图数据库中的子图是从大型图中提取出的节点和边的子集，保留了与该子集相关的关系和属性。在图论术语中，子图由选定的顶点（节点）以及它们在原始图中之间存在的边（连接）组成。这个概念允许开发者处理图中更小、更集中的部分，而不是整个数据集，这对于性能、分析和安全性特别有用。例如，在社交网络图中，子图可以表示特定城市内的所有用户及其相互连接，排除不相关的数据。
子图通常通过应用过滤器或查询来隔离特定的模式或片段而创建。例如，使用像 Cypher (Neo4j) 或 Gremlin (Amazon Neptune) 这样的查询语言，开发者可以提取出某个客户购买的所有产品以及相关供应商的子图。这涉及到选择节点（例如，客户、产品、供应商）以及连接它们的边（例如，“BOUGHT_BY”或“SUPPLIED_BY”）。子图也可以是动态的——在查询期间即时定义——或者具体化为持久子集以便重复使用。像 Apache Spark 的 GraphX 这样的工具支持以编程方式进行子图操作，允许开发者对这些子集应用转换或算法。
子图的实际价值在于它们能够简化复杂问题。通过关注更小的上下文，开发者可以优化查询，减少计算开销，并强制执行数据访问控制。例如，在欺诈检测系统中，可以独立分析可疑交易和关联账户的子图，而无需扫描整个金融网络。子图还支持模块化：团队可以在将结果集成到更大系统之前，先处理图的独立组件（例如，推荐引擎的用户-产品交互）。这种方法平衡了可扩展性与精确性，使子图成为基于图的应用的基础工具。