图数据库中的节点度是指连接到特定节点的连接数（边）。在图论中，节点的度是衡量该节点在网络中连接程度的基本指标。对于有向图，边具有方向（例如，“关注”或“从...购买”），度分为入度（指向节点的边）和出度（从节点发出的边）。例如，在社交网络图中，用户节点的入度可以表示粉丝，而出度可能表示用户关注的人。在无向图中，边没有方向，因此度就是相邻节点的总数。
理解节点度对于分析图结构和优化查询至关重要。高 度节点通常充当网络中的枢纽或中心点，这会影响数据遍历效率。例如，在推荐系统中，高 度（连接到许多用户）的产品可能是热门商品，而高 度用户可能代表影响力人物。相反，低 度节点可能表示孤立的实体。PageRank 或社区发现等图算法依赖于节点度来识别重要节点或簇。开发人员可以使用此指标通过优先对高 度节点进行索引或缓存来优化查询，从而减少路径查找操作的延迟。
实际示例说明了其用途。在欺诈检测系统中，具有异常高出度（例如，快速向许多账户进行交易）的账户节点可能预示着可疑活动。在知识图中，代表被广泛引用的研究论文的节点将具有来自其他引用该论文的论文的高入度。在设计模式时，开发人员应预见到高 度节点——例如社交媒体平台的“管理员”账户——以避免在遍历过程中出现性能瓶颈。Neo4j 或 Amazon Neptune 等工具通过 API 暴露度信息，使开发人员能够将其集成到分析或查询逻辑中。通过利用节点度，团队可以构建更高效且更具洞察力的基于图的应用。