传统数据模型的局限性
面对上述复杂多变的欺诈行为，传统的数据处理方式面临着巨大挑战：
关系型数据库的困境: 尽管关系型数据库（如MySQL, Oracle）在结构化数据管理方面表现卓越，但在处理复杂关系时却力不从心。
效率低下: 为了发现实体间的关联，需要进行大量的**表连接（JOIN）**操作。当关联层级加深（例如，找出与A用户间接关联超过三跳的B用户），查询性能会急剧下降，甚至导致系统崩溃。在反欺诈场景中，我们需要快速识别多层级的欺诈团伙，这正是关系型数据库的痛点。
难以直观表达: 关系型数据库的表格结构难以直观地展现实体间的多维复杂关系。欺诈分析师需要花费大量精力在不同的表格之间切换和关联，才能勉强拼凑出关系的碎片，效率极低。
模式变更成本高: 面对不断演变的欺诈模式，如果需要新增或修 白俄罗斯电话号码库 改实体间的关系，往往需要修改表结构，这涉及复杂的数据库迁移和应用层代码调整，成本高昂且耗时。
非关系型数据库（NoSQL）的局限: 虽然NoSQL数据库（如MongoDB, Redis）提供了更高的灵活性和扩展性，但在处理强关联数据时仍显不足。
键值对/文档型数据库: 它们更擅长存储独立的、非结构化的数据，仍需在应用层编写复杂的逻辑来模拟图结构，效率和维护性都不高。
列式数据库: 适用于聚合查询，但在关联分析方面同样不具备优势。
3. 图数据库的天然优势与欺诈检测的契合
相较于传统数据库，图数据库以其独特的结构化优势，与欺诈检测的需求高度契合：
以“关系”为中心的设计理念: 图数据库的核心是节点和关系。它将每个实体视为一个节点（如用户、交易、设备、IP地址），将实体间的每一次交互、每一层连接视为关系（如“发生交易”、“登录自”、“关联账户”）。这种设计与欺诈行为的本质——即通过复杂关联形成网络——完美匹配。