图数据库中的节点是一个基本单元，它代表一个实体或对象。 可以把它想象成一个单独的数据点，它可以模拟真实世界的事物，比如人、产品、地点或抽象概念。 与关系数据库中的行不同，节点旨在存储非结构化或半结构化数据。 每个节点都可以有标签（例如，“用户”或“产品”）对其进行分类，并可以使用属性（键值对）来描述其属性。 例如，标记为“Person”的节点可能具有诸如 name: "Alice"、age: 30 和 occupation: "Engineer"之类的属性。 这种灵活性使节点能够适应不同的数据需求，而无需固定的架构。
当节点通过关系（边）连接到其他节点时，它们才能获得全部价值。 这些连接使图数据库能够有效地对复杂的、相互连接的数据进行建模。 例如，在社交网络中，“User”节点可以连接到“Post”节点（代表他们共享的内容）和其他“User”节点（代表友谊）。 图数据库中的查询通常会遍历这些关系——例如查找朋友的所有朋友——这比关系数据库中等效的连接更快。 节点及其连接形成一个反映真实世界交互的网络，这使得图数据库特别适用于推荐系统、欺诈检测或网络分析。
节点的结构非常灵活。 标签允许将节点分组到类别中，而属性甚至可以在具有相同标签的节点之间变化。 例如，一个“Product”节点可能有一个 price 和 category，而另一个节点可能包含 manufacturer 和 release_date。 这种可选模式的方法允许开发人员在不停机或迁移的情况下演化数据模型。 节点也可以有多个标签（例如，“Employee”和“Manager”）用于交叉分类。 这种适应性使得图数据库非常适合关系和动态数据结构是核心的场景，例如对组织层次结构或供应链网络进行建模。