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 |
Реализация графовой базы данных для моделей данных с большим количеством отношений. Используйте при создании социальных сетей, систем рекомендаций, графиков знаний или обнаружения мошенничества. Охватывает Neo4j (основной), ArangoDB, Amazon Neptune, шаблоны запросов Cypher и моделирование графовых данных. Источник: ancoleman/ai-design-components.