비고
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이 문서에서는 Microsoft Fabric의 Graph에서 사용하는 데이터 모델인 LPG(Labeled Property Graph) 모델을 소개합니다. LPG는 Microsoft Fabric의 분석 및 연결된 데이터에 실질적인 이점을 제공합니다.
중요합니다
Microsoft Fabric의 Graph는 LPG(Labeled Property Graph) 모델만 지원합니다. RDF(리소스 설명 프레임워크)는 지원되지 않습니다.
레이블이 지정된 속성 그래프(LPG)
많은 인기 그래프 데이터베이스가 Microsoft Fabric의 Graph를 포함하여 LPG 데이터 모델을 사용합니다. 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 Microsoft Fabric 의 Graph는 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 Microsoft Fabric의 Graph에서 권장되고 지원되는 모델인 LPG를 사용합니다.
LPG의 주요 이점
대부분의 고객에게 LPG는 Microsoft Fabric의 연결된 데이터 분석에 대한 성능, 유용성 및 통합의 최상의 균형을 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: 권장 사항 및 사기 감지와 같은 고급 분석을 지원하기 위해, 가중치가 있는 관계, 시간 기반 관계, 또는 레이블이 지정된 관계를 쉽게 모델링합니다.
- 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: Microsoft Fabric에서 그래프로 LPG를 사용하는 것은 OneLake 및 Power BI와 긴밀하게 통합되어 원활한 분석 및 시각화를 가능하게 합니다.