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。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure 預覽版增補使用條款。
Microsoft Fabric 中的 Graph 幫助你尋找並探索資料中的連結。 這是一款可擴展的企業級解決方案，將斷開的資料轉化為 AI 驅動的洞察。
與傳統關聯式資料庫通常需要昂貴的連接與複雜查詢不同，Microsoft Fabric 中的 Graph：
- 引進擴展架構，實作具彈性的「標記屬性圖形模型」。
- 提供符合 圖形查詢語言 GQL （ISO/IEC 39075） 國際標準的資料查詢功能。
這些功能共同支援直接在 OneLake 上進行進階圖形分析，而不需要手動設定脆弱的 ETL （擷取、轉換、載入） 或資料複寫工作流程。
Microsoft Fabric 橫向擴展設計中的圖形可確保企業級工作負載的效能和彈性，因此您可以分析數十億個關聯性，而不會出現瓶頸。 其標記的屬性圖形模型允許節點和邊緣攜帶標籤和屬性，使複雜的關係易於建模、查詢和探索。
透過原生 GQL 與 NL2GQL 支援，您可以獲得針對圖形操作優化的標準查詢能力。 這些能力帶來圖解決方案間的可攜性與一致性。 Microsoft Fabric 中的圖資料結構可簡化聯結和轉換的過程，以實現大規模的無縫圖形分析和深入解析，並充分利用您現有的資料庫。
為什麼圖形分析很重要
傳統的關聯式與表格式資料格式使得繪製不同資料點間的關係變得困難，甚至不可能。 例如，這些格式無法顯示社群媒體平台上用戶、貼文、留言、論壇與標籤之間的緊密連結。 Microsoft Fabric 中的圖形讓你能發掘資料中隱藏的連結、社群與影響力。 透過在 Microsoft Fabric 中使用 Graph，你可以回答關於社交網路、業務流程等複雜問題。
Microsoft Fabric 中的圖形提供了一種高效的方式來建模、視覺化及查詢這些關係。 它幫助你理解資料的相互關聯性，並推動更深入的洞察。
- 商業使用者：視覺化探索關係， 執行自然語言（NL）查詢，輕鬆獲得洞見。
- 資料工程師：定義圖形模型，使用低程式碼和無程式碼工具統一 OneLake 中的資料。
- 資料科學家：在 Fabric 的資料科學環境中使用圖形演算法和 ML （機器學習）。
- 開發人員： 使用圖形驅動的上下文洞察構建 AI 代理和實時應用程序。
Microsoft Fabric 中的圖形可將圖形深入解析的存取範圍擴大到特殊角色之外。 任何使用者都可以在日常決策中使用連接的資料。
你可以在 Microsoft Fabric 中使用 Graph 做什麼
Microsoft Fabric 中的圖形可讓您：
根據基礎表格式資料定義其節點和邊緣，在 OneLake 中的結構化資料上建立已標記的屬性圖表。
這很重要
Microsoft Fabric 中的 Graph 目前不支援結構演化。 當你匯入並建模資料後，節點、關聯和屬性的結構就固定了。 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——你必須將更新的來源資料重新匯入新模型。
透過使用 GQL（圖查詢語言）查詢，包括模式匹配、路徑結構、聚合及其他功能陸續推出。 GQL 的官方國際標準是 ISO/IEC 39075 資訊科技 - 資料庫語言 - GQL。
從工作職能領域的經驗中受益：
- 資料工程師可以建立模型和建立圖表。
- 分析師可以執行低程式碼/無程式碼查詢並策劃檢視集。
- 商業使用者可以視覺化探索，或 使用自然語言 與資料互動。
在 Fabric 內運作：未使用時自動關機，並在容量指標應用程式中監控使用情況——所有這些皆由 Fabric OneLake 的安全、合規及權限模式所規範。
與 Microsoft Fabric 整合
Microsoft Fabric 中的圖形深度整合於 Microsoft Fabric 平台，包括用於統一資料儲存的 OneLake 及用於視覺化的 Fabric UI。 它與 Microsoft Fabric 的治理、安全性和操作功能無縫集成。
您可以將圖形分析合併到現有工作流程中，無需資料重複和專業技能。 因此，與傳統的獨立 圖形資料庫相比，更廣泛的受眾可以獲得見解。
Microsoft Fabric 中的圖譜與獨立圖譜資料庫的差異
| Area | Microsoft Fabric 中的圖形 | 獨立圖形資料庫 |
|---|---|---|
| 資料引力 | Microsoft Fabric 中的 Graph 直接在 OneLake 上運作，因此你不需要執行 ETL 或重複資料。 | 獨立圖形資料庫需要您將資料移動或複製到單獨的圖形資料庫執行個體中，這可能會增加複雜性和開銷。 |
| Scalability | 此服務專為大規模圖形而設計，並使用跨多部機器的橫向擴展分區來有效處理巨量資料工作負載。 | 大多數獨立圖形資料庫都依賴相應放大的架構或叢集，這些架構或叢集可能受到供應商或版本的限制，這可能會限制可擴展性。 |
| 語言 | Microsoft Fabric 中的圖形與新的 GQL 標準 （預覽） 相容，並包含內建的圖形分析演算法。 | 獨立圖形資料庫通常使用特定於供應商的查詢語言和單獨的分析框架，並且對演算法的支援可能差異很大。 |
| 用戶體驗 | 用戶受益於統一的 Microsoft Fabric 界面，用於建模、查詢、商業智能 （BI）、人工智能 （AI） 集成和低代碼/無代碼探索。 不需要專門的圖形工程技能。 | 獨立圖形資料庫主要以開發人員為中心，其控制台和 SDK 通常需要專業技能。 視覺化和低程式碼工具可以分開，可能需要額外的設定。 |
| 營運和成本 | Microsoft Fabric 工作負載中的 Graph 運行於共享的 Fabric 容量單元（CUs），具備自動縮減與集中式指標，有助於優化資源使用與成本。 | 獨立圖形資料庫需要單獨的叢集或授權、自訂擴展和監控，並且通常會產生閒置容量費用，從而增加營運複雜性和成本。 |
| 治理與安全性 | Microsoft Fabric 提供原生 OneLake 治理、譜系追蹤和工作區角色型存取控制 （RBAC），並與 Fabric 合規性標準整合，以進行安全性和稽核。 | 獨立的圖資料庫擁有獨立的安全與治理模型，您必須獨立配置與稽核，這可能增加風險與管理負擔。 |
備註
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定價和容量單位
Microsoft Fabric 中的圖形使用與其他 Microsoft Fabric 工作負載相同的容量單位（CU）。 您不需要購買獨立的圖表專用授權或 SKU。 所有圖形作業 （包括資料擷取、查詢和執行演算法） 都會耗用組織的保留或隨用隨付 Fabric 容量。
CU 消耗是以 CPU 運作時間的分鐘數來衡量。 圖形儲存空間至少配置為 64 GB。 你可以在 Fabric 容量指標應用程式中監控圖形工作負載的資源消耗與效能。
| 網狀架構作業名稱 | Azure 計費計量器 | 測量單位 | Fabric CU 消耗率 |
|---|---|---|---|
| 圖形一般作業 | 圖形容量使用量 (容量單位) CU | Minute | 每分鐘 0.16667 CU |
| 圖形資料快取儲存 | OneLake 快取 | 每個月每 GB | - |
如需定價和容量單位的詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 定價。
區域可用性
Microsoft Fabric 中的圖形目前可在以下地區使用：
- Australia East
- Australia Southeast
- 巴西南部
- 加拿大中部
- 印度中部
- Central US
- 東亞
- 美國東部
- 美國東部 2
- 法國中部
- 德國中西部
- 以色列中部
- 義大利北部
- 日本東部
- 日本西部
- 南韓中部
- 墨西哥中部
- 美國中北部
- 北歐
- 挪威東部
- 波蘭中部
- 南非北部
- 美國中南部
- 東南亞
- 印度南部
- 西班牙中部
- 瑞典中部
- 瑞士北部
- 瑞士西部
- 阿拉伯聯合大公國北部
- 英國南部
- 英國西部
- 西歐
- 美國西部
- 美國西部 2
- 美國西部 3