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图计算和图数据库在实际应用中存在以下限制和挑战：
1. 处理大规模图数据的挑战：
大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。
2. 数据一致性和完整性的问题：
图数据库中的数据通常是动态变化的，对于并发写入操作，需要确保数据的一致性和完整性。这需要在图数据库设计和实现中引入一致性协议和事务机制，以保证数据的正确性。
3. 复杂查询和算法的支持：
图数据库需要支持复杂的图查询和算法，例如最短路径、社区发现等。这需要设计和实现高效的查询接口和算法库，同时考虑图的特性和结构，以提供高性能的查询和计算能力。
4. 数据的可视化和可理解性：
图数据库中的数据通常是以网络图的形式表示，对于用户来说，直接理解和分析图数据可能会存在困难。因此，图数据库需要提供直观的可视化界面和工具，以帮助用户可视化和理解图数据，从而进行更深入的分析和决策。
为克服这些限制和挑战，可以考虑以下策略：
1. 分布式处理和存储：
设计和实现具有高可扩展性和并行处理能力的图计算和图数据库系统，利用分布式计算和存储技术，以支持大规模图数据的处理和查询。
2. 数据一致性和事务机制：
引入分布式一致性协议和事务机制，确保图数据库的数据一致性和完整性，并支持并发写入操作。
3. 高效的查询接口和算法库：
设计和实现高效的查询接口和算法库，优化复杂查询和算法的执行性能，同时考虑图的特性和结构，提供高性能的查询和计算能力。
4. 可视化界面和分析工具：
提供直观的可视化界面和工具，使用户可以可视化和理解图数据，并进行更深入的分析和决策。这可以帮助用户快速掌握图数据库的使用和分析能力。
综上所述，为推广图计算和图数据库的应用，需要解决大规模图数据的处理和可扩展性、数据一致性和事务机制、复杂查询和算法的支持，以及数据的可视化和可理解性等方面的限制和挑战。通过分布式处理和存储、一致性和事务机制、优化查询接口和算法库，并提供可视化界面和分析工具等方式，可以克服这些限制和挑战，并推广图计算和图数据库的应用。
