图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。图形数据库是一种非关系型数据库，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储“关系型”数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。

组成

在一个图形数据库中，最主要的组成有两种，结点集和连接结点的关系（有的也称泡泡和箭头）。结点集就是图中一系列结点的集合，比较接近于关系数据库中所最常使用的表，而关系则是图形数据库所特有的组成。

常见图形数据库

Neo4j

Neo4j是一个流行的图形数据库，它是开源的。最近，Neo4j的社区版已经由遵循AGPL许可协议转向了遵循GPL许可协议。尽管如此，Neo4j的企业版依然使用AGPL许可。Neo4j基于Java实现，兼容ACID特性，也支持其他编程语言，如Ruby和Python。

FlockDB

FlockDB是Twitter为进行关系数据分析而构建的。FlockDB迄今为止还没有稳定的版本，对于它是否是一个真正的图形数据库，尚有争议。FlockDB和其它图形数据库（如Neo4j、OrientDB）的区别在于图的遍历，Twitter的数据模型不需要遍历社交图谱。尽管如此，由于FlockDB应用于Twitter这样的大型站点，以及它相比其它图形数据库的简洁性，仍然值得我们值得关注。

AllegroGrap

AllegroGrap是一个基于W3c标准的为资源描述框架构建的图形数据库。它为处理链接数据和Web语义而设计，支持SPARQL、RDFS++和Prolog。

GraphDB

GraphDB是德国sones公司在.NET基础上构建的。Sones公司于2007年成立，近年来陆续进行了几轮融资。GraphDB社区版遵循AGPL v3许可协议，企业版是商业化的。GraphDB托管在Windows Azure平台上。

InfiniteGraph

InfiniteGraph基于Java实现，它的目标是构建“分布式的图形数据库”，已被美国国防部和美国中央情报局所采用。除此之外，还有其他一些图形数据库，如OrientDB、InfoGrid和HypergraphDB。Ravel构建在开源的Pregel实现之上，微软研究院的Trinity项目也是一个图形数据库项目。

HugeGraph

百度开源的分布式图数据库。 支持标准的Apache Tinkerpop Gremlin图查询语言，支持属性图，可支持千亿级规模关系数据；支持多种后端存储（Cassandra，HBase，RocksDB，MySQL，PostgreSQL，ScyllaDB）；支持各类索引（二级索引、范围索引、全文索引、联合索引，均无需依赖第三方索引库）；提供可视化的Web界面，可用于图建模、数据导入、图分析；提供导入工具支持从多种数据源中导入数据到图中，支持的数据源包括：CSV、HDFS、关系型数据库（MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL）；支持REST接口，并提供10+种通用的图算法；支持与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成。