图

基本概念

图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合（边edge）组成的一种数据结构。

这里的图并非指代数中的图。图可以对事物以及事物之间的关系建模，图可以用来表示自然发生的连接数据，如：社交网络、互联网web页面

常用的应用有：在地图应用中找到最短路径、基于与他人的相似度图，推荐产品、服务、人际关系或媒体

术语

顶点和边

一般关系图中，事物为顶点，关系为边

有向图和无向图

在有向图中，一条边的两个顶点一般扮演者不同的角色，比如父子关系、页面A连接向页面B；

在一个无向图中，边没有方向，即关系都是对等的，比如qq中的好友。

GraphX中有一个重要概念，所有的边都有一个方向，那么图就是有向图，如果忽略边的方向，就是无向图。

有环图和无环图

有环图是包含循环的，一系列顶点连接成一个环。无环图没有环。在有环图中，如果不关心终止条件，算法可能永远在环上执行，无法退出。

度、出边、入边、出度、入度

度表示一个顶点的所有边的数量

出边是指从当前顶点指向其他顶点的边

入边表示其他顶点指向当前顶点的边

出度是一个顶点出边的数量

入度是一个顶点入边的数量

超步

图进行迭代计算时，每一轮的迭代叫做一个超步

图处理技术

图处理技术包括图数据库、图数据查询、图数据分析和图数据可视化。

图数据库

Neo4j、Titan、OrientDB、DEX和InfiniteGraph等基于遍历算法的、实时的图数据库；

图数据查询

对图数据库中的内容进行查询

图数据分析

Google Pregel、Spark GraphX、GraphLab等图计算软件。传统的数据分析方法侧重于事物本身，即实体，例如银行交易、资产注册等等。而图数据不仅关注事物，还关注事物之间的联系。例如，如果在通话记录中发现张三曾打电话给李四，就可以将张三和李四关联起来，这种关联关系提供了与两者相关的有价值的信息，这样的信息是不可能仅从两者单纯的个体数据中获取的。

图数据可视化

OLTP风格的图数据库或者OLAP风格的图数据分析系统（或称为图计算软件），都可以应用图数据库可视化技术。需要注意的是，图可视化与关系数据可视化之间有很大的差异，关系数据可视化的目标是对数据取得直观的了解，而图数据可视化的目标在于对数据或算法进行调试。

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