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在本文中，我們將探索標記屬性圖 （LPG） 模型，這是 Microsoft Fabric 中圖形所使用的資料模型。 LPG 為 Microsoft Fabric 中的分析和連線資料提供實際優勢。
這很重要
Microsoft Fabric 中的圖形僅支援已標記屬性圖形 （LPG） 模型。 不支援資源描述架構 （RDF）。
標籤屬性圖 （LPG）
LPG 是許多熱門 圖形資料庫所使用的資料模型，包括 Microsoft Fabric 中的圖形。 在液化石油氣中：
- 資料會表示為節點 （頂點） 和邊 （關係）。
- 標籤 將節點（例如 Person 或 Product）及邊（例如 FRIENDS_WITH 或 PURCHASED）分類。
- 節點和邊緣都可以有 屬性，即儲存更多資料的索引鍵值組 （例如
{name: "Alice", age: 30}節點、{since: 2020}邊緣）。
LPG 不需要每個節點或邊緣的 全域識別碼 （IRI/URI）; 它們使用內部或應用程式層級 ID。 您的應用程式定義了標籤的含義，使液化石油氣簡單且對開發人員友好。 屬性圖方法的誕生源於對連接資料的高效、可導航資料結構的需求，重點是用於營運分析（例如推薦引擎、詐欺偵測、供應鏈分析）的 快速圖形遍歷和查詢效能 。
資源描述架構 （RDF） 怎麼樣？
RDF 是一種 W3C 標準化模型，用於將資訊表示為主語-謂詞-賓體三元組，通常用於語義網和知識圖譜場景。 RDF 擅長互通性、資料整合以及本體的形式推理。 不過，目前 RDF 在 Microsoft Fabric 的圖形中不受支援。
如果您的使用案例需要語意 Web 標準、語意 Web 本體或全域資料整合，您可能需要考慮支援 RDF 的其他平台。 針對大部分的企業分析、作業圖形工作負載和商業智慧案例，LPG 是 Microsoft Fabric 中圖形中建議且支援的模型。
液化石油氣的主要優點
對於大多數客戶來說，LPG 為 Microsoft Fabric 中的連線資料分析提供了效能、可用性和整合的最佳平衡。
- 簡單直覺： 節點和邊緣與人們對網路的看法密切相關。 與 RDF 相比，前期複雜性更低，無需定義本體或管理全域標識符。
- 邊緣上的屬性： 輕鬆對加權、時間或標記關係進行建模，支援建議和詐欺偵測等進階分析。
- 效能和儲存效率： 使用 LPG 模型的圖形資料庫會緊湊地儲存資料並實現快速遍歷，即使對於大型、複雜的圖形也是如此。
- 彈性結構描述： 您可以隨著業務需求的變化而發展圖形模型，而無需嚴格限制。
- 與 Fabric 整合： 在 Microsoft Fabric 中按圖形使用 LPG 與 OneLake 和 Power BI 深度集成，實現無縫分析和可視化。