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。
ラベル付きプロパティ グラフ (LPG) は、エンティティをノードとして表し、接続をエッジとして表すデータ モデルであり、両方にラベルとプロパティがあります。 Microsoft Fabricのグラフでは、LPG モデルを使用して、分析と接続されたデータの高速トラバーサルとクエリのパフォーマンスを実現します。
ラベル付きプロパティ グラフ (LPG) とは
多くの一般的な graph データベースは、Microsoft Fabricのグラフを含む LPG データ モデルを使用します。 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対して、国際化リソース識別子 (IRI) や Uniform Resource Identifier (URI) などのグローバル識別子は必要ありません。 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ます。
リソース記述フレームワーク (RDF) の比較
Important
Microsoft Fabricのグラフでは、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。
RDF は、情報をサブジェクト述語オブジェクトのトリプルとして表す W3C (World Wide Web Consortium) 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、グラフ は RDF をサポートしていません。
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してください。 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、LPG が推奨およびサポートされているモデルです。
Fabricにおける LPG モデルの主な利点
ほとんどのお客様にとって、LPG モデルは、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。 LPG は RDF よりも複雑ではありません。 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: エッジ上の重み付けリレーションシップ、テンポラル リレーションシップ、ラベル付きリレーションシップをモデル化します。 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 ベースのグラフ 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 モデルを進化させます。厳密な制約はありません。 スキーマの変更では、現在、新しいグラフ モデルを作成してデータを再読み込みする必要があることに注意してください。 詳細については、「 グラフ スキーマの設計」を参照してください。
- Fabricとの統合: Graph は OneLake と Power BI で動作し、シームレスな分析と視覚化を実現します。
ノードタイプとエッジタイプをFabricの lakehouse テーブルにマップする方法の詳細については、「ノードタイプとエッジタイプを参照してください。