当数据关系复杂时，传统表格就有点不够用了
你有没有遇到过这种情况：用户之间要查“朋友的朋友”，订单和商品层层嵌套，或者想分析社交网络里的传播路径。用MySQL这类关系型数据库，JOIN写得头皮发麻，查询越来越慢。这时候，换个思路可能更轻松——试试图数据库。
图数据库属于非关系型数据库的一种，但它不按行和列组织数据，而是用“节点”和“边”来表达实体和它们之间的关系。比如，人是一个节点，人与人之间的“关注”就是一条边。这种结构天生适合处理复杂关联。
Neo4j：图数据库里的老大哥
提到图数据库，绕不开Neo4j。它成熟稳定，社区活跃，支持Cypher查询语言，语法直观。比如你想查“A关注的人中，谁买了iPhone”，写起来像这样：
MATCH (a:Person {name: "A"})-[:FOLLOWS]->(b:Person)-[:BOUGHT]->(p:Product {name: "iPhone"})
RETURN b.name开发人员上手快，配合Spring Data Neo4j也能轻松集成到Java项目里。如果你在做社交推荐、风控识别或知识图谱，Neo4j是个靠谱选择。
JanusGraph：适合大规模分布式场景
如果你的数据量动辄上亿节点，而且需要横向扩展，JanusGraph更合适。它本身不存储数据，底层可以接HBase、Cassandra这些分布式存储引擎，适合大数据平台使用。
虽然配置比Neo4j复杂些，但灵活性高。比如你在做电信网络的异常检测，设备之间连接庞杂，JanusGraph能扛住压力。不过对小团队来说，运维成本稍高，得掂量一下。
国产新秀：TigerGraph 和 HugeGraph
TigerGraph主打高性能实时分析，支持并行图计算，适合金融反欺诈这类对响应速度要求高的场景。它的GSQL语言功能强，学习曲线也陡一些。
HugeGraph是百度开源的，后来进了Apache孵化器。中文文档全，部署方便，对国内开发者友好。如果你在做企业关系图谱或供应链分析，可以优先试试。
什么时候该选图数据库？
不是所有场景都需要图数据库。如果你的数据主要是独立记录，比如日志、订单流水，用MongoDB这类文档数据库更合适。但当你发现SQL里JOIN越来越多，查询越来越慢，尤其是涉及“多跳查询”（比如朋友的朋友的朋友），那图数据库很可能就是解药。
另外，像推荐系统、反作弊、知识图谱、IT拓扑管理这些领域，图数据库已经成了标配工具。别被“非关系型”这个词吓住，它只是换了一种更贴近现实世界的方式来存数据。
技术选型没有标准答案，关键是看问题场景。下次再面对复杂关联数据时，不妨把图数据库放进备选清单里。