图数据库和关系数据库的主要区别在于它们如何建模和查询数据之间的关系。关系数据库将数据组织成具有行和列的表，使用外键来链接相关的记录。关系是通过查询时的连接推断的，这对于互连的数据会变得复杂。相比之下，图数据库以原生方式将数据存储为节点（实体）和边（关系），从而允许将关系视为一等公民。这使得查询连接的数据更加直接和高效。
例如，考虑一个社交网络。在关系数据库中，您可能具有 Users、Friendships 和 Posts 表。要查找用户的“朋友的朋友”，您需要在表之间进行多次连接，这会随着数据的增长而减慢。在像 Neo4j 这样的图数据库中，每个用户都是一个节点，而友谊是节点之间的显式边。查询“朋友的朋友”涉及直接遍历边，通常只需进行一次查询操作。这种结构对于关系深入或分层的情况特别有效，例如推荐引擎或欺诈检测系统。
性能和用例也各不相同。关系数据库擅长处理具有明确定义的模式的结构化表格数据，例如财务交易或库存管理。它们优先考虑 ACID 合规性，并且针对孤立记录的读/写操作进行了优化。然而，图数据库在关系动态或高度互连的情况下表现出色，例如社交网络、知识图谱或依赖关系映射。它们通过设计避免了代价高昂的连接操作，从而使它们在寻路或模式匹配查询方面更快。例如，实时检测欺诈交易通常涉及分析复杂的交互网络——这项任务更适合图数据库的遍历能力。
最后，灵活性和可扩展性在两者之间也有所不同。关系数据库需要预先进行模式设计，如果数据模型发生变化，这可能会很严格。添加新的关系通常需要更改表或添加连接表，这会使维护变得复杂。图数据库是模式可选的，允许动态添加节点和边，而不会中断现有结构。这使得它们能够适应敏捷开发。但是，关系数据库通常可以更有效地垂直扩展（处理更大的服务器），而图数据库可以针对某些工作负载水平扩展（分布式系统）。选择哪种数据库取决于问题：关系数据库用于结构化、事务性数据；图数据库用于连接的、关系密集型数据。