Bemærk
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at logge på eller ændre mapper.
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at ændre mapper.
Notat
Denne funktion er i øjeblikket tilgængelig som offentlig prøveversion. Denne prøveversion leveres uden en serviceniveauaftale og anbefales ikke til produktionsarbejdsbelastninger. Visse funktioner understøttes muligvis ikke eller kan have begrænsede funktioner. For mere information, se Supplerende Brugsvilkår for Microsoft Azure Forhåndsvisninger.
Denne vejledning guider dig gennem et end-to-end graf-scenarie i Microsoft Fabric. Du tager eksempeldata, modellerer dem som en graf og forespørger den for indsigt — og opbygger en fungerende forståelse af grafoplevelsen undervejs.
Forudsætninger
Før du starter denne vejledning, skal du tjekke at:
Du har adgang til en Microsoft Fabric-kapacitet (F2 eller bedre) eller en Fabric-prøveperiode.
En Fabric-administrator aktiverede Graph i din Fabric-lejer. De aktiverer denne indstilling i admin-portalen.
Du er medlem af et Fabric-arbejdsområde eller har tilladelse til at oprette elementer i arbejdsområdet. For mere information, se Workspaces i Microsoft Fabric.
Vigtigt
Adgangsstyring af grafen er begrænset til det arbejdsområde, der huser den. Brugere uden for arbejdsområdet kan ikke få adgang til grafen. Brugere i arbejdsområdet, som har adgang til de underliggende data i lakehouse, kan modellere og forespørge grafen.
Graf end-to-end scenarie
I denne tutorial påtager du dig rollen som dataanalytiker hos det fiktive Adventure Works-firma. Du bygger en grafmodel til at repræsentere relationerne mellem kunder, ordrer, medarbejdere, produkter og leverandører. Derefter søger du i grafen for at finde indsigt i kundernes købsadfærd og produktets ydeevne. Følg disse trin:
- Indlæs prøvedata i et søhus.
- Opret en graf ved at lave en grafmodel og indlæse data fra OneLake.
- Tilføj noder til din graf for hver enhed i datamodellen.
- Tilføj kanter til din graf for at definere relationer mellem noder.
- Tilføj flere node- og kanttyper fra én tabel for at skabe en rigere grafmodel.
- Forespørg grafen med forespørgselsbyggeren ved hjælp af en interaktiv visuel grænseflade.
- Forespørg grafen med GQL ved hjælp af kodeeditoren.
- Rydde op i selvstudieressourcer ved at slette arbejdsområdet og andre elementer.
For et detaljeret overblik over, hvordan data flyder gennem grafen — fra datakilder gennem OneLake-lagring, grafmodellering, forespørgsler og resultater — se grafarkitektur.
Eksempler på data
For denne tutorials eksempeldata kan du bruge Adventure Works-eksempeldatasættet. Adventure Works er en fiktiv cykelproducent, der sælger cykler og tilbehør til kunder verden over.
Notat
Adventure Works-datasættet, der bruges i denne vejledning, er en specialtransformeret version designet specifikt til at demonstrere graffunktioner. Det adskiller sig fra standard Adventure Works-datasæt og understøtter graf-specifikke funktioner.
Adventure Works-datasættet omfatter:
- Kunder - Folk, der køber produkter.
- Ordrer - Salgstransaktioner .
- Medarbejdere - Medarbejdere, der håndterer salg.
- Produkter - Varer kan købes.
- Produktkategorier og underkategorier - Produktklassifikationshierarki.
- Leverandører - Leverandører , der producerer produkter.
Datamodel
Adventure Works-datamodellen demonstrerer et typisk detailscenarie med flere enheder og relationer. I denne vejledning modellerer du følgende relationer:
| Forhold | Beskrivelse |
|---|---|
Employee sells Order |
Medarbejderne behandler kundeordrer |
Customer purchases Order |
Kunder foretager køb |
Order contains Product |
Ordrer inkluderer produkter |
Product isOfType ProductSubcategory |
Produkterne tilhører underkategorier |
ProductSubcategory belongsTo ProductCategory |
Underkategorier hører til kategorier |
Vendor produces Product |
Leverandører leverer produkter |