Поделиться через


Графы свойств с метками 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. Для получения дополнительной информации см. Дополнительные условия использования для предварительных версий Microsoft Azure.

В этой статье мы рассмотрим модель Графа свойств меток (LPG), которая является моделью данных, используемой графом в Microsoft Fabric. LPG предоставляет практические преимущества для аналитики и подключенных данных в Microsoft Fabric.

Это важно

В Microsoft Fabric поддерживается только модель графа свойств с метками (LPG). Платформа описания ресурсов (RDF) не поддерживается.

Граф свойств с метками (LPG)

LPG — это модель данных, используемая многими популярными базами данных графов, включая граф в Microsoft Fabric. В сжиженном нефтяном газе (LPG):

  • Данные представлены как узлы (вершины) и ребра (связи).
  • Метки классифицируют узлы (например, Person или Product) и края (например, FRIENDS_WITH или PURCHASED).
  • Как узлы, так и ребра могут иметь свойства — пары "ключ-значение", сохраняющие больше данных (например {name: "Alice", age: 30} для узла, {since: 2020} для ребра).

LPG не требуют глобальных идентификаторов (IRIs/URI) для каждого узла или края; они используют внутренние или идентификаторы на уровне 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 объектов субъекта-предикатов, часто используемых для сценариев семантического веб-сайта и графа знаний. RDF особенно эффективен в области взаимодействия, интеграции данных и формального вывода с использованием онтологий. Однако в настоящее время RDF не поддерживается в графическом компоненте Microsoft Fabric.

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 аналитических данных бизнеса, рабочих нагрузок графов и сценариев бизнес-аналитики LPG является рекомендуемой и поддерживаемой моделью в графах Microsoft Fabric.

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. Прямой сложности меньше, чем у RDF — нет необходимости в определении онтологий или управлении глобальными идентификаторами.
  • Свойства на краях: Легко моделировать взвешенные, временные или помеченные связи, поддерживая 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 логических программируемых групп по графам в Microsoft Fabric тесно связано с OneLake и Power BI, что обеспечивает беспрепятственную аналитику и визуализацию.