在处理高度连接的数据或需要灵活关系建模的场景时，图数据库比关系数据库具有明显的优势。 它们的核心优势在于有效地表示和查询实体之间的关系，这在关系系统中会变得很麻烦。 这使得它们特别适用于社交网络、推荐引擎或欺诈检测系统等数据互连性至关重要的应用。
第一个主要优势是关系的原生处理。 在像 Neo4j 这样的图数据库中，实体（节点）之间的关系存储为直接指针，避免了复杂连接的需要。 例如，查询社交网络中的“朋友的朋友”就变成了连接节点的简单遍历，而关系数据库则需要在表上进行多个 JOIN 操作。 这种设计降低了查询复杂性并提高了数据扩展时的性能。 在关系模型中，随着数据集大小的增长，JOIN 繁重的查询会呈指数级降低性能，但由于其无索引邻接结构，图数据库可以为关系繁重的查询保持可预测的延迟。
其次，图数据库提供了模式灵活性。 关系数据库需要预定义的表和严格的模式，这使得迭代更改成本高昂。 相比之下，图模型允许添加新的节点类型、关系或属性，而不会中断现有数据。 例如，在协作平台中添加用户之间的“works_with”关系不需要在图数据库中进行模式更改，而关系方法可能需要新的连接表或列添加。 这种灵活性加速了需求不断发展的领域中的开发，例如向金融系统添加新的欺诈检测模式，而无需重新设计数据库。
最后，图数据库擅长路径查找和模式匹配查询。 像查找节点之间的最短路径或检测循环关系这样的操作在 SQL 中计算成本很高，但在像 Cypher 这样的图查询语言中效率很高。 例如，在反洗钱场景中识别可疑的交易链涉及在帐户之间遍历多个跃点——这项任务可能需要在关系系统中使用递归 SQL CTE（公共表表达式），但会成为一个简单的图模式匹配。 这种能力可以对使用传统关系方法不切实际的复杂网络进行实时分析。