构建更好的互联社交应用程序
无论您是在利用声明的社交联系，还是根据活动推断关系，Neo4j 等社交图数据库在创建创新型社交网络或将当前社交图谱集成到企业应用程序方面，都提供了无限的可能性。
社交媒体网络已经是图谱，因此将图谱转换为表格，然后再转换回来毫无意义。拥有与您的领域模型直接匹配的数据模型有助于您更好地理解数据，更有效地进行沟通，并避免不必要的工作。使用 Neo4j 通过减少您花费在数据建模上的时间，提高了社交网络应用程序的开发质量和速度。
业务成果
协作和共享
图谱使用户能够以前所未有的方式连接和共享。通过利用图数据库，使您的应用程序对全球大量用户更具社交性和互动性。
朋友的朋友推荐
人类是社交动物，因此在社交环境中进行图谱驱动的推荐更有效。朋友的朋友推荐有助于用户更快、更自然地连接和建立网络。
发现独特的关系
图谱可以帮助您了解人们之间的联系方式，即使您不知道他们最初的关系。
更快的上市时间
由于社交网络已经以图谱形式运作，因此使用图数据库开发社交应用程序可以降低开发成本，缩短上市时间，最终带来更多收入。
挑战
高度动态的网络
社交媒体网络快速变化和发展，因此您的应用程序必须能够检测早期趋势并做出相应调整。
高连接密度
社交网络连接密集，并且随着时间的推移变得更加密集，需要您快速解析这种关系数据，以获得更好的业务洞察力。
关系同等重要
当您努力了解社交网络中的用户行为时，用户之间的关系与单个用户本身一样重要。您的社交网络应用程序必须能够像处理单个数据实体一样快速地处理数据关系。
复杂查询
在社交图谱中进行导航并了解个人及其关系需要进行复杂而深入的查询。这些特定的查询会导致大多数关系数据库不堪重负。同样，其他类型的 NoSQL 数据库在处理高度相关性时也难以处理。图数据库在遍历关系方面既容易又快速，并且可以返回即时的查询结果。
为什么选择 Neo4j？
原生图存储
与关系型数据库不同，Neo4j 存储着相互关联的社交数据，这些数据既非纯粹的线性数据，也非纯粹的层次化数据。Neo4j 的原生图存储架构让您的社交网络应用程序速度飞快，因为它不需要在每次操作中进行中间索引。
关系作为一等实体
与关系型数据库不同，在关系型数据库中，外键约束仅表示多行之间存在关联，而在 Neo4j 中，关系是一等实体。每个关系都有类型、方向和几乎无限数量的属性，可以帮助您捕获持续时间、质量和影响程度数据。
灵活的模式
Neo4j 的多功能属性图模型让您的组织能够更轻松地演化数据模型，以适应快速变化的社交网络。
性能和可扩展性
Neo4j 的原生图处理引擎支持对大型数据集进行高性能图查询，从而实现实时决策。
高可用性
Neo4j 的内置高可用性功能确保用户的社交数据始终可用于关键任务应用程序。
