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Dieses Feature ist zurzeit als öffentliche Preview verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und ist nicht für Produktionsworkloads vorgesehen. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Supplementale Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews.
Ein Labeled Property Graph (LPG) ist ein Datenmodell, das Entitäten als Knoten und Verbindungen als Kanten darstellt, mit Bezeichnungen und Eigenschaften auf beiden. Graph in Microsoft Fabric verwendet das LPG-Modell, um schnelle Traversal- und Abfrageleistung für Analysen und verbundene Daten bereitzustellen.
Was ist ein beschriftetes Eigenschaftendiagramm (LPG)?
Viele beliebte Graphdatenbanken verwenden das LPG-Datenmodell, einschließlich Graph in Microsoft Fabric. In einer LPG:
- Sie stellen Daten als Knoten und Kanten dar, die auch als Scheitelpunkte bzw. Beziehungen bezeichnet werden.
- Sie klassifizieren Knoten (z
Person. B. oderProduct) und Kanten (zFRIENDS_WITH. B. oderPURCHASED) mit Beschriftungen. - Sowohl Knoten als auch Kanten können Eigenschaften aufweisen – Schlüsselwertpaare, die weitere Daten speichern (z
{name: "Alice", age: 30}. B. für einen Knoten,{since: 2020}für einen Edge).
LPGs erfordern keine globalen Bezeichner wie Internationalized Resource Identifiers (IRIs) oder Uniform Resource Identifiers (URIs) für jeden Knoten oder jede Kante. Stattdessen werden interne bezeichner oder bezeichner auf Anwendungsebene verwendet. Ihre Anwendung definiert die Bedeutung von Bezeichnungen.
Vergleich des Ressourcenbeschreibungsframeworks (RDF)
Von Bedeutung
Graph in Microsoft Fabric unterstützt nur das LPG-Modell. Das Ressourcenbeschreibungsframework (RDF) wird nicht unterstützt.
RDF ist ein standardisiertes Modell des World Wide Web Consortiums (W3C) zur Darstellung von Informationen als Subjekt-Prädikat-Objekt-Tripel. Es wird häufig für semantische Web- und Wissensdiagrammszenarien verwendet. RDF zeichnet sich durch Interoperabilität, Datenintegration und formales Schließen mit Ontologien aus. Graph unterstützt jedoch RDF nicht.
Wenn Ihr Anwendungsfall semantische Webstandards, semantische Web-Ontologien oder globale Datenintegration erfordert, sollten Sie andere Plattformen berücksichtigen, die RDF unterstützen. Für Unternehmensanalysen, Betriebsdiagrammworkloads und Business Intelligence-Szenarien ist LPG das empfohlene und unterstützte Modell.
Wesentliche Vorteile des LPG-Modells in Fabric
Für die meisten Kunden bietet LPG die beste Balance zwischen Leistung, Nutzbarkeit und Integration für verbundene Datenanalysen in Microsoft Fabric.
- Einfachheit und Intuitivität: Knoten und Kanten entsprechen genau dem, wie Menschen sich Netzwerke vorstellen. LPG ist weniger komplex als RDF. Sie müssen keine Ontologien definieren oder globale Bezeichner verwalten.
- Eigenschaften an Kanten: Gewichtete, zeitliche oder beschriftete Beziehungen auf Kanten modellieren. Dieses Feature unterstützt erweiterte Analysen wie Empfehlungen und Betrugserkennung.
- Leistung und Speichereffizienz: LPG-basierte Graph-Datenbanken speichern Daten kompakt und ermöglichen schnelle Traversale, auch bei großen, komplexen Diagrammen.
- Flexibles Schema: Entwickeln Sie Ihr Diagrammmodell so, dass sich Ihre Geschäftsanforderungen ändern, ohne starre Einschränkungen zu haben.
- Integration in Fabric: Graph arbeitet mit OneLake und Power BI zusammen und ermöglicht nahtlose Analysen und Visualisierungen.