チュートリアル: Microsoft Fabric での Graph の概要

このチュートリアルは、Microsoft Fabric のエンド ツー エンドのグラフ シナリオの段階的なチュートリアルです。 グラフ モデルの作成からデータのクエリ、分析情報の分析まで、あらゆるものが対象となります。 このチュートリアルを完了して、Microsoft Fabric グラフエクスペリエンスとその機能に関する基本的な理解を深めます。

[前提条件]

このチュートリアルを開始する前に、次のことを確認します。

1. グラフは、お使いのリージョンで使用できます。

2. Graph は Fabric テナントで有効になっています。

   

3. Fabric ワークスペースのメンバーであるか、ワークスペース内にアイテムを作成するアクセス許可を持っている。 詳細については、「 Microsoft Fabric のワークスペース」を参照してください。

   Important

   グラフのアクセス管理は、それをホストするワークスペースに制限されます。 ワークスペースの外部のユーザーはグラフにアクセスできません。 Lakehouse 内の基になるデータにアクセスできるワークスペース内のユーザーは、グラフをモデル化してクエリを実行できます。

グラフのエンドツーエンドシナリオ

このチュートリアルでは、架空の Adventure Works 企業でデータ アナリストの役割を担います。 顧客、注文、従業員、製品、ベンダー間の関係を表すグラフ モデルを構築します。 次に、グラフにクエリを実行して、顧客の購入行動と製品のパフォーマンスに関する分析情報を明らかにします。 次の手順に従います。

1. レイクハウスにサンプル データを読み込みます。
2. グラフ モデルを 作成し、OneLake からデータを読み込んでグラフを作成します。
3. データ モデル内の各エンティティのノードをグラフに追加します。
4. グラフにエッジを追加 して、ノード間のリレーションシップを定義します。
5. 対話型のビジュアル インターフェイスを使用して、クエリ ビルダーを使用してグラフにクエリを実行します。
6. コード エディターを使用して、GQL を使用してグラフにクエリを実行します。
7. ワークスペースやその他の項目を削除して、チュートリアル リソースをクリーンアップします。

グラフのエンドツーエンドアーキテクチャ

• データ ソース - Microsoft Fabric を使用すると、Azure Data Services、他のクラウド プラットフォーム、オンプレミスのデータ ソースにすばやく簡単に接続できます。

• ストレージ - Microsoft Fabric は、OneLake に格納されている Delta Lake 形式で標準化されています。 Microsoft Fabric の Graph は、Lakehouse テーブルから直接データを読み取ってグラフ モデルを構築します。

• グラフ モデリング - データ内のエンティティとリレーションシップを表すノードとエッジを作成します。 グラフ モデルは、接続されたデータを柔軟に探索する方法を提供します。

• クエリと分析 - 対話型の探索にビジュアル クエリ ビルダーを使用するか、より複雑な分析のために GQL (Graph クエリ言語) クエリを記述します。

サンプル データ

このチュートリアルのサンプル データでは、 Adventure Works サンプル データセットを使用します。 Adventure Works は、世界中のお客様に自転車やアクセサリーを販売する架空の自転車メーカーです。

Adventure Works データセットには、次のものが含まれます。

• 顧客 - 製品を購入するユーザー
• 受注 - 販売トランザクション
• 従業員 - 営業を処理するスタッフ
• 製品 - 購入可能なアイテム
• 製品カテゴリとサブカテゴリ - 製品分類階層
• ベンダー - 製品を生産するサプライヤー

データ モデル

Adventure Works データ モデルは、複数のエンティティとリレーションシップを持つ一般的な小売シナリオを示しています。 このチュートリアルでは、次のリレーションシップをモデル化します。

次のステップ