Hvordan graf fungerer i Microsoft Fabric

Graf i Microsoft Fabric omdanner strukturerte data lagret i OneLake til en modellert, spørrbar graf. Søk i grafen ved å bruke visuelle eller GQL-baserte verktøy som kjører gjennom en felles motor for å produsere visuelle, tabellariske eller programmatiske resultater.

Denne artikkelen beskriver grafarkitekturen og forklarer den ende-til-ende dataflyten fra kilde til innsikt.

Følgende diagram illustrerer den ende-til-ende dataflyten fra kilde til innsikt:

Data flyter fra eksterne kilder inn i OneLake-lagring som tabellbaserte kildetabeller. I grafmodelleringssteget definerer du nodetyper, kanttyper og tabellmappinger for å lage en merket egenskapsgraf. Lagring av modellen produserer en spørrbar graf optimalisert for traversering. Du lager forespørsler ved å bruke Query Builder eller Code Editor, og kjører dem deretter gjennom GQL, NL2GQL eller REST. Resultatene returneres som visuelle grafdiagrammer, tabellbaserte resultatsett eller programmatiske JSON-svar.

Datakilder

Data stammer fra eksterne systemer som Azure-tjenester, andre skyplattformer eller lokale kilder. Graph i Microsoft Fabric fungerer med data fra disse kildene etter at du har importert det til OneLake, hvor Graph kan lese det.

Lagring i OneLake

Du lagrer innspilte data i OneLake som tabellbaserte kildetabeller i et innsjøhus. Graph tar inn data fra lakehouse-tabellene dine når du lagrer modellen, så du trenger ikke å sette opp en separat ETL-pipeline eller flytte data til en ekstern database.

Grafmodellering

I grafmodelleringssteget definerer du grafskjemaet ved å spesifisere:

• Nodetyper: Enheter i dataene dine, som kunder, produkter eller bestillinger.
• Kanttyper: Forhold mellom enheter, som «kjøper», «inneholder» eller «produserer».
• Tabellavbildninger: Hvordan node- og kantdefinisjoner kartlegges til de underliggende kildetabellene.

Dette steget skaper den merkede egenskapsgrafstrukturen . Fullfør grafmodelleringen før du spør i grafen. For veiledning i å ta disse modelleringsbeslutningene, se Design et grafskjema.

Bemerkning

Graph støtter for øyeblikket ikke skjemautvikling. Hvis du må gjøre strukturelle endringer – som å legge til nye egenskaper, endre etiketter eller endre relasjonstyper – legg inn de oppdaterte kildedataene i en ny modell.

Spørrbar graf

Når du lagrer modellen, tar grafen inn data fra de underliggende lakehouse-tabellene og lager en leseoptimalisert, spørrbar graf. Denne grafstrukturen er optimalisert for traversering og mønstermatching, noe som muliggjør raske og effektive grafforespørsler i stor skala.

Spørringsforfatting

Du lager spørringer mot den spørrbare grafen ved å bruke en av to metoder:

• Spørringsbygger: Et visuelt, interaktivt grensesnitt for å utforske noder og relasjoner uten å skrive kode. For mer informasjon, se Søk i grafen med spørringsbyggeren.
• Koderedigerer: En tekstbasert editor for å skrive GQL (Graph Query Language) -spørringer. For mer informasjon, se Søk grafen med GQL.

Begge opsjonene retter seg mot den samme underliggende grafen. Velg den forfatteropplevelsen som passer din arbeidsflyt.

Spørringsutførelse

Du kjører spørringer gjennom et felles utførelseslag som støtter:

• GQL: Spør grafen ved å bruke den internasjonale standarden for grafspørringsspråk (ISO/IEC 39075).
• Naturlig språk til GQL (NL2GQL) (forhåndsvisning): Oversetter spørsmål om naturlig språk til GQL-spørringer. Legg til graf i Microsoft Fabric som datakilde i Fabric Data Agent for å muliggjøre grafdrevet AI-resonnement. For detaljer om hvordan NL2GQL fungerer, se kunngjøringen om Graph-drevet AI-resonnement.
• REST-basert utførelse: Kjører spørringer programmatisk ved å bruke GQL-spørrings-API-et.

Tips

Velg din søkebane: Bruk GQL eller REST for direkte, programmatisk tilgang til grafdata med full kontroll over spørringsstrukturen. Bruk NL2GQL (forhåndsvisning) gjennom Fabric Data Agent når du trenger tilgang til naturlig språk — ideelt for samtale-AI og kunnskapsassistent-scenarier.

Dette laget kjører spørringslogikken mot den spørrbare grafen og returnerer resultater.

Spørringsresultater

Avhengig av hvordan du spør i grafen, får du resultater i ett eller flere av følgende formater:

• Visuelle grafdiagrammer: Interaktive visualiseringer av noder og relasjoner.
• Tabulariske resultatsett: Strukturerte data i rader og kolonner.
• Programmatiske svar: JSON-utgang for REST eller nedstrøms forbruk.

Utforsk resultater interaktivt, del dem som skrivebeskyttede spørringssett, eller bruk dem i andre verktøy og applikasjoner.

Relatert innhold

• Grafoversikt
• Quickstart-guide for graf
• Veiledning: Introduksjon til graf