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Como funciona o gráfico no Microsoft Fabric

Observação

Esta funcionalidade está atualmente em pré-visualização pública. Este modo pré-visualização é fornecido sem um contrato de nível de serviço e não é recomendado para ambientes de produção. Algumas funcionalidades poderão não ser suportadas ou poderão ter capacidades limitadas. Para mais informações, consulte Termos de Utilização Suplementares para Microsoft Azure Pré-visualizações.

O grafo no Microsoft Fabric transforma dados estruturados armazenados no OneLake num grafo modelado e consultável. Pode então consultar o gráfico usando ferramentas visuais ou baseadas em GQL que executam através de um motor comum para produzir resultados visuais, tabulares ou programáticos.

Este artigo descreve brevemente a arquitetura dos grafos e percorre o fluxo de dados de ponta a ponta desde a fonte até aos insights.

O diagrama seguinte ilustra o fluxo de dados de ponta a ponta da fonte para os insights:

Diagrama que mostra o fluxo de dados dos grafos a partir das fontes de dados através do armazenamento, modelação de grafos, autoria de consultas, execução e resultados.

Fontes de dados

Os dados originam-se de sistemas externos, como serviços Azure, outras plataformas cloud ou fontes on-premises. A Microsoft Fabric facilita a ligação a uma vasta gama de serviços de dados e a integração dos dados no OneLake.

Armazenamento em OneLake

Armazena os dados ingeridos no OneLake como tabelas de fonte tabulares numa casa do lago. O gráfico lê diretamente das suas tabelas lakehouse, por isso não precisa duplicar ou transferir dados para uma base de dados separada.

Modelação de grafos

No passo de modelação de grafos, defina o esquema do grafo especificando:

  • Tipos de nós: Entidades em seus dados, como clientes, produtos ou encomendas.
  • Tipos de ligações: Relações entre entidades, como "compra", "contém" ou "produz".
  • Mapeamentos de tabelas: Como as definições de nós e arestas correspondem às tabelas de origem subjacentes.

Este passo estabelece a estrutura do grafo rotulado de propriedades. Deve concluir a modelação de grafos antes de poder consultar o grafo.

Observação

O Graph atualmente não suporta evolução de esquemas. Se precisar de fazer alterações estruturais, como adicionar novas propriedades, modificar etiquetas ou alterar tipos de relação, reintroduza os dados fonte atualizados num novo modelo.

Grafo consultável

Quando guarda o modelo, o grafo ingere dados das tabelas do lago subjacente e constrói um grafo otimizado para leitura e consultável. Esta estrutura de grafos está otimizada para percorrimento e correspondência de padrões, o que permite consultas rápidas e eficientes de grafos em grande escala.

Autoria de consultas

Cria consultas contra o grafo consultável usando uma de duas experiências:

Ambas as opções visam o mesmo gráfico subjacente. Escolha a experiência de autoria que se adapte ao seu fluxo de trabalho.

Execução da consulta

Executa consultas criadas através de uma camada de execução comum que suporta:

Esta camada executa a lógica de consulta contra o grafo consultável e devolve os resultados.

Resultados da consulta

Dependendo da forma como consulta o gráfico, recebe resultados em um ou mais dos seguintes formatos:

  • Diagramas gráficos visuais: Visualizações interativas de nós e relações.
  • Conjuntos de resultados tabulares: Dados estruturados em linhas e colunas.
  • Respostas programáticas: Saída JSON para utilização em REST ou downstream.

Pode explorar os resultados de forma interativa, partilhá-los como conjuntos de consultas (querysets) apenas de leitura ou utilizá-los noutras ferramentas e aplicações.

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