Поделиться через

Графы свойств с метками в графе в Microsoft Fabric

Замечание

Эта функция сейчас доступна в общедоступной предварительной версии. Эта предварительная версия предоставляется без соглашения на уровне обслуживания и не рекомендуется для рабочих нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены. Дополнительные сведения см. в разделе Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

В этой статье представлена модель Графа свойств с метками (LPG), которая является моделью данных, используемой графом в Microsoft Fabric. LPG обеспечивает практические преимущества для аналитики и взаимосвязанных данных в графах.

Это важно

graph поддерживает только модель LPG. Платформа описания ресурсов (RDF) не поддерживается.

Граф свойств с метками (LPG)

Многие популярные базы данных графов используют модель данных LPG, включая граф. В сжиженном нефтяном газе (LPG):

  • Данные представляются как узлы и края, которые также иногда называются вершинами и связями соответственно.
  • Вы классифицируете узлы (например, Person или Product) и края (например, FRIENDS_WITH или PURCHASED) с помощью меток.
  • Все узлы и дуги могут иметь свойства — пары "ключ-значение", которые хранят дополнительные данные (например, {name: "Alice", age: 30} для узла, {since: 2020} для дуги).

LPG не требуют глобальных идентификаторов (IRIs/URI) для каждого узла или края. Вместо этого они используют внутренние или идентификаторы уровня приложения. Ваше приложение определяет смысл меток, что делает LPG простыми в использовании и понятными для разработчиков. Подход к графу свойств был создан из-за необходимости эффективной навигационной структуры данных для подключенных данных, с акцентом на быстром обходе графов и производительности запросов для оперативной аналитики (таких как подсистемы рекомендаций, обнаружение мошенничества, анализ цепочки поставок).

Что касается платформы описания ресурсов (RDF)?

RDF — это стандартизованная модель W3C для представления сведений в виде тройных элементов субъекта-предиката-объекта. Он часто используется для сценариев семантического веб-сайта и графа знаний. RDF особенно эффективен в области взаимодействия, интеграции данных и формального вывода с использованием онтологий. Однако граф не поддерживает RDF.

Если для вашего варианта использования требуются семантические веб-стандарты, семантические веб-онтологии или глобальная интеграция данных, может потребоваться рассмотреть другие платформы, поддерживающие RDF. Для большинства корпоративной аналитики, рабочих нагрузок графов и сценариев бизнес-аналитики используйте LPG, которая является рекомендуемой и поддерживаемой моделью для работы с графами.

Основные преимущества LPG

Для большинства клиентов LPG обеспечивает лучший баланс производительности, удобства использования и интеграции для подключенной аналитики данных в Microsoft Fabric.

  • Простота и интуитивность: Узлы и рёбра тесно связаны с тем, как люди думают о сетях. Сложность меньше, чем у RDF. Вам не нужно определять онтологии или управлять глобальными идентификаторами.
  • Свойства на краях: Вы можете легко моделировать взвешенные, временные или помеченные связи. Эта функция поддерживает расширенную аналитику, например рекомендации и обнаружение мошенничества.
  • Производительность и эффективность хранилища: Графовые базы данных, использующие модель LPG, компактно хранят данные и обеспечивают быстрые обходы, даже для больших и сложных графов.
  • Гибкая схема: Вы можете развивать модель графа по мере изменения бизнес-потребностей без жестких ограничений.
  • Интеграция с Fabric: Использование LPG по графу глубоко интегрировано с OneLake и Power BI, что позволяет легко анализировать и визуализировать.

Связанный контент

  • Last updated on