最近我开始了解图数据库。我读到这些数据库的分析能力有限。我在这里读到http://www.readwriteweb.com/enterprise/2009/02/is-the-relational-database-doomedp2.php “跟踪使用模式和根据用户历史提供建议之类的事情可能充其量是困难的，使用这种类型的数据库平台，在最坏的情况下是不可能的。”
1 我无法理解为什么此分析在这里受到限制？
2 这些数据库图如何用于存档，例如 facebook，它保存了数百万用户的所有帖子。这如何在图形数据库中完成？
如果你应用一个严格的属性图模型，你会发现你有很好的“数据本地”操作，比如探索一个节点的周围数据，比如沿着关系深度 5 跳。然而，像“给我所有名称属性值为'Tom*'的节点”之类的全局操作需要在图形模型中对数据进行全面扫描。这在理论上是一个限制。在实践中（如在http://neo4j.org中），图形引擎与 Lucene、BerkelyDB 或 Cassandra 等全局变量相结合，可以处理在某些分析场景中经常使用的这种数据全局方面。
因此，没有真正的限制，只是处理数据的全局和本地操作的不同方式和不同模式。请参阅http://wiki.neo4j.org/content/Domain_Modeling_Gallery以获取图表中建模域的一些示例，甚至是 GIS 示例，例如https://github.com/neo4j/neo4j-spatial/raw/master/src/site/打开街道地图图表上的pics/one-street.png 。
对于像 Facebook 这样的海量数据存档，我只会存储上个月左右的状态更新，以便在图表中快速检索和推荐。其余的我将归档在 Cassandra 之类的解决方案中，并在图表中提供有关如何在需要时检索此“归档子图”的参考和归档关键指标。
