点聚合
点聚合在通常是将一部分点，聚合在一起，是对点数据展示效果的一种优化，或是对点数据特征的一种加强。
点聚合方式
对数据聚合上，在 NebulaGraph 中，通常是把同类型数据进行聚合，比如相同tag的点,多种相同tag的点，这要求点前后一度关系的点有一致的边类型
点聚合说明
聚合后的点，会包含更多信息：
- 聚合点数量：表示聚合的点的总数
- 聚合点放大展示：表示点在聚合之后，聚合点会根据聚合的数量，进行点大小的匹配，聚合数量越多，点越大。
- 聚合点类型：表示聚合的相同类型的点
- 聚合计算：表示对所有聚合的点的属性进行聚合计算，比如对属性int值进行加减乘除的计算，sum代表公式类型
- 聚合计算属性：表示聚合计算选择的属性
- 聚合计算结果：表示聚合计算后的结果展示
点编组
同点聚合不同，这里还有点编组的概念，其目的是将不同类型的点，通过一定的特征，将其编组在一起。 在特征方面有几个方向（方向待讨论）
- 编组的点内部自成一个环形：帮助用户发现特征关系的前后关联。
- 组内的点之间的关系，具有相同的rank值：帮助用户聚类具有相同关系属性的点，方便过滤有效和无效信息。
- 点的某个属性具有相同的值：方便聚类具有相同属性的点，将相同特征的点聚合编组在一起
- 组内点，和起点、终点，都有相同的关系：相同的边关系的点进行聚合编组，对信息进行一定和聚合，便于发现特征，算是对特征的加强。
作者：袁艺豪