注释
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在本文中，我们将探讨 Labeled Property Graph （LPG） 模型，该模型是 Microsoft Fabric 中的图形使用的数据模型。 LPG 为 Microsoft Fabric 中的分析和连接数据提供实际优势。
重要
Microsoft Fabric 中的 Graph 仅支持 Labeled Property Graph （LPG） 模型。 不支持资源说明框架（RDF）。
标记的属性图 （LPG）
LPG 是许多常用 图形数据库使用的数据模型，包括 Microsoft Fabric 中的图形。 在 LPG 中：
- 数据表示为节点（顶点）和边缘（关系）。
- 标签 用于对节点（如人员或产品）和边（如 FRIENDS_WITH 或 PURCHASED）进行分类。
- 节点和连接可以具有 属性——键值对存储更多数据（例如
{name: "Alice", age: 30}用于节点，{since: 2020}用于连接）。
LPG 不需要每个节点或边缘的 全局标识符（IRIs/URI）; 它们使用内部或应用程序级 ID。 应用程序定义标签的含义，使得 LPG 变得简单易行且开发人员友好型。 属性图方法诞生于对连接数据高效、可导航的数据结构的需求，重点在于实现快速的图遍历和查询性能，用于操作分析（例如推荐引擎、欺诈检测、供应链分析）。
资源说明框架（RDF）如何？
RDF 是一种 W3C 标准化模型，用于将信息表示为主题谓词对象三重项，通常用于语义 Web 和知识图方案。 RDF 擅长互作性、数据集成和与本体进行正式推理。 Microsoft Fabric 中的图形目前不支持 RDF。
如果用例需要语义 Web 标准、语义 Web 本体或全局数据集成，则可能需要考虑支持 RDF 的其他平台。 对于大多数企业分析、运营图工作负载和商业智能方案，LPG 是Microsoft Fabric 中图形中推荐和支持的模型。
LPG 的主要优势
对于大多数客户，LPG 为 Microsoft Fabric 中的连接数据分析提供性能、可用性和集成的最佳平衡。
- 简单性和直观性： 节点和边缘与人们如何看待网络密切相关。 与 RDF 相比，前期复杂性更低—无需定义本体或管理全局标识符。
- 边缘上的属性： 轻松对加权、时态或标记的关系建模，支持高级分析，例如建议和欺诈检测。
- 性能和存储效率： 使用 LPG 模型的图形数据库可压缩存储数据，并启用快速遍历，即使对于大型复杂图形也是如此。
- 灵活的架构： 随着业务需求的变化，你可以改进图形模型，而无需严格的约束。
- 与 Fabric 集成： Microsoft Fabric 中图形对 LPG 的使用与 OneLake 和 Power BI 深度集成，实现了无缝的分析和可视化。