Context. Gaia Data Release 2 provides high-precision astrometry and three-band photometry for about 1.3 billion sources over the full sky. The precision, accuracy, and homogeneity of both astrometry and photometry are unprecedented. Aims. We highlight the power of the Gaia DR2 in studying many fine structures of the Hertzsprung-Russell diagram (HRD). Gaia allows us to present many different HRDs, depending in particular on stellar population selections. We do not aim here for completeness in terms of types of stars or stellar evolutionary aspects. Instead, we have chosen several illustrative examples. Methods. We describe some of the selections that can be made in Gaia DR2 to highlight the main structures of the Gaia HRDs. We select both field and cluster (open and globular) stars, compare the observations with previous classifications and with stellar evolutionary tracks, and we present variations of the Gaia HRD with age, metallicity, and kinematics. Late stages of stellar evolution such as hot subdwarfs, post-AGB stars, planetary nebulae, and white dwarfs are also analysed, as well as low-mass brown dwarf objects. Results. The Gaia HRDs are unprecedented in both precision and coverage of the various Milky Way stellar populations and stellar evolutionary phases. Many fine structures of the HRDs are presented. The clear split of the white dwarf sequence into hydrogen and helium white dwarfs is presented for the first time in an HRD. The relation between kinematics and the HRD is nicely illustrated. Two different populations in a classical kinematic selection of the halo are unambiguously identified in the HRD. Membership and mean parameters for a selected list of open clusters are provided. They allow drawing very detailed cluster sequences, highlighting fine structures, and providing extremely precise empirical isochrones that will lead to more insight in stellar physics. Conclusions. Gaia DR2 demonstrates the potential of combining precise astrometry and photometry for large samples for studies in stellar evolution and stellar population and opens an entire new area for HRD-based studies.

Context. Open clusters are convenient probes of the structure and history of the Galactic disk. They are also fundamental to stellar evolution studies. The second Gaia data release contains precise astrometry at the submilliarcsecond level and homogeneous photometry at the mmag level, that can be used to characterise a large number of clusters over the entire sky. Aims. In this study we aim to establish a list of members and derive mean parameters, in particular distances, for as many clusters as possible, making use of Gaia data alone. Methods. We compiled a list of thousands of known or putative clusters from the literature. We then applied an unsupervised membership assignment code, UPMASK, to the Gaia DR2 data contained within the fields of those clusters. Results. We obtained a list of members and cluster parameters for 1229 clusters. As expected, the youngest clusters are seen to be tightly distributed near the Galactic plane and to trace the spiral arms of the Milky Way, while older objects are more uniformly distributed, deviate further from the plane, and tend to be located at larger Galactocentric distances. Thanks to the quality of Gaia DR2 astrometry, the fully homogeneous parameters derived in this study are the most precise to date. Furthermore, we report on the serendipitous discovery of 60 new open clusters in the fields analysed during this study.

Context. The second Gaia data release (DR2) contains very precise astrometric and photometric properties for more than one billion sources, astrophysical parameters for dozens of millions, radial velocities for millions, variability information for half a million stars from selected variability classes, and orbits for thousands of solar system objects. Aims. Before the catalogue was published, these data have undergone dedicated validation processes. The goal of this paper is to describe the validation results in terms of completeness, accuracy, and precision of the various Gaia DR2 data. Methods. The validation processes include a systematic analysis of the catalogue content to detect anomalies, either individual errors or statistical properties, using statistical analysis and comparisons to external data or to models. Results. Although the astrometric, photometric, and spectroscopic data are of unprecedented quality and quantity, it is shown that the data cannot be used without dedicated attention to the limitations described here, in the catalogue documentation and in accompanying papers. We place special emphasis on the caveats for the statistical use of the data in scientific exploitation. In particular, we discuss the quality filters and the consideration of the properties, systematics, and uncertainties from astrometry to astrophysical parameters, together with the various selection functions.

Context. Aims. The goal of this paper is to demonstrate the outstanding quality of the second data release of the Gaia mission and its power for constraining many different aspects of the dynamics of the satellites of the Milky Way. We focus here on determining the proper motions of 75 Galactic globular clusters, nine dwarf spheroidal galaxies, one ultra-faint system, and the Large and Small Magellanic Clouds. Methods. Using data extracted from the Gaia archive, we derived the proper motions and parallaxes for these systems, as well as their uncertainties. We demonstrate that the errors, statistical and systematic, are relatively well understood. We integrated the orbits of these objects in three different Galactic potentials, and characterised their properties. We present the derived proper motions, space velocities, and characteristic orbital parameters in various tables to facilitate their use by the astronomical community. Results. Our limited and straightforward analyses have allowed us for example to ( i ) determine absolute and very precise proper motions for globular clusters; ( ii ) detect clear rotation signatures in the proper motions of at least five globular clusters; ( iii ) show that the satellites of the Milky Way are all on high-inclination orbits, but that they do not share a single plane of motion; ( iv ) derive a lower limit for the mass of the Milky Way of 9.1 -2.6 +6.2 × 10 11 M ⊙ based on the assumption that the Leo I dwarf spheroidal is bound; ( v ) derive a rotation curve for the Large Magellanic Cloud based solely on proper motions that is competitive with line-of-sight velocity curves, now using many orders of magnitude more sources; and ( vi ) unveil the dynamical effect of the bar on the motions of stars in the Large Magellanic Cloud. Conclusions. All these results highlight the incredible power of the Gaia astrometric mission, and in particular of its second data release.

Before the publication of the Gaia Catalogue, the contents of the first data release have undergone multiple dedicated validation tests. These tests aim at analysing in-depth the Catalogue content to detect anomalies, individual problems in specific objects or in overall statistical properties, either to filter them before the public release, or to describe the different caveats of the release for an optimal exploitation of the data. Dedicated methods using either Gaia internal data, external catalogues or models have been developed for the validation processes. They are testing normal stars as well as various populations like open or globular clusters, double stars, variable stars, quasars. Properties of coverage, accuracy and precision of the data are provided by the numerous tests presented here and jointly analysed to assess the data release content. This independent validation confirms the quality of the published data, Gaia DR1 being the most precise all-sky astrometric and photometric catalogue to-date. However, several limitations in terms of completeness, astrometric and photometric quality are identified and described. Figures describing the relevant properties of the release are shown and the testing activities carried out validating the user interfaces are also described. A particular emphasis is made on the statistical use of the data in scientific exploitation.