ArangoDB是一個多模型數據庫，它支持圖、文檔和鍵值對數據模型。在ArangoDB中，遍歷策略用于查詢圖中的節點和邊。以下是幾種常用的遍歷策略：

1. 深度優先搜索（DFS）：深度優先搜索是一種遍歷圖的方法，它從起始節點開始，沿著一條路徑盡可能深入，直到無法繼續深入為止。然后回溯到上一個節點，繼續沿著其他路徑進行遍歷。在ArangoDB中，可以使用dfs函數實現深度優先搜索。

示例：

const { Database, aql } = require('@arangodb');

const db = new Database();
db.useBasicAuth('username', 'password');

const graph = db._collection('myGraph');

const startNode = 'startNodeId';
const dfs = `
  function(node) {
    return [
      {
        vertex: node,
        edge: 'follow',
        direction: 'out'
      },
      {
        vertex: node,
        edge: 'like',
        direction: 'in'
      }
    ];
  }
`;

const result = graph.dfs(startNode, {
  startVertex: startNode,
  visit: dfs,
  depthLimit: 10
});

2. 廣度優先搜索（BFS）：廣度優先搜索是一種遍歷圖的方法，它從起始節點開始，逐層遍歷所有相鄰的節點。在ArangoDB中，可以使用bfs函數實現廣度優先搜索。

示例：

const { Database, aql } = require('@arangodb');

const db = new Database();
db.useBasicAuth('username', 'password');

const graph = db._collection('myGraph');

const startNode = 'startNodeId';
const bfs = `
  function(node) {
    return [
      {
        vertex: node,
        edge: 'follow',
        direction: 'out'
      },
      {
        vertex: node,
        edge: 'like',
        direction: 'in'
      }
    ];
  }
`;

const result = graph.bfs(startNode, {
  startVertex: startNode,
  visit: bfs,
  depthLimit: 10
});

3. 路徑遍歷：在圖數據庫中，路徑遍歷是一種查找兩個節點之間所有路徑的方法。在ArangoDB中，可以使用paths函數實現路徑遍歷。

示例：

const { Database, aql } = require('@arangodb');

const db = new Database();
db.useBasicAuth('username', 'password');

const graph = db._collection('myGraph');

const startNode = 'startNodeId';
const endNode = 'endNodeId';
const maxLength = 10;

const paths = `
  function(start, end, maxLength) {
    const visited = new Set();
    const result = [];

    function traverse(node, path) {
      if (visited.has(node)) {
        return;
      }
      visited.add(node);
      path.push(node);

      if (node === end) {
        result.push(Array.from(path));
      } else {
        const neighbors = db._query(`FOR v IN ${graph._collection().name} FILTER v._key == "${node}" RETURN v`).next().edges;
        for (const edge of neighbors) {
          traverse(edge.to, path);
        }
      }
    }

    traverse(start, []);
    return result;
  }
`;

const result = graph.paths(startNode, endNode, maxLength);

在實際應用中，可以根據需求選擇合適的遍歷策略。同時，可以通過限制遍歷深度、過濾邊類型等參數來優化遍歷性能。