图查询语言是一种专门用于与图数据库交互的工具，图数据库将数据存储为节点（表示实体）和边（表示关系）的网络。与使用表格和 SQL 的传统关系数据库不同，图数据库优先考虑数据点之间的连接，从而使图查询语言更适合于浏览复杂的关系。常见的例子包括 Cypher（用于 Neo4j）、Gremlin（由 Apache TinkerPop 支持）和 SPARQL（用于 RDF 数据）。这些语言允许开发人员表达遍历路径、根据属性过滤节点或高效分析互连数据模式的查询。
图查询语言使用专门针对图结构的语法。例如，Cypher 采用 ASCII 艺术风格来直观地表示模式。像 MATCH (user:Person)-[:FRIEND]->(friend) RETURN user.name, friend.name 这样的查询通过匹配通过 FRIEND 边连接的标记为 Person 的节点来查找用户的所有朋友。另一方面，Gremlin 使用基于步骤的方法，其中查询链接遍历操作，例如 g.V().hasLabel('Person').out('FRIEND').values('name') 以实现类似的结果。 SPARQL 专为语义数据而设计，使用三元组模式来查询 RDF 图，例如 SELECT ?friend WHERE { ?user :hasFriend ?friend }。这些语言抽象了关系数据库中连接的复杂性，从而无需手动表格链接即可直接导航关系。
图查询语言在关系是问题的核心的场景中特别有用。社交网络使用它们来查找用户之间的连接，推荐引擎利用它们来识别相关产品，而欺诈检测系统则分析交易模式。例如，检测洗钱可能涉及追踪账户之间的多跳金融转移。 Cypher 中类似 MATCH path=(a:Account)-[:TRANSFER*3..5]->(b) WHERE a.suspicious = true RETURN path 的查询可以揭示跨越 3 到 5 个步骤的交易链。通过关注连接，这些语言简化了需要在 SQL 中进行复杂连接或递归操作的查询，使其成为互连数据的实用选择。