注释
此功能目前处于公开预览状态。 此预览版在没有服务级别协议的情况下提供，不建议用于生产工作负荷。 某些功能可能不受支持或者受限。 有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版的使用条款。
标记的属性图（LPG）是一个数据模型，它表示实体作为节点和连接作为边缘，同时同时具有标签和属性。 Microsoft Fabric 中的图使用 LPG 模型为分析和关联数据提供快速遍历和查询性能。
什么是标签属性图（LPG）？
许多常用的 graph 数据库使用 LPG 数据模型，包括 Microsoft Fabric 中的 graph。 在 LPG 中：
- 将数据表示为节点和边缘，这些节点和边缘有时也称为顶点和关系。
- 使用
Person对节点（如Product或FRIENDS_WITH）和边缘（如PURCHASED或）进行分类。 - 节点和边缘都可以具有属性，这些属性是键值对，可以存储更多数据（例如，
{name: "Alice", age: 30}对节点，{since: 2020}对边缘）。
对于每个节点或边，LPG 不需要使用像国际化资源标识符（IRI）或统一资源标识符（URI）这样的全局标识符。 而是使用内部或应用程序级标识符。 应用程序定义标签的含义。
资源说明框架 （RDF） 比较
重要
Microsoft Fabric中的图形仅支持 LPG 模型。 不支持资源说明框架（RDF）。
RDF 是一个万维网联盟（W3C）标准化模型，用于将信息表示为主题-谓词-对象三元组。 它通常用于语义web和知识图谱场景。 RDF 擅长互作性、数据集成和与本体进行正式推理。 但是，图形 不支持 RDF。
如果用例需要语义 Web 标准、语义 Web 本体或全局数据集成，请考虑支持 RDF 的其他平台。 对于企业分析、运营图工作负载和商业智能方案，建议并支持使用 LPG 模型。
Fabric中 LPG 模型的主要优势
对于大多数客户，LPG 模型为Microsoft Fabric中连接的数据分析提供性能、可用性和集成的最佳平衡。
- 简单性和直观性： 节点和边缘与人们如何看待网络密切相关。 LPG 比 RDF 更简单。 无需定义本体或管理全局标识符。
- 边缘上的属性： 在边缘上建模加权、时序或标记关系。 此功能支持高级分析，例如建议和欺诈检测。
- 性能和存储效率： 基于 LPG 的图形数据库可以紧凑地存储数据，并启用快速遍历，即使对于大型复杂图形也是如此。
- 灵活的架构： 随着业务需求的变化，改进图形模型，而不受刚性约束。 请注意，架构更改当前要求创建新的图形模型并重新加载数据。 有关详细信息，请参阅 设计图形架构。
- 与 Fabric 的集成： Graph 与 OneLake 和 Power BI 兼容，实现了无缝的分析和可视化。
有关节点类型和边缘类型如何映射到 Fabric 中的 Lakehouse 表的详细信息，请参阅了解节点类型和边缘类型。