Kurz: Úvod do Graphu v Microsoft Fabric

Poznámka:

Tato funkce je aktuálně ve verzi Public Preview. Tato verze Preview se poskytuje bez smlouvy o úrovni služeb a nedoporučuje se pro produkční úlohy. Některé funkce nemusí být podporované nebo můžou mít omezené možnosti. Další informace najdete v dodatečných podmínkách použití pro verze Preview v Microsoft Azure.

Tento kurz je krok za krokem průvodce scénářem od začátku do konce grafu v Microsoft Fabric. Zahrnuje vše od vytvoření grafu modelu až po dotazování dat a analýzu přehledů. V tomto kurzu se dozvíte základní znalosti o prostředí Microsoft Fabric Graphu a jeho funkcích.

Požadavky

Než začnete s tímto kurzem, ověřte, že:

1. Graf je k dispozici ve vaší oblasti.

2. Graf je ve vašem tenantovi Fabric povolený.

   

3. Jste členem pracovního prostoru Fabric nebo máte oprávnění vytvářet položky v pracovním prostoru. Další informace najdete v tématu Pracovní prostory v Microsoft Fabric.

   Důležité

   Správa přístupu grafu je omezena na pracovní prostor, který ho hostuje. Uživatelé mimo pracovní prostor nemají přístup k grafu. Uživatelé v pracovním prostoru, kteří mají přístup k podkladovým datům v lakehouse, mohou modelovat a dotazovat se na graf.

Kompletní scénář grafu od začátku do konce

V tomto kurzu převezmete roli datového analytika ve fiktivní společnosti Adventure Works. Vytvoříte grafový model, který bude představovat vztahy mezi zákazníky, objednávkami, zaměstnanci, produkty a dodavateli. Pak dotazujete graf, abyste odhalili přehledy o chování zákazníků při nákupu a výkonu produktů. Postupujte následovně:

1. Načtěte ukázková data do jezera.
2. Vytvoření grafu vytvořením grafu a načtením dat z OneLake
3. Přidejte uzly do grafu pro každou entitu v datovém modelu.
4. Přidejte do grafu hrany pro definování relací mezi uzly.
5. Dotazování grafu pomocí tvůrce dotazů pomocí interaktivního vizuálního rozhraní
6. Dotazování grafu pomocí jazyka GQL pomocí editoru kódu
7. Vyčistit zdroje tutoriálu odstraněním pracovního prostoru a dalších položek.

Kompletní architektura grafu

• Zdroje dat – Microsoft Fabric umožňuje rychlé a snadné připojení ke službám Azure Data Services, dalším cloudovým platformám a místním zdrojům dat.

• Storage – Microsoft Fabric standardizuje formát Delta Lake uložený ve OneLake. Graph v Microsoft Fabric čte data přímo z tabulek lakehouse a sestavuje grafový model.

• Modelování grafů – Vytváření uzlů a hran, které představují entity a relace ve vašich datech Grafový model nabízí flexibilní způsob, jak prozkoumat propojená data.

• Dotazování a analýza – Pro složitější analýzu můžete použít tvůrce vizuálních dotazů k interaktivnímu zkoumání nebo psaní dotazů GQL (Graph Query Language).

Vzorová data

Pro ukázková data tohoto kurzu použijte ukázkovou datovou sadu Adventure Works. Adventure Works je fiktivní výrobce jízdních kol, který prodává jízdní kola a příslušenství zákazníkům po celém světě.

Poznámka:

Datová sada Adventure Works použitá v tomto kurzu je vlastní transformovaná verze navržená speciálně pro demonstrování možností Graphu. Liší se od standardních datových sad Adventure Works a podporuje funkce specifické pro grafy.

Datová sada Adventure Works zahrnuje:

• Zákazníci – Lidé, kteří si kupují produkty
• Objednávky – Prodejní transakce
• Zaměstnanci – Zaměstnanci, kteří zpracovávají prodej
• Produkty – Položky k dispozici k nákupu
• Kategorie produktů a podkategorie – hierarchie klasifikace produktů
• Dodavatelé – Dodavatelé, kteří vyrábí produkty

Datový model

Datový model Adventure Works ukazuje typický scénář maloobchodního prodeje s více entitami a relacemi. V tomto kurzu modelujete následující relace:

Vztah	Description
Zaměstnanec prodává objednávku	Zaměstnanci zpracovávají objednávky zákazníků
Objednávka zákazníka	Zákazníci dělají nákupy
Objednávka obsahuje produkt	Objednávky zahrnují produkty.
Produkt isOfType PodkategorieProduktu	Produkty patří do podkategorií
ProductSubcategory patří do ProductCategory	Podkategorie patří do kategorií
Dodavatel vyrábí produkt	Dodavatelé dodávají produkty

Další krok

Načtení ukázkových dat