知识图谱与传统数据库的主要区别在于数据结构、查询方式以及如何表示关系。传统数据库，如关系型数据库，将数据存储在具有预定义模式的表中，其中行代表记录，列定义属性。表之间的关系通过外键建立，查询时需要显式的连接（join）。相比之下，知识图谱将数据表示为互连实体（节点）及其关系（边）的网络。每个节点和边都可以具有属性，并且关系被视为一等公民，可以直接遍历连接而无需复杂的连接操作。这种结构使知识图谱能够更自然地建模现实世界中的关系。
例如，在关系型数据库中，您可能有一个 Customer 表和一个 Order 表，通过 customer_id 外键关联。要查找特定城市某个客户的所有订单，您需要编写一个连接这两个表的 SQL 查询。在知识图谱中，相同的数据可以表示为一个 Customer 节点通过 placed_order 边连接到 Order 节点，属性如 city 直接附加到 Customer 节点上。使用图查询语言（例如 SPARQL 或 Cypher）查询时，将直接遍历边，这对于互连数据来说更直观。此外，知识图谱通常支持推理——例如通过共享关系自动检测两个客户是否居住在同一城市——而这并非传统数据库的原生功能。
知识图谱的灵活性使其更适合关系和上下文至关重要的场景。传统数据库擅长处理事务性操作和固定模式的结构化数据，例如库存管理或财务记录。然而，知识图谱在推荐系统（例如，根据用户行为模式推荐产品）、语义搜索（例如，根据关联实体理解“苹果”是指公司还是水果）或欺诈检测（识别账户之间的可疑连接）等应用中表现出色。它们也更容易适应不断演变的数据模型，因为添加新的关系类型或属性不需要进行模式迁移。这使得知识图谱成为整合异构数据源同时保留上下文的理想选择。