Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Nota
Fitur ini saat ini dalam pratinjau publik. Pratinjau ini disediakan tanpa perjanjian tingkat layanan, dan tidak disarankan untuk beban kerja produksi. Fitur tertentu mungkin tidak didukung atau mungkin memiliki kemampuan terbatas. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.
Artikel ini memperkenalkan model Labeled Property Graph (LPG), yang merupakan model data yang digunakan oleh Graph di Microsoft Fabric. LPG memberikan manfaat praktis untuk analitik dan data terkoneksi di Microsoft Fabric.
Penting
Grafik di Microsoft Fabric hanya mendukung model Labeled Property Graph (LPG). Resource Description Framework (RDF) tidak didukung.
Grafik properti bersandi (LPG)
Banyak database grafik populer menggunakan model data LPG , termasuk Graph di Microsoft Fabric. Dalam LPG:
- Anda mewakili data sebagai simpul dan tepi, yang juga kadang-kadang disebut titik dan hubungan, masing-masing.
- Anda mengklasifikasikan simpul (seperti Orang atau Produk) dan tepi (seperti FRIENDS_WITH atau DIBELI) dengan label.
- Simpul dan tepi dapat memiliki properti - pasangan kunci-nilai yang menyimpan lebih banyak data (seperti
{name: "Alice", age: 30}untuk simpul,{since: 2020}untuk tepi).
LPG tidak memerlukan pengidentifikasi global (IR/URI) untuk setiap simpul atau tepi. Sebaliknya, mereka menggunakan pengidentifikasi tingkat internal atau aplikasi. Aplikasi Anda mendefinisikan arti label, membuat LPG lebih mudah dan menguntungkan pengembang. Pendekatan grafik properti lahir dari kebutuhan akan struktur data yang efisien dan dapat dinavigasi untuk data yang terhubung, dengan fokus pada traversal grafik cepat dan performa kueri untuk analitik operasional (seperti mesin rekomendasi, deteksi penipuan, analisis rantai pasokan).
Bagaimana dengan Resource Description Framework (RDF)?
RDF adalah model standar W3C untuk mewakili informasi sebagai tripel subjek-predikat-objek. Ini sering digunakan untuk skenario grafik web dan pengetahuan semantik. RDF unggul di interoperabilitas, integrasi data, dan penalaran formal dengan ontologi. Namun, Graph di Microsoft Fabric tidak mendukung RDF.
Jika kasus penggunaan Anda memerlukan standar web semantik, ontologi web semantik, atau integrasi data global, Anda mungkin perlu mempertimbangkan platform lain yang mendukung RDF. Untuk sebagian besar analitik perusahaan, beban kerja grafik operasional, dan skenario kecerdasan bisnis, gunakan LPG, yang merupakan model yang direkomendasikan dan didukung dalam Graph di Microsoft Fabric.
Manfaat utama LPG
Bagi sebagian besar pelanggan, LPG memberikan keseimbangan performa, kegunaan, dan integrasi terbaik untuk analitik data yang terhubung di Microsoft Fabric.
- Kesederhanaan dan intuitif: Simpul dan tepi memetakan lebih dekat dengan bagaimana orang berpikir tentang jaringan. Ada lebih sedikit kompleksitas daripada RDF—tidak perlu menentukan ontologi atau mengelola pengidentifikasi global.
- Properti pada sisi: Memodelkan hubungan tertimbang, temporal, atau berlabel dengan mudah, mendukung analitik tingkat lanjut seperti rekomendasi dan deteksi penipuan.
- Performa dan efisiensi penyimpanan: Database grafik yang menggunakan model LPG menyimpan data secara ringkas dan mengaktifkan traversal cepat, bahkan untuk grafik besar dan kompleks.
- Skema fleksibel: Anda dapat mengembangkan model grafik saat kebutuhan bisnis Anda berubah, tanpa batasan yang kaku.
- Integrasi dengan Fabric: Penggunaan LPG dalam bentuk grafik di Microsoft Fabric terintegrasi secara mendalam dengan OneLake dan Power BI, memungkinkan analitik dan visualisasi secara mulus.