Ako graf funguje v Microsoft Fabric

Graf v Microsoft Fabric premieňa štruktúrované dáta uložené v OneLake na modelovaný, dotazovateľný graf. Dotazujte graf pomocou vizuálnych alebo GQL nástrojov, ktoré bežia cez spoločný engine a vytvárajú vizuálne, tabuľkové alebo programové výsledky.

Tento článok popisuje architektúru grafu a vysvetľuje tok dát od zdroja k poznatkom.

Nasledujúci diagram ilustruje tok dát od zdroja k poznatkom:

Dáta prúdia z externých zdrojov do úložiska OneLake ako tabuľkové zdrojové tabuľky. V kroku modelovania grafu definujete typy uzlov, hrán a mapovania tabuliek, aby ste vytvorili označený graf vlastností. Uloženie modelu vytvára dotazovateľný graf optimalizovaný na prechádzanie. Dotazy vytvárate pomocou Query Buildera alebo Code Editora a potom ich vykonávate cez GQL, NL2GQL alebo REST. Výsledky sa vracajú vo forme vizuálnych grafových diagramov, tabuľkových výsledkových množín alebo programových JSON odpovedí.

Zdroje údajov

Dáta pochádzajú z externých systémov, ako sú služby Azure, iné cloudové platformy alebo lokálne zdroje. Graph v Microsoft Fabric pracuje s dátami z týchto zdrojov po ich vložení do OneLake, kde ich graph dokáže prečítať.

Skladovanie v OneLake

Uložené dáta sa ukladajú v OneLake ako tabuľkové zdrojové tabuľky v jazernom dome. Graph prijíma dáta z vašich lakehouse tabuliek pri ukladaní modelu, takže nemusíte nastavovať samostatný ETL pipeline alebo presúvať dáta do externej databázy.

Modelovanie grafov

V kroku modelovania grafu definujete schému grafu tak, že špecifikujete:

• Typy uzlov: Entity vo vašich dátach, ako sú zákazníci, produkty alebo objednávky.
• Typy hrán: Vzťahy medzi entitami, ako sú "nákupy", "obsahujú" alebo "produkujú".
• Mapovanie tabuliek: Ako definície uzlov a hrán mapujú na podkladové zdrojové tabuľky.

Tento krok vytvára štruktúru označeného grafu vlastností . Dokončite modelovanie grafu predtým, než začnete dotazovať graf. Pre usmernenie pri prijímaní týchto modelovacích rozhodnutí pozri Návrh schémy grafov.

Note

Graph momentálne nepodporuje evolúciu schémy. Ak potrebujete vykonať štrukturálne zmeny – napríklad pridávať nové vlastnosti, upravovať štítky alebo meniť typy vzťahov – znovu naráďte aktualizované zdrojové dáta do nového modelu.

Dotazovateľný graf

Keď uložíte model, graf prijíma dáta z podkladových jazerných tabuliek a vytvára čitateľne optimalizovaný, dotazovateľný graf. Táto štruktúra grafu je optimalizovaná pre prechádzanie a porovnávanie vzorov, čo umožňuje rýchle a efektívne dotazy v grafe vo veľkom rozsahu.

Tvorba dotazov

Dotazy vytvárate proti dotazovateľnému grafu pomocou jednej z dvoch skúseností:

• Generátor dotazov: Vizuálne, interaktívne rozhranie na skúmanie uzlov a vzťahov bez nutnosti písať kód. Pre viac informácií pozri Dotaz na graf pomocou query buildera.
• Editor kódu: Textový editor na písanie dotazov v GQL (Graph Query Language). Pre viac informácií pozri Dotazovať graf pomocou GQL.

Obe možnosti cielia na ten istý základný graf. Vyberte si zážitok z tvorby, ktorý vyhovuje vášmu pracovnému postupu.

Vykonávanie dotazov

Dotazy prechádzate cez spoločnú vykonávaciu vrstvu, ktorá podporuje:

• GQL: Dotazuje graf pomocou medzinárodného štandardu pre jazyk dotazovania grafov (ISO/IEC 39075).
• Prirodzený jazyk pre GQL (NL2GQL) (náhľad): Prekladá otázky v prirodzenom jazyku do GQL dotazov. Pridať graf do Microsoft Fabric ako zdroj dát v Fabric Data Agent aby sa umožnilo AI uvažovanie poháňané grafom. Podrobnosti o tom, ako NL2GQL funguje, nájdete v oznámení o uvažovaní AI poháňanom grafom.
• Vykonávanie založené na REST: Spúšťa dotazy programovo pomocou GQL query API.

Prepitné

Vyberte si cestu dotazu: Použite GQL alebo REST na priamy, programatický prístup k grafovým dátam s plnou kontrolou nad štruktúrou dotazov. Použite NL2GQL (náhľad) cez Fabric Data Agent, keď potrebujete prístup k prirodzenému jazyku — ideálne pre konverzačnú AI a scenáre znalostného asistenta.

Táto vrstva spúšťa dopytovú logiku proti dotazovateľnému grafu a vracia výsledky.

Výsledky dopytu

V závislosti od spôsobu dotazovania grafu dostanete výsledky v jednom alebo viacerých z nasledujúcich formátov:

• Vizuálne grafové diagramy: Interaktívne vizualizácie uzlov a vzťahov.
• Tabuľkové množiny výsledkov: Štruktúrované dáta v riadkoch a stĺpcoch.
• Programové odpovede: JSON výstup pre REST alebo downstream spotrebu.

Preskúmajte výsledky interaktívne, zdieľajte ich ako dotazy len na čítanie alebo ich používajte v iných nástrojoch a aplikáciách.

Súvisiaci obsah

• Prehľad grafu
• Rýchly štartovací sprievodca pre graf
• Tutoriál: Úvod do grafu