1. 面试官：介绍 Amazon Neptune 数据库的核心特性和优势。

2. 面试官：解释 Amazon Neptune 数据库与传统关系型数据库之间的主要区别和相似之处。

3. 面试官：设计一个面向 IoT 应用的数据库结构，适用于存储海量设备生成的实时数据。

4. 面试官：分析并比较 Amazon Neptune 数据库与其他图数据库（例如 Neo4j）的性能和适用场景。

5. 面试官：讨论 Amazon Neptune 数据库在跨地理区域部署和数据复制方面的最佳实践。

6. 面试官：举例说明如何在应用程序中使用 Amazon Neptune 数据库的图查询功能来实现社交网络分析。

7. 面试官：评估在大规模并发访问下，Amazon Neptune 数据库的扩展性和性能表现。

8. 面试官：探讨 Amazon Neptune 数据库在大数据分析和图分析领域的应用案例，以及相应的解决方案。

9. 面试官：比较 Amazon Neptune 数据库和 AWS 智能数据库中的图数据库服务，分析其特点、用例和优势。

10. 面试官：结合应用场景，分析 Amazon Neptune 数据库与传统关系型数据库之间的成本效益和总体性能优势。