构建更互联的社交应用
无论您是利用已声明的社交连接，还是根据活动推断关系，Neo4j 等社交图数据库都能为创建创新社交网络或将现有社交图集成到企业应用中提供全新的可能性。
社交媒体网络本身就是图，因此将图转换为表再转回来毫无意义。拥有一个直接匹配您领域模型的数据模型有助于您更好地理解数据、更有效地沟通并避免不必要的工作。使用 Neo4j 可以减少您在数据建模上花费的时间，从而提高社交网络应用的开发质量和速度。
业务成果
协作与分享
图让用户以前所未有的方式连接和分享。通过利用图数据库，使您的应用更具社交性和互动性，服务全球众多用户。
好友的好友推荐
人类是社交动物，因此在社交情境下，图驱动的推荐更为有效。“好友的好友”推荐有助于用户更快、更自然地建立连接和网络。
发现独特关系
图能帮助您理解人们之间的连接方式，即使您不了解他们最初的关系。
更快的上市时间
由于社交网络本身就是图，使用图数据库开发社交应用可以降低开发成本并缩短上市时间，最终实现更高的收入。
挑战
高度动态的网络
社交媒体网络变化和演变迅速，因此您的应用必须能够及早发现趋势并相应地进行调整。
高密度的连接
社交网络连接密集，并随着时间推移变得更加密集，这要求您快速解析这些关系数据，以获得更好的业务洞察。
关系同等重要
当您努力理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同等重要。您的社交网络应用必须能够像处理单个数据实体一样快速处理数据关系。
复杂查询
遍历社交图并理解个体及其关系需要复杂而深入的查询。这些特殊的查询会让大多数关系型数据库束手无策。同样，其他类型的 NoSQL 数据库也难以处理高度关联的数据。图数据库在遍历关系方面既简单又快速，并且能立即返回查询结果。
为什么选择 Neo4j？
原生图存储
与关系型数据库不同，Neo4j 存储互联的社交数据，这些数据既非纯线性也非纯层级结构。Neo4j 的原生图存储架构通过避免在每个环节强制进行中间索引，使您的社交网络应用运行极快。
关系作为一级实体
与关系型数据库中外键约束仅表示多行相关联不同，Neo4j 中的关系是一级实体。每种关系都具有类型、方向和几乎无限数量的属性，帮助您捕获持续时间、质量和影响力程度数据。
灵活的模式
Neo4j 灵活的属性图模型使您的组织能够更轻松地演进其数据模型，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，以实现实时决策。
高可用性
Neo4j 内置的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。
