共用方式為


Microsoft Fabric 中的圖形運作方式

備註

這項功能目前處於公開預覽狀態。 此預覽版是在沒有服務等級協定的情況下提供,不建議用於生產工作負載。 可能不支援特定功能,或可能已經限制功能。 欲了解更多資訊,請參閱Microsoft Azure預覽補充使用條款

Microsoft Fabric 中的圖形將儲存在 OneLake 中的結構化資料轉換成可建模且可查詢的圖形。 接著,你可以使用視覺化工具或基於 GQL 的工具,透過一個共用引擎進行查詢,產生視覺化、表格式或程式化的結果。

本文簡要介紹圖的架構,並逐步介紹從來源到洞察的端到端資料流程。

下圖說明了從來源到洞察的端到端資料流程:

圖示顯示從資料來源經由儲存、圖建模、查詢撰寫、執行及結果的圖形資料流動。

數據源

資料來源於外部系統,如 Azure 服務、其他雲端平台或本地資源。 Microsoft Fabric 讓連接各種資料服務變得簡單,並將資料帶入 OneLake。

OneLake 的儲存空間

你會在 OneLake 中以表格式的來源資料表形式儲存在 Lakehouse 裡。 Graph 直接從你的 lakehouse 資料表讀取,所以你不需要複製或移動資料到獨立資料庫。

圖建模

在圖建模步驟中,定義圖結構,具體如下:

  • 節點類型: 你資料中的實體,例如客戶、產品或訂單。
  • 邊緣類型: 實體間的關係,如「購買」、「包含」或「生產」。
  • 表格映射: 節點與邊緣定義如何映射到底層的來源資料表。

此步驟建立 標記屬性圖 結構。 你必須先完成圖建模,才能查詢該圖。

備註

Graph 目前不支援結構演化。 如果你需要做結構性變更,例如新增屬性、修改標籤或更改關係類型,請將更新後的來源資料重新匯入新模型。

可查詢圖

當你儲存模型時,圖會從底層湖屋資料表中匯入資料,並建立一個可讀取、可查詢的圖。 此圖結構針對遍歷與模式匹配進行優化,使得大規模的圖查詢能快速且高效。

查詢編寫

你可以透過以下兩種經驗之一,針對可查詢的圖撰寫查詢:

這兩個選項都針對相同的底層圖。 選擇最適合你工作流程的創作體驗。

查詢執行

你透過一個共同的執行層執行作者查詢,該層支援以下功能:

此層會將查詢邏輯對可查詢的圖執行並回傳結果。

查詢結果

根據你查詢圖表的方式,你會收到以下一種或多種格式的結果:

  • 視覺圖: 節點與關係的互動式視覺化。
  • 表格結果集: 以列和欄形式呈現結構化資料。
  • 程式化回應: JSON 輸出用於 REST 或下游消費。

你可以互動式探索結果、以唯讀查詢集分享,或在其他工具和應用程式中使用。