1. 面试官：使用图数据库查询语言 Gremlin 和 SparkSQL 分别说明如何实现最短路径查询。

2. 面试官：Neptune 支持的图数据库查询语言有哪些，它们之间有什么区别？

3. 面试官：设计一个复杂的图查询任务，要求涉及多个节点和边，并使用 Gremlin 语言编写查询语句。

4. 面试官：解释 Neptune 中的查询优化器是如何工作的，并举例说明其在复杂图查询中的作用。

5. 面试官：Neptune 中的图数据库存储模型是什么样的？它如何支持复杂的图查询操作？

6. 面试官：使用 Gremlin 语言编写一个图查询，要求包括顶点过滤、边遍历和属性过滤。

7. 面试官：Neptune 的分布式图数据库是如何实现数据存储和查询的？

8. 面试官：为什么在处理大规模图数据时，Neptune 是一个可靠的选择？

9. 面试官：设计一个需要使用 SparkSQL 进行图数据分析的场景，并说明其实现过程和挑战。

10. 面试官：Neptune 如何支持事务处理和数据一致性，特别是在图数据库的环境中？