注
現在、この機能はパブリック プレビュー段階にあります。 このプレビュー版はサービス レベル アグリーメントなしで提供されています。運用環境のワークロードに使用することはお勧めできません。 特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。 詳細については、「Microsoft Azure プレビューの使用条件を参照してください。
この記事では、Fabric Graph で使用されるデータ モデルであるラベル付きプロパティ グラフ (LPG) モデルについて説明します。 LPGは、グラフにおけるデータ分析と接続データに対して実用的な利点をもたらします。
Important
Graph では LPG モデルのみがサポートされます。 Resource Description Framework (RDF) はサポートされていません。
ラベル付きプロパティ グラフ (LPG)
多くの一般的な グラフ データベース では、Graph を含む LPG データ モデルが使用されています。 LPG の場合:
- データはノードとエッジとして表します。これは、それぞれ頂点とリレーションシップとも呼ばれます。
- ノード (Person や Product など) とエッジ (FRIENDS_WITHや PURCHASED など) を ラベルで分類します。
- ノードとエッジの両方に プロパティ (ノードの
{name: "Alice", age: 30}、エッジの{since: 2020}など)、より多くのデータを格納するキーと値のペアを持つことができます。
LPG では、すべてのノードまたはエッジにグローバル識別子 (URI/URI) は必要ありません。 代わりに、内部またはアプリケーション レベルの識別子を使用します。 アプリケーションによってラベルの意味が定義され、LPG が簡単で開発者にわかりやすいものになります。 プロパティ グラフ アプローチは、接続されたデータの効率的でナビゲート可能なデータ構造の必要性から生まれ、運用分析のための高速な グラフ トラバーサルとクエリ パフォーマンス (レコメンデーション エンジン、不正行為検出、サプライ チェーン分析など) に重点を置いています。
リソース記述フレームワーク (RDF) について
RDF は、情報をサブジェクト述語オブジェクトトリプルとして表す W3C 標準化モデルです。 セマンティック Web とナレッジ グラフのシナリオでよく使用されます。 RDF は、オントロジとの相互運用性、データ統合、正式な推論に優れています。 ただし、Graph では RDF はサポートされていません。
ユース ケースでセマンティック Web 標準、セマンティック Web オントロジ、またはグローバル データ統合が必要な場合は、RDF をサポートする他のプラットフォームを検討する必要があります。 ほとんどのエンタープライズ分析、運用グラフ ワークロード、ビジネス インテリジェンス シナリオでは、Graph で推奨およびサポートされているモデルである LPG を使用します。
LPG の主な利点
ほとんどのお客様にとって、LPG は、Microsoft Fabricの接続されたデータ分析のパフォーマンス、使いやすさ、統合の最適なバランスを提供します。
- シンプルさと直感的さ: ノードとエッジは、ネットワークに対する人々の考え方に密接に対応しています。 RDF よりも複雑さが少なくなります。 オントロジを定義したり、グローバル識別子を管理したりする必要はありません。
- エッジのプロパティ: 重み付け、テンポラル、またはラベル付けされたリレーションシップを簡単にモデル化できます。 この機能は、推奨事項や不正行為の検出などの高度な分析をサポートします。
- パフォーマンスとストレージの効率: LPG モデルを使用するグラフ データベースは、データをコンパクトに格納し、大規模で複雑なグラフでも高速トラバーサルを可能にします。
- 柔軟なスキーマ: ビジネス ニーズの変化に合わせてグラフ モデルを進化させることができます。厳密な制約はありません。
- Fabric を使用した統合: Graph による LPG の使用は OneLake とPower BIと深く統合され、シームレスな分析と視覚化が可能になります。