无模式图数据建模是一种图数据库不需要预定义模式来存储或组织数据的方法。相反，随着节点（实体）、关系（实体之间的连接）及其属性（特征）的添加，结构会动态涌现。这与关系型数据库形成对比，关系型数据库必须预先定义表、列和约束。在无模式图中，每个节点或关系都可以拥有自己的一组属性，即使在同一类别中也是如此。例如，在社交网络图中，一个“用户”节点可能拥有“姓名”和“年龄”等属性，而代表电子产品的另一个“用户”节点可能包含“位置”或“职务”，而无需所有用户节点遵循相同的模板。
无模式建模的灵活性对于数据类型不断演变或显著变化的场景特别有用。例如，在电子商务产品目录中，“产品”节点可以表示一本书，包含“作者”和“页数”等属性，而代表电子产品的另一个“产品”节点可能包含“功率”或“颜色”。节点之间的关系也可以携带不同的属性。用户与产品之间的“已购买”关系可能包含“购买日期”和“数量”，而订阅服务的另一个“已购买”关系则可能添加“续订日期”。这种适应性简化了开发过程中数据模型的迭代，因为更改不需要耗费成本的模式迁移或停机时间。
然而，无模式图也伴随着权衡。没有强制执行的模式，数据一致性依赖于应用程序逻辑。例如，如果应用程序要求每个“用户”节点都有一个“电子邮件”属性，开发者必须实现检查来确保这一点，因为数据库本身不会强制执行。如果属性变化不可预测，查询也可能变得复杂。尽管存在这些挑战，无模式图在推荐引擎、欺诈检测或知识图谱等使用场景中表现出色，因为这些场景中关系和动态数据结构是核心。它们优先考虑敏捷性而非严格治理，使其成为需求频繁变化或数据异构性固有的领域的实用选择。