图数据库通常使用针对遍历和分析节点之间关系优化的算法。三个主要类别包括路径查找、社区检测和中心性算法。 路径查找算法，如 广度优先搜索 (BFS) 和 深度优先搜索 (DFS) ，探索节点之间的连接，而 Dijkstra 算法 或 A* 算法在加权图中查找最短路径。 社区检测算法，如 Louvain 模块度 或 标签传播 ，识别密集连接节点的集群。 中心性算法，如 PageRank 或 Betweenness Centrality ，测量节点的重要性。 这些算法能够高效查询互连数据，这对于社交网络、推荐引擎或欺诈检测系统等应用程序至关重要。
对于路径查找，Dijkstra 算法广泛应用于边权重很重要的情况，例如计算物流中的行程时间。 A* 通过使用启发式方法来优先考虑可能通往目标的路径，从而缩短计算时间。 在像 Neo4j 这样的图数据库中，这些算法通常以内置函数的形式实现。 例如，Neo4j 的 Cypher 查询语言支持用于未加权搜索的 shortestPath()。 社区检测算法有助于揭示隐藏的模式：Louvain 模块度通过最大化模块度分数将节点分组到社区中，这在社交网络分析中非常有用。 标签传播根据邻居多数分配社区标签，这对于大型数据集来说计算效率很高。 这些方法通过识别具有共同兴趣的群体或检测金融交易中的欺诈性集群来支持推荐系统。
中心性算法量化节点的影响力。 PageRank 是 Google 推广的算法，它根据传入链接的质量和数量对节点进行排名，适用于网页排名或社交网络中的影响者识别。 Betweenness Centrality 突出显示充当社区之间桥梁的节点，这对于分析网络弹性和识别关键基础设施非常有用。 图数据库通常通过库（例如，Apache Spark 的 GraphX）或原生支持来集成这些算法。 例如，Neo4j 的 Graph Data Science Library 包含预配置的实现。 开发人员可以将这些算法结合起来，执行诸如识别供应链中的关键参与者（使用中心性）同时映射最佳路线（使用路径查找）之类的任务，从而证明了它们在解决实际问题中的灵活性。