비고
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이 문서에서는 Microsoft Fabric의 그래프에서 사용하는 데이터 모델인 LPG(Labeled Property Graph) 모델을 소개합니다. LPG는 그래프에서 분석 및 연결된 데이터에 대한 실질적인 이점을 제공합니다.
중요합니다
그래프는 LPG 모델만 지원합니다. RDF(리소스 설명 프레임워크)는 지원되지 않습니다.
레이블이 지정된 속성 그래프(LPG)
많은 인기 있는 그래프 데이터베이스는 LPG 데이터 모델을 사용하며, 'Graph'도 그 중 하나입니다. LPG에서:
- 데이터를 노드 및 에지로 나타내며 꼭짓점과 관계라고도 합니다.
- 레이블을 사용하여 노드(예: Person 또는 Product) 및 에지(예: FRIENDS_WITH 또는 PURCHASED)를 분류 합니다.
- 노드와 에지 모두 더 많은 데이터를 저장하는 키-값 쌍(예: 노드,
{name: "Alice", age: 30}에지)의{since: 2020}가질 수 있습니다.
LPG에는 모든 노드나 에지에 대한 전역 식별자(IRIs/URIs)가 필요하지 않습니다. 대신 내부 또는 애플리케이션 수준 식별자를 사용합니다. 애플리케이션은 레이블의 의미를 정의하여 LPG를 간단하고 개발자 친화적으로 만듭니다. 속성 그래프 접근 방식은 운영 분석(예: 권장 사항 엔진, 사기 탐지, 공급망 분석) 에 대한 빠른 그래프 순회 및 쿼리 성능 에 중점을 두고 연결된 데이터에 대한 효율적이고 탐색 가능한 데이터 구조의 필요성에서 비롯되었습니다.
RDF(리소스 설명 프레임워크)는 어떻습니까?
RDF 는 정보를 subject-predicate-object triples로 표현하기 위한 W3C 표준화된 모델입니다. 의미 체계 웹 및 지식 그래프 시나리오에 자주 사용됩니다. RDF는 온톨로지와의 상호 운용성, 데이터 통합 및 공식적인 추론에 탁월합니다. 그러나 그래프 는 RDF를 지원하지 않습니다.
사용 사례에 의미 체계 웹 표준, 의미 체계 웹 온톨로지 또는 글로벌 데이터 통합이 필요한 경우 RDF를 지원하는 다른 플랫폼을 고려해야 할 수 있습니다. 대부분의 엔터프라이즈 분석, 운영 그래프 워크로드 및 비즈니스 인텔리전스 시나리오의 경우 그래프에서 권장되고 지원되는 모델인 LPG를 사용합니다.
LPG의 주요 이점
대부분의 고객에게 LPG는 Microsoft Fabric 연결된 데이터 분석에 최상의 성능, 유용성 및 통합을 제공합니다.
- 단순성 및 직관적인 기능: 노드와 에지는 사람들이 네트워크에 대해 생각하는 방식에 밀접하게 매핑됩니다. RDF보다 복잡성이 적습니다. 온톨로지 또는 전역 식별자를 관리할 필요가 없습니다.
- 엣지의 속성: 가중치, 시간 또는 레이블이 지정된 관계들을 쉽게 모델링할 수 있습니다. 이 기능은 권장 사항 및 사기 감지와 같은 고급 분석을 지원합니다.
- 성능 및 스토리지 효율성: LPG 모델을 사용하는 그래프 데이터베이스는 데이터를 간결하게 저장하고, 크고 복잡한 그래프에서도 빠른 순회를 가능하게 합니다.
- 유연한 스키마: 엄격한 제약 조건 없이 비즈니스 요구 사항이 변경되면 그래프 모델을 발전시킬 수 있습니다.
- 패브릭과 통합: 그래프별 LPG 사용은 OneLake 및 Power BI와 긴밀하게 통합되어 원활한 분석 및 시각화를 가능하게 합니다.