求和）。 图数据库在关系至关重要的场景中表现出色，例如社交网络、供应链分析或知识图谱。 例如，由于其快速导航连接的能力，利用购买历史记录和用户连接的推荐引擎在图数据库中会表现更好。 虽然关系型数据库可以垂直扩展（向单个服务器添加更多功能），但图数据库通常可以水平扩展，用于分布式、高度连接的数据集。 开发人员应优先考虑用于结构化、表格数据的关系型数据库，以及用于关系密集型、网络数据的图数据库。