图是一个拓扑的网络结构，可以充分挖掘关联数据之间的价值，及时产生洞察。随着云计算、大数据、物联网、AI等新技术的发展，产生了多种多样的业态，也拓展了图数据库的应用场景。

图数据库应用场景越来越丰富，目前主要有以下几个方面：

• 知识图谱，图数据库帮助企业构建知识图谱，与AI结合，助力企业智能分析。

• 金融领域，风控，反欺诈、反洗钱、股权穿透、信贷验资、流动性管理等应用场景。

• 电信行业，防诈骗等应用场景。

• 公安刑侦等方面。

• 社交领域：社区发现、好友推荐、内容推荐等应用场景。

• 游戏行业，虚拟资产的欺诈交易等。

• 电商行业，构建用户360画像，国外称为One ID，帮助用户进行实时个性化商品推荐。

• 直播行业，应用于社群粉丝的触达。

• 零售领域，智能推荐、精准营销、供应链管理、浏览轨迹分析等应用场景。

• 工业领域，电网潮流分析、供应链管理、设备管理等方面。

• 医疗/生物制药领域，医疗方面的电子病例分析，生物制药领域的药物研制分析等方面。

• 数据血缘，应用于数据治理中的数据血缘分析。

我们以具体的例子来感受一下：

流动性管理方面，2008年金融危机发生之后，世界上的监管机构加大了对银行流动性的监管。流动性管理需要多维度的数据分析，计算逻辑非常复杂。一旦把数据形成一个关联分析网络，就要考虑在这个网络当中怎么去快速而灵活地进行运算，需要数据各种聚合、过滤、分析、穿透……这就是图数据库典型的应用场景。通过图数据库，能够实现从微观到宏观的，多维的、灵活的实时调取、分析与洞察。如果用关系型数据库，会涉及大量的建表和多表的join操作，效率会很低，甚至无法返回结果。

社交网络推荐方面，像Facebook、LinkedIn、抖音等都在用图数据库构建社交网络进行精准推荐。比如一个人登录LinkedIn时，每一次登录系统都会推荐显示出他可能认识的人，而且比较精准。这背后需要系统对社交图谱网络进行分析，他(她)的一度好友、二度好友大概有谁，二度好友之间相互重复的有哪些，通过关联分析找出一个他最可能认识的人是谁，然后进行推荐。

一些复杂的游戏，众多玩家的游戏账号拥有很多虚拟资产，在玩游戏时涉及不同账号之间的设备、装备、道具交易，游戏公司为了便于账号管理，避免出现注册大小账号进行虚假交易的欺诈行为，会使用图数据库进行欺诈检测行为分析。

总结来看，这些适合用图数据库的场景都有一个共性——关联关系复杂，在数据高度互联且这些数据库会有频繁的关系分析操作的场景，都适合应用图数据库，而且这样的场景，关系型数据库也无法很好地支撑。

所以有专家认为，图数据库有自己的生态位。不过，在复杂关联关系之外的应用场景，现在厂商和企业都在创新探索。而在大模型等新技术领域，图数据库也可以提供支持，比如在图数据库与大模型LLM结合，提高大模型的准确性和可用性，带来新的价值。