Microsoft Fabric のラベル付きプロパティ グラフ

この記事では、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。これは、Microsoft Fabric の Graph で使用されるデータ モデルです。 LPG は、Microsoft Fabric の分析と接続データの実用的な利点を提供します。

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、Microsoft Fabric の 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、Microsoft Fabric の 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、Microsoft Fabric の 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、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、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し、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 との統合: Microsoft Fabric でのグラフによる LPG の使用は、OneLake と Power BI と深く統合されているため、シームレスな分析と視覚化が可能になります。

関連コンテンツ

• Microsoft Fabric を無料で試す
• Microsoft Fabric でのエンド ツー エンド チュートリアル