☀Объяснение:

В чём проблема реляционных БД?
В социальных сетях запрос «друзья друзей» требует трёх JOIN (пользователь → друзья → друзья друзей). При миллионах пользователей такой запрос выполняется очень долго, даже с индексами. Для поиска путей произвольной длины (например, «связь через 5 шагов») реляционная БД практически не приспособлена.

Что такое графовая БД?
В графовой БД данные хранятся как вершины (пользователи, интересы, посты) и рёбра (дружба, лайк, подписка). Обход графа происходит через обход смежных вершин, что на порядки быстрее JOIN-ов. Например, в Neo4j запрос на поиск друзей друзей:
cypher

MATCH (u:User {id: 123})-[:FRIEND]->(friend)-[:FRIEND]->(friendOfFriend)
RETURN friendOfFriend

Этот запрос выполняется за миллисекунды на графах с миллиардами рёбер.

Почему не подходят другие NoSQL:
Документо-ориентированные (MongoDB) – хранят вложенные структуры, но не оптимизированы для связей произвольной глубины.
Ключ-значение (Redis) – хорош для кэша, но не для сложных запросов к связям.
Колоночные (Cassandra) – для аналитики и временных рядов, не для графов.

Реальный кейс: LinkedIn использует графовую БД для рекомендаций «люди, которых вы можете знать». Facebook хранит социальный граф в TAO (своя графовая БД). В компаниях с большими графовыми данными производительность после перехода с реляционной БД на графовую вырастает в 10–100 раз.

Что должен зафиксировать аналитик:
Требование: «Для хранения социального графа и быстрых запросов на обход связей использовать графовую БД (Neo4j, Neptune, JanusGraph)».
Типичные запросы: поиск друзей друзей, рекомендации по общим интересам, проверка связей на расстоянии до 3.

Вывод: Графовые БД – лучший выбор для сильно связных данных, где важна скорость обхода отношений.