构建连接更紧密的社交应用
无论您是利用显式的社交连接，还是根据活动推断关系，像 Neo4j 这样的社交图数据库在创建创新型社交网络或将现有社交图集成到企业应用程序中时，都提供了广阔的全新可能。
社交媒体网络本质上就是图，因此没有必要先将图转换为表，再将其转回来。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程序的开发质量和速度。
业务成果
协作与共享
图数据库使用户能够以前所未有的方式进行连接和共享。利用图数据库，让您的应用程序对全球众多的用户更具社交性和互动性。
好友推荐
人类是社交动物，因此在社交环境中，基于图谱的推荐更加有效。好友推荐有助于用户更快、更自然地建立联系和网络。
发现独特的关系
即使在您不了解初始关系的情况下，图谱也能帮助您了解人们是如何建立连接的。
更快的上市时间
由于社交网络本身就以图的形式运行，使用图数据库开发社交应用程序可以降低开发成本并缩短上市时间，最终带来更高的收益。
挑战
高度动态的网络
社交媒体网络发展迅速，变化快，因此您的应用程序必须能够及早发现趋势并做出相应调整。
高密度的连接
社交网络连接紧密，且随着时间的推移密度会不断增加，这要求您快速解析这些关系数据以获得更好的商业洞察。
关系同样重要
当您试图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。
复杂的查询
导航社交图谱并同时了解个人及其关系需要复杂且深度的查询。这些特定查询会让大多数关系型数据库陷入困境。同样，其他类型的 NoSQL 数据库也难以处理高关联度的问题。图数据库在遍历关系时既简单又快速，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 存储的互联社交数据既非纯线性，也非分层结构。Neo4j 的原生图存储架构无需在每一步进行中间索引，从而使您的社交网络应用程序运行速度极快。
将关系视为一等公民
与关系型数据库（其中外键约束仅表示多个行相关）不同，Neo4j 中的关系是一等实体。每个关系都有类型、方向和几乎无限数量的属性，有助于您捕捉持续时间、质量和影响力程度等数据。
灵活的模式
Neo4j 通用的属性图模型使您的组织能够更轻松地演进数据模型，以适应快速变化的社交网络。
性能与可扩展性
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您的用户社交数据始终可用于关键任务应用程序。
