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Grafici con proprietà etichettate in Fabric Graph

Annotazioni

Questa funzionalità è attualmente disponibile in anteprima pubblica. Questa anteprima viene messa a disposizione senza contratto di servizio e non è consigliata per i carichi di lavoro di produzione. Alcune funzionalità potrebbero non essere supportate o potrebbero presentare funzionalità limitate. Per altre informazioni, vedere Termini aggiuntivi per l'uso delle versioni preliminari di Microsoft Azure.

Questo articolo presenta il modello LPG (Labeled Property Graph), ovvero il modello di dati usato da Fabric Graph. LPG offre vantaggi pratici per l'analisi e i dati connessi in Graph.

Importante

Graph supporta solo il modello LPG. Resource Description Framework (RDF) non è supportato.

Grafico delle proprietà con etichetta (LPG)

Molti database a grafo più diffusi usano il modello di dati LPG, incluso Graph. In un LPG:

  • I dati vengono rappresentati come nodi e archi, detti anche vertici e relazioni, rispettivamente.
  • I nodi (ad esempio Person o Product) e i bordi (ad esempio FRIENDS_WITH o PURCHASE) sono classificati con etichette.
  • Sia i nodi che i bordi possono avere proprietà : coppie chiave-valore che archiviano più dati , ad esempio {name: "Alice", age: 30} per un nodo, {since: 2020} per un arco.

I LPG non richiedono identificatori globali (IRIs/URI) per ogni nodo o arco. Usano invece identificatori interni o a livello di applicazione. L'applicazione definisce il significato delle etichette, rendendo i LPG semplici e intuitivi per gli sviluppatori. L'approccio del grafico delle proprietà è nato dalla necessità di strutture di dati efficienti e navigabili per i dati connessi, con particolare attenzione all'attraversamento rapido del grafico e alle prestazioni delle query per l'analisi operativa (ad esempio motori di raccomandazione, rilevamento delle frodi, analisi della supply chain).

Informazioni su Resource Description Framework (RDF)?

RDF è un modello standardizzato W3C per rappresentare le informazioni come triple soggetto-predicato-oggetto. Viene spesso usato per scenari web semantici e di knowledge graph. RDF eccelle nell'interoperabilità, nell'integrazione dei dati e nel ragionamento formale con le ontlogi. Graph, tuttavia, non supporta RDF.

Se il caso d'uso richiede standard Web semantici, onlogi Web semantici o integrazione dei dati globali, potrebbe essere necessario prendere in considerazione altre piattaforme che supportano RDF. Per la maggior parte degli scenari di analisi aziendale, grafici operativi e business intelligence, usare LPG, che è il modello consigliato e supportato in Graph.

Vantaggi principali del LPG

Per la maggior parte dei clienti, ILPG offre il miglior equilibrio tra prestazioni, usabilità e integrazione per l'analisi dei dati connessi in Microsoft Fabric.

  • Semplicità e intuitività: I nodi e i bordi sono strettamente associati al modo in cui le persone pensano alle reti. C'è meno complessità rispetto a RDF. Non è necessario definire onlogi o gestire gli identificatori globali.
  • Proprietà sui bordi: È possibile modellare facilmente relazioni ponderate, temporali o etichettate. Questa funzionalità supporta analisi avanzate, ad esempio raccomandazioni e rilevamento delle frodi.
  • Prestazioni ed efficienza di archiviazione: I database a grafo che usano il modello LPG archiviano i dati in modo compatto e consentono attraversamenti rapidi, anche per grafici complessi di grandi dimensioni.
  • Schema flessibile: È possibile evolvere il modello a grafo man mano che le esigenze aziendali cambiano, senza vincoli rigidi.
  • Integration with Fabric: L'uso di LPGs by Graph è completamente integrato con OneLake e Power BI, consentendo analisi e visualizzazione senza problemi.

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