This skill guides selection and implementation of graph databases for applications where relationships between entities are first-class citizens. Unlike relational databases that model relationships through foreign keys and joins, graph databases natively represent connections as properties, enabling efficient traversal-heavy queries.
| Language | Databases | Readability | Best For |
| Cypher | Neo4j, Memgraph, AGE | ⭐⭐⭐⭐⭐ SQL-like | General purpose | | Gremlin | Neptune, JanusGraph | ⭐⭐⭐ Functional | Cross-database | | AQL | ArangoDB | ⭐⭐⭐⭐ SQL-like | Multi-model | | SPARQL | Neptune, RDF stores | ⭐⭐⭐ W3C standard | Semantic web |
Implementazione del database grafico per modelli di dati ricchi di relazioni. Da utilizzare durante la creazione di social network, motori di raccomandazione, grafici della conoscenza o rilevamento di frodi. Copre Neo4j (primario), ArangoDB, Amazon Neptune, modelli di query Cypher e modellazione dei dati grafici. Fonte: ancoleman/ai-design-components.