一、圖
1.1 基本概念
圖是由頂點集合(vertex)及頂點間的關系集合（邊edge）組成的一種數據結構。
這里的圖並非指代數中的圖。圖可以對事物以及事物之間的關系建模，圖可以用來表示自然發生的連接數據，如：社交網絡、互聯網web頁面
常用的應用有：在地圖應用中找到最短路徑、基於與他人的相似度圖，推薦產品、服務、人際關系或媒體
二、術語
2.1 頂點和邊
一般關系圖中，事物為頂點，關系為邊
2.2 有向圖和無向圖
在有向圖中，一條邊的兩個頂點一般扮演者不同的角色，比如父子關系、頁面A連接向頁面B；
在一個無向圖中，邊沒有方向，即關系都是對等的，比如qq中的好友。
GraphX中有一個重要概念，所有的邊都有一個方向，那么圖就是有向圖，如果忽略邊的方向，就是無向圖。
2.3 有環圖和無環圖
有環圖是包含循環的，一系列頂點連接成一個環。無環圖沒有環。在有環圖中，如果不關心終止條件，算法可能永遠在環上執行，無法退出。
2.4 度、出邊、入邊、出度、入度
度表示一個頂點的所有邊的數量
出邊是指從當前頂點指向其他頂點的邊
入邊表示其他頂點指向當前頂點的邊
出度是一個頂點出邊的數量
入度是一個頂點入邊的數量
2.5 超步
圖進行迭代計算時，每一輪的迭代叫做一個超步
三、圖處理技術
圖處理技術包括圖數據庫、圖數據查詢、圖數據分析和圖數據可視化。
3.1 圖數據庫
Neo4j、Titan、OrientDB、DEX和InfiniteGraph等基於遍歷算法的、實時的圖數據庫；
3.2 圖數據查詢
對圖數據庫中的內容進行查詢
3.3 圖數據分析
Google Pregel、Spark GraphX、GraphLab等圖計算軟件。傳統的數據分析方法側重於事物本身，即實體，例如銀行交易、資產注冊等等。而圖數據不僅關注事物，還關注事物之間的聯系。例如，如果在通話記錄中發現張三曾打電話給李四，就可以將張三和李四關聯起來，這種關聯關系提供了與兩者相關的有價值的信息，這樣的信息是不可能僅從兩者單純的個體數據中獲取的。
3.4 圖數據可視化
OLTP風格的圖數據庫或者OLAP風格的圖數據分析系統（或稱為圖計算軟件），都可以應用圖數據庫可視化技術。需要注意的是，圖可視化與關系數據可視化之間有很大的差異，關系數據可視化的目標是對數據取得直觀的了解，而圖數據可視化的目標在於對數據或算法進行調試。