Graphdatenbank
Datenbank, die auf Graphdaten optimiert ist — Knoten mit Beziehungen. Abfragen laufen über Pfad-Traversierung statt Joins. Stark, wo Beziehungen selbst die Nutzlast sind (soziale Netzwerke, Betrugserkennung, Wissensgraphen).
Zwei Modelle: Property Graph (Neo4j, Memgraph, JanusGraph — Knoten und Kanten mit Eigenschaften) und RDF (Apache Jena, AllegroGraph — Semantic Web, Triples). Abfragesprachen: Cypher (Neo4j, inzwischen auch ISO GQL 2024), Gremlin (Apache TinkerPop), SPARQL (RDF). Typische Einsatzfelder: soziale Netzwerke, Empfehlungen, Betrugserkennung, Netzwerktopologie, Lieferketten. Multi-Model-Datenbanken (ArangoDB, OrientDB) kombinieren Graph und Dokument.