将数据以图的结构存储于数据库中，不仅仅可以更直观的展示数据之间、业务之间的联系，不仅可以在跨度极大的数据集间进行灵活地即席查询，还可以在构建好的拓扑图中寻找大量相似的模式，还可以在数据集间产生大量的高维度特征，还可以图结构的优势高效地进行图算法的计算。

它可以从内部揭示出某个图中的各个实体之间的角色及其关联关系。 例如：某个顶点的位置有多靠中间？ 这个顶点对其他顶点的影响力有多大？某些图算法会计算或识别全局特征：例如某个图中的自然社群的分组是什么？图中关联之间的密度是多少？这些算法中有些就已经是非监督的机器学习算法了。

关心数据本身还关心数据之间的联系，才是发挥图数据库巨大潜力和优势的正确方式。