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本文介紹標籤屬性圖（LPG）模型，這是 Microsoft Fabric 中 Graph 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）。
標記性質圖（LPG）
許多流行的 圖形資料庫 都使用 LPG 資料模型，包括Microsoft Fabric中的Graph。 在液化石油氣中：
- 你可以把資料表示為節點和邊，這兩者有時也分別稱為頂點和關係。
- 你可以用 標籤來分類節點（例如人員或產品）和邊（例如FRIENDS_WITH或PURCHASED）。
- 節點與邊都可以有 屬性 ——儲存更多資料的鍵值對（例如
{name: "Alice", age: 30}節點對邊{since: 2020}）。
LPG 不需要每個節點或邊緣都設定全域識別碼（IRI/URI）。 取而代之的是，他們使用內部或應用層級的識別碼。 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 W3C 標準化的模型，用於以主語-謂詞-受詞三元組表示資訊。 它經常用於語意網和知識圖譜的情境。 RDF 擅長互通性、資料整合以及本體的形式推理。 然而，Microsoft Fabric 中的 Graph 不支援 RDF。
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。 對於大多數企業分析、營運圖工作負載及商業智慧情境，請使用 LPG，這是 Microsoft Fabric 中 Graph 中推薦且支援的模型。
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。 它比 RDF 簡單——不需要定義本體或管理全域識別碼。
- 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。