知识图谱和数据库模式在组织和管理数据方面具有不同的用途。 数据库模式是一个严格的、预定义的结构，它定义了数据如何在关系数据库中存储，包括表、列、数据类型和约束。 相比之下，知识图谱是一种灵活的、基于图的模型，它将实体（如人、地点或概念）表示为节点，并将它们的关系表示为边，从而实现丰富的语义连接。 模式强制执行严格的数据输入规则，而知识图谱则优先考虑上下文和互连性，通常随着新数据的添加而动态发展。
数据库模式专为结构化数据存储和事务效率而设计。 例如，电子商务系统的模式可能包括 Users、Orders 和 Products 等表，以及指定 user_id 或 product_price 等属性的列。 关系通过外键定义（例如，Orders.user_id 链接到 Users.user_id），确保引用完整性。 查询使用 SQL 来检索此固定结构中的数据。 相比之下，知识图谱可以通过 purchased 关系将 User 节点连接到 Order 节点，同时通过其他边将 Products 链接到 Categories 或 Suppliers 来建模同一领域。 这允许进行如下查询：“查找从欧洲供应商处购买产品的用户”，这可能需要在 SQL 中进行复杂的连接，但在图遍历或 SPARQL 中更简单。
主要区别在于灵活性和用例。 数据库模式擅长需要严格一致性的场景，例如银行系统或库存管理，在这些场景中，数据必须遵守预定义的规则。 然而，知识图谱更适合需要语义推理的应用程序，例如推荐引擎或语义搜索，其中实体之间的关系与实体本身同样重要。 例如，知识图谱可以推断出对“AI 研究论文”感兴趣的用户也可能想要关于“机器学习”的会议，即使该连接没有明确存储。 虽然模式是静态的并且需要预先设计，但知识图谱可以有机地演变，使其能够适应不断变化的数据需求，但对于简单的事务性工作负载而言，效率可能较低。