图数据建模Graph
此文档介绍 NebulaGraph 建模及图模型的基本概念。
图空间Graph
图空间 为彼此隔离的图数据，与 MySQL 中的 database 概念类似。
有向属性图Graph
NebulaGraph 存储的图为 有向属性图，边为有向边，点和边均可包含属性。可表示为： G = < V, E, PV, PE >, 其中 V 表示点，E 表示有向边，PV 表示点属性，PE 表示边属性。 此文档将使用如下示例图数据介绍属性图的基本概念：
上图为 NBA 球员及球队信息数据，图中包含 2 种类型的 11 个点，即 player 和 team，2 种类型的边，即 serve 和 like。 以下为示例图数据涉及到的概念介绍。
点（Vertex）Graph
点用于表示现实世界中的实体。在 NebulaGraph 中，点必须拥有唯一的标识符（即 VID）。在每个图空间中的 VID 必须是唯一的。
本例的数据中共包含 11 个点。
点类型——标签（Tag）Graph
NebulaGraph 使用标签表示点类型；一个点可以同时有多种类型（Tag）。本例中有两种类型的点，其标签（类型）分别为 player 和 team。
边（Edge）Graph
边用来连接点，边通常表示两个点间的某种关系或行为，本例中的边为 serve 和 like。
边类型（Edge Type）Graph
每条边都有唯一的边类型。两个节点之间允许有多个相同或者不同类型的边。例如，以球员-球队的服役关系 serve 为例，（球员）点 101（表示一名球员）为起始点，（球队）点 215（表示一支球队）为目标点。点 101 有一条出边，而点 215 有一条入边。
边 rankGraph
两个点之间的边除了必须有类型之外，还必须有 rank。边 rank 是用户分配的 64 位整数；如不指定，边 rank 默认值为 0。
四元组[起点、边类型、权重、终点]可以唯一表示一条边。
边 rank 决定了两个点之间相同类型的边的排序方式。边 rank 值较高的边排名靠前。
目前的排序依据为“二进制编码顺序“：即 0, 1, 2, ... 9223372036854775807, -9223372036854775808, -9223372036854775807, ..., -1。
点和边的属性（Property）Graph
点和边无可可拥有属性，属性以键值对的方式描述。本例中，点 player 拥有属性 id、name 和 age，边 like 则拥有属性 likeness。
SchemaGraph
在 NebulaGraph 中，schema 为标签及边对应的属性。与 MySQL 类似，NebulaGraph 是一种强 schema 的数据库，属性的名称和数据类型在数据写入前已确定。