Del via

Navngivne egenskabsdiagrammer i Microsoft Fabric

Notat

Denne funktion er i øjeblikket tilgængelig som offentlig prøveversion. Denne prøveversion leveres uden en serviceaftale og anbefales ikke til produktionsarbejdsbelastninger. Visse funktioner understøttes muligvis ikke eller kan have begrænsede funktioner. Du kan finde flere oplysninger under Supplerende vilkår for anvendelse af Microsoft Azure Previews.

I denne artikel udforsker vi LPG-modellen (Labeled Property Graph), som er den datamodel, der bruges af grafen i Microsoft Fabric. LPG giver praktiske fordele til analyser og forbundne data i Microsoft Fabric.

Vigtigt

Graf i Microsoft Fabric understøtter kun LPG-modellen (Labeled Property Graph). RDF (Resource Description Framework) understøttes ikke.

Mærket egenskabsgraf (LPG)

LPG er en datamodel, der bruges af mange populære grafdatabaser, herunder graf i Microsoft Fabric. I en LPG:

  • Data repræsenteres som noder (hjørner) og kanter (relationer).
  • Etiketter klassificerer noder (f.eks. Person eller Produkt) og kanter (f.eks. FRIENDS_WITH eller KØBT).
  • Både noder og kanter kan have egenskaber – nøgleværdipar, der gemmer flere data (f.eks {name: "Alice", age: 30} . for en node, {since: 2020} for en kant).

LPG'er kræver ikke globale identifikatorer (IRI'er/URI'er) for hver node eller kant; de bruger interne id'er eller id'er på programniveau. Din applikation definerer betydningen af etiketter, hvilket gør LPG'er ligetil og udviklervenlige. Egenskabsgraftilgangen blev født ud af et behov for effektive, navigerbare datastrukturer til forbundne data med fokus på hurtig grafgennemgang og forespørgselsydelse til operationel analyse (såsom anbefalingsmotorer, svindeldetektion, forsyningskædeanalyse).

Hvad med Resource Description Framework (RDF)?

RDF er en W3C-standardiseret model til at repræsentere information som subjekt-prædikat-objekt-tripler, der ofte bruges til semantiske web- og vidensgrafscenarier. RDF udmærker sig ved interoperabilitet, dataintegration og formel ræsonnement med ontologier. RDF understøttes dog ikke i grafen i Microsoft Fabric på nuværende tidspunkt.

Hvis din use case kræver semantiske webstandarder, semantiske webontologier eller global dataintegration, skal du muligvis overveje andre platforme, der understøtter RDF. For de fleste virksomhedsanalyser, driftsgrafarbejdsbelastninger og business intelligence-scenarier er LPG den anbefalede og understøttede model i graf i Microsoft Fabric.

De vigtigste fordele ved LPG

For de fleste kunder giver LPG den bedste balance mellem ydeevne, brugervenlighed og integration til forbundne dataanalyser i Microsoft Fabric.

  • Enkelhed og intuitivitet: Noder og kanter er tæt knyttet til, hvordan folk tænker om netværk. Der er mindre kompleksitet på forhånd end RDF – der er ikke behov for at definere ontologier eller administrere globale identifikatorer.
  • Egenskaber på kanter: Modeller nemt vægtede, midlertidige eller mærkede relationer, der understøtter avancerede analyser som anbefalinger og registrering af svindel.
  • Ydeevne og lagereffektivitet: Grafdatabaser, der bruger LPG-modellen, gemmer data kompakt og muliggør hurtig gennemgang, selv for store, komplekse grafer.
  • Fleksibelt skema: Du kan udvikle din grafmodel, efterhånden som dine forretningsbehov ændrer sig, uden stive begrænsninger.
  • Integration med Fabric: Brugen af LPG'er efter graf i Microsoft Fabric er dybt integreret med OneLake og Power BI, hvilket muliggør problemfri analyse og visualisering.

Relateret indhold

  • Last updated on