要查询图数据库，您通常会使用一种专门的查询语言，旨在导航节点（代表实体）和关系（实体之间的连接）。最常用的语言是 Cypher（用于 Neo4j）、Gremlin（由 Amazon Neptune 和 Apache TinkerPop 等数据库支持）和 SPARQL（用于基于 RDF 的图）。这些语言允许您表达遍历图、过滤结果和返回特定数据的模式。例如，在 Cypher 中，您可能编写一个查询，如 MATCH (p:Person)-[:WORKS_AT]->(c:Company) WHERE c.name = 'TechCorp' RETURN p.name，以查找特定公司的员工。其语法侧重于显式描述关系，这使得基于图的数据检索变得直观。
图查询高度依赖于模式匹配来探索连接。查询可以从特定节点开始，沿着关系遍历到相关节点，并根据属性或关系类型进行过滤。例如，使用 Gremlin，您可以通过如下步骤遍历社交网络：g.V().has('name', 'Alice').out('follows').out('follows').values('name')，以查找距离 Alice 两跳的用户。与通过连接表来查询的 SQL 不同，图查询优先考虑遍历效率，因为关系被存储为直接指针。这种结构使得复杂查询（例如查找最短路径或检测循环）即使在大数据集上也能快速执行。像 Neo4j 的查询规划器或 TinkerPop 的 explain() 函数这样的工具可以帮助开发人员分析和优化遍历逻辑。
编写图查询时，请考虑性能和结构。对频繁查询的属性使用索引（例如，在 Cypher 中使用 CREATE INDEX ON :Person(name)）以加快查找速度。避免无限遍历（例如 MATCH (a)-[*]->(b)）而不设限制，因为它们可能导致查询缓慢。相反，请指定深度范围，如 [*1..3]。参数化查询以重用执行计划，并对它们进行性能分析以找出瓶颈。例如，在 Neo4j 中，PROFILE MATCH ... 显示了数据库引擎执行的步骤。将复杂查询分解为较小的步骤或使用子查询也可以提高可读性和性能。最后，利用内置函数（例如最短路径算法），而不是自己重新实现逻辑，因为这些函数通常针对数据库的存储模型进行了优化。