Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Poznámka:
Tato funkce je v současné době ve verzi Public Preview. Tato verze Preview se poskytuje bez smlouvy o úrovni služeb a nedoporučuje se pro produkční úlohy. Některé funkce se nemusí podporovat nebo mohou mít omezené možnosti. Další informace najdete v tématu Supplementální podmínky použití pro Microsoft Azure Verze Preview.
Graph v Microsoft Fabric transformuje strukturovaná data uložená ve OneLake na modelovaný a dotazovatelný graf. Pak se můžete na graf dotazovat pomocí vizuálních nástrojů nebo nástrojů založených na jazyce GQL, které se provádějí prostřednictvím společného modulu pro vytváření vizuálních, tabulkových nebo programových výsledků.
Tento článek stručně popisuje architekturu grafu a provede kompletní tok dat ze zdroje do přehledů.
Následující diagram znázorňuje kompletní tok dat ze zdroje do přehledů:
Zdroje dat
Data pocházejí z externích systémů, jako jsou služby Azure, jiné cloudové platformy nebo místní zdroje. Microsoft Fabric usnadňuje připojení k široké škále datových služeb a přenesení dat do OneLake.
Úložiště ve OneLake
Ingestované data ukládáte ve OneLake jako tabulkové zdrojové tabulky v jezeře. Graf čte přímo z tabulek lakehouse, takže nemusíte duplikovat ani přesouvat data do samostatné databáze.
Modelování grafů
V kroku modelování grafů definujte schéma grafu zadáním:
- Typy uzlů: Entity ve vašich datech, jako jsou zákazníci, produkty nebo objednávky.
- Typy hran: Vztahy mezi entitami, například "nákupy", "obsahuje" nebo "produkuje".
- Mapování tabulek: Jak se definice uzlů a hran mapují na podkladové zdrojové tabulky.
Tento krok vytvoří strukturu grafu popisků vlastností . Před dotazováním grafu je nutné dokončit modelování grafů.
Poznámka:
graph v současné době nepodporuje vývoj schématu. Pokud potřebujete provést strukturální změny, jako je přidání nových vlastností, úprava popisků nebo změna typů relací, znovu importujte aktualizovaná zdrojová data do nového modelu.
Dotazovatelný graf
Při uložení modelu graf ingestuje data z podkladových tabulek Lakehouse a vytvoří graf optimalizovaný pro čtení a dotazovatelný graf. Tato struktura grafu je optimalizovaná pro procházení a porovnávání vzorů, což umožňuje rychlé a efektivní grafové dotazy ve velkém měřítku.
Vytváření dotazů
Dotazy na graf s možností dotazování vytvoříte pomocí jednoho ze dvou prostředí:
- Tvůrce dotazů: Vizuální interaktivní rozhraní pro zkoumání uzlů a relací bez psaní kódu. Další informace najdete v tématu Dotazování grafu pomocí Tvůrce dotazů.
- Editor kódu: Textový editor pro psaní dotazů GQL (Graph Query Language). Další informace najdete v tématu Dotazování grafu pomocí GQL.
Obě možnosti cílí na stejný podkladový graf. Zvolte prostředí pro vytváření obsahu, které odpovídá vašemu pracovnímu postupu.
Provedení dotazu
Vytvořené dotazy spouštíte prostřednictvím běžné prováděcí vrstvy, která podporuje:
- GQL: Dotazuje se na graf pomocí mezinárodního standardu pro dotazovací jazyk grafů (ISO/IEC 39075).
- Přirozený jazyk do GQL (NL2GQL): Převede otázky přirozeného jazyka na dotazy GQL. Zaregistrujte se do verze PREVIEW NL2GQL.
- Spouštění na základě REST: Spouští dotazy programově pomocí rozhraní API pro dotazy GQL.
Tato vrstva spouští logiku dotazu vůči dotazovatelnému grafu a vrací výsledky.
Výsledky dotazu
V závislosti na dotazování grafu se zobrazí výsledky v jednom nebo několika následujících formátech:
- Diagramy vizuálních grafů: Interaktivní vizualizace uzlů a relací
- Tabulkové sady výsledků: Strukturovaná data v řádcích a sloupcích
- Programové odpovědi: Výstup JSON pro REST nebo následné zpracování.
Výsledky můžete prozkoumat interaktivně, sdílet je jako sady dotazů jen pro čtení nebo je využívat v jiných nástrojích a aplikacích.