Графы свойств с метками в графе Microsoft Fabric

Замечание

Эта функция сейчас доступна в общедоступной предварительной версии. Эта предварительная версия предоставляется без соглашения на уровне обслуживания и не рекомендуется для рабочих нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены. Дополнительные сведения см. в разделе Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Граф свойств с метками (LPG) — это модель данных, представляющая сущности как узлы и связи в качестве ребер, с метками и свойствами на обоих. Graph в Microsoft Fabric использует модель LPG для быстрого обхода и производительности выполнения запросов для аналитики и работы с подключенными данными.

Что такое граф свойств с метками (LPG)?

Многие популярные графовые базы данных используют модель данных LPG, включая граф в Microsoft Fabric. В сжиженном нефтяном газе (LPG):

  • Данные представляются как узлы и края, которые также иногда называются вершинами и связями соответственно.
  • Вы классифицируете узлы (например Person , или Product) и ребра (например FRIENDS_WITH , или PURCHASED) с метками.
  • Все узлы и дуги могут иметь свойства — пары "ключ-значение", которые хранят дополнительные данные (например, {name: "Alice", age: 30} для узла, {since: 2020} для дуги).

LPG не требуют глобальных идентификаторов, таких как международные идентификаторы ресурсов (IRIs) или универсальные идентификаторы ресурсов (URI) для каждого узла или края. Вместо этого они используют внутренние или идентификаторы уровня приложения. Приложение определяет смысл меток.

Сравнение Resource Description Framework (RDF)

Это важно

Graph в Microsoft Fabric поддерживает только модель LPG. Платформа описания ресурсов (RDF) не поддерживается.

RDF — это стандартизованная модель веб-консорциума W3C для представления сведений в виде троек субъект-предикат-объект. Он часто используется для сценариев семантического веб-сайта и графа знаний. RDF особенно эффективен в области взаимодействия, интеграции данных и формального вывода с использованием онтологий. Однако граф не поддерживает RDF.

Если для вашего варианта использования требуются семантические веб-стандарты, семантические веб-онтологии или глобальная интеграция данных, рассмотрите другие платформы, поддерживающие RDF. Для корпоративной аналитики, рабочих нагрузок графиков и сценариев бизнес-аналитики LPG является рекомендуемой и поддерживаемой моделью.

Основные преимущества модели LPG в Fabric

Для большинства клиентов модель LPG обеспечивает оптимальный баланс производительности, удобства использования и интеграции для подключенной аналитики данных в Microsoft Fabric.

  • Простота и интуитивность: Узлы и рёбра тесно связаны с тем, как люди думают о сетях. LPG менее сложный, чем RDF. Вам не нужно определять онтологии или управлять глобальными идентификаторами.
  • Свойства на краях: Моделирование взвешенных, временных или помеченных отношений на краях. Эта функция поддерживает расширенную аналитику, например рекомендации и обнаружение мошенничества.
  • Производительность и эффективность хранилища: Базы данных графов на основе LPG хранят данные компактно и обеспечивают быстрый обход даже для больших сложных графов.
  • Гибкая схема: Развивайте модель графа по мере изменения бизнес-потребностей без жестких ограничений. Обратите внимание, что изменения схемы в настоящее время требуют создания новой модели графа и перезагрузки данных. Дополнительные сведения см. в разделе "Проектирование схемы графа".
  • Интеграция с Fabric: Graph работает с OneLake и Power BI, обеспечивая бесшовную аналитику и визуализацию.

Дополнительные сведения о том, как типы узлов и типы ребер сопоставляются с таблицами Lakehouse в Fabric, см. в разделе Понимание типов узлов и типов ребер.

Связанный контент

  • Last updated on