更好，更快速的查詢和分析：圖資料庫為查詢相關資料（無論大小）提供了卓越的效能。 圖模型提供了固有的索引資料結構，因此它不需要為給定條件的查詢載入或接觸不相關的資料。這使得它成為更好、更快的實時大資料分析查詢的絕佳解決方案。這與HDFS系統相反，HDFS系統具有為資料湖（Data Lake）、順序掃描和追加新資料（不隨機查詢）而構建的架構。在這樣的系統中，每個查詢都涉及檔案的大部分。使用圖資料庫，查詢只能觸及相關的資料。
更簡單和更自然的資料建模：使用關係型資料庫建模的人都需要了解資料庫的規範化和參照完整性的嚴格規則。 一些NoSQL資料庫則走向了另一個極端，將所有型別的資料放在一個大型表中。 另一方面，在圖資料庫中，可以定義任意型別的頂點型別來表示物件，並定義邊型別來表示特定的關係。 圖模型的語義和你想要的語義完全一樣，沒有標準化也沒有浪費。 此外，圖模型支援面向物件的思維，因為每個書面查詢都需要明確的語義。 沒有任何隱藏的假設，比如在關係型SQL中需要知道FROM子句中的表。
同時支援實時更新和查詢：圖資料庫支援對大圖形資料的實時更新，同時支援查詢。
資料結構的靈活性：圖資料庫具有靈活的schema修改。使用者可以不斷新增或刪除新的頂點、邊和屬性，擴充套件或縮小資料模型。這對管理不斷變化的物件型別特別方便。大多數圖資料庫可以線上修改schema，同時繼續提供查詢。 相比之下，關係資料庫不能輕易地支援在現代資料管理時代如此普遍的頻繁schema變更。
更好，更快速的查詢和分析：圖資料庫為查詢相關資料（無論大小）提供了卓越的效能。 圖模型提供了固有的索引資料結構，因此它不需要為給定條件的查詢載入或接觸不相關的資料。這使得它成為更好、更快的實時大資料分析查詢的絕佳解決方案。這與HDFS系統相反，HDFS系統具有為資料湖（Data Lake）、順序掃描和追加新資料（不隨機查詢）而構建的架構。在這樣的系統中，每個查詢都涉及檔案的大部分。使用圖資料庫，查詢只能觸及相關的資料。
更簡單和更自然的資料建模：使用關係型資料庫建模的人都需要了解資料庫的規範化和參照完整性的嚴格規則。 一些NoSQL資料庫則走向了另一個極端，將所有型別的資料放在一個大型表中。 另一方面，在圖資料庫中，可以定義任意型別的頂點型別來表示物件，並定義邊型別來表示特定的關係。 圖模型的語義和你想要的語義完全一樣，沒有標準化也沒有浪費。 此外，圖模型支援面向物件的思維，因為每個書面查詢都需要明確的語義。 沒有任何隱藏的假設，比如在關係型SQL中需要知道FROM子句中的表。
同時支援實時更新和查詢：圖資料庫支援對大圖形資料的實時更新，同時支援查詢。
資料結構的靈活性：圖資料庫具有靈活的schema修改。使用者可以不斷新增或刪除新的頂點、邊和屬性，擴充套件或縮小資料模型。這對管理不斷變化的物件型別特別方便。大多數圖資料庫可以線上修改schema，同時繼續提供查詢。 相比之下，關係資料庫不能輕易地支援在現代資料管理時代如此普遍的頻繁schema變更。