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Dieses Feature ist zurzeit als öffentliche Preview verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und ist nicht für Produktionsworkloads vorgesehen. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Supplementale Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews.
Graph in Microsoft Fabric wandelt strukturierte Daten, die in OneLake gespeichert sind, in ein modelliertes, abfragbares Diagramm um. Anschließend können Sie das Diagramm mit visuellen oder GQL-basierten Tools abfragen, die über ein gängiges Modul ausgeführt werden, um visuelle, tabellarische oder programmgesteuerte Ergebnisse zu erzielen.
In diesem Artikel wird kurz die Architektur des Diagramms beschrieben und der End-to-End-Datenfluss von Quelle zu Erkenntnissen erläutert.
Das folgende Diagramm veranschaulicht den End-to-End-Datenfluss von Quelle zu Erkenntnissen:
Datenquellen
Daten stammen aus externen Systemen wie Azure Diensten, anderen Cloudplattformen oder lokalen Quellen. Microsoft Fabric erleichtert das Herstellen einer Verbindung mit einer breiten Palette von Datendiensten und das Einbinden von Daten in OneLake.
Speicher in OneLake
Sie speichern aufgenommene Daten in OneLake als tabellenförmige Quelltabellen in einem Seehaus. Graph liest direkt aus Ihren Lakehouse-Tabellen, sodass Sie keine Daten duplizieren oder in eine separate Datenbank verschieben müssen.
Graphmodellierung
Definieren Sie im Diagrammmodellierungsschritt das Diagrammschema, indem Sie Folgendes angeben:
- Knotentypen: Entitäten in Ihren Daten, z. B. Kunden, Produkte oder Bestellungen.
- Kantentypen: Beziehungen zwischen Entitäten, z. B. "Käufe", "enthält" oder "erzeugt".
- Tabellenzuordnungen: Wie Knoten- und Edgedefinitionen den zugrunde liegenden Quelltabellen zugeordnet werden.
In diesem Schritt wird die Beschriftungsstruktur des Eigenschaftendiagramms festgelegt. Sie müssen die Diagrammmodellierung abschließen, bevor Sie das Diagramm abfragen können.
Hinweis
Graph unterstützt derzeit keine Schemaentwicklung. Wenn Sie strukturelle Änderungen vornehmen müssen, z. B. das Hinzufügen neuer Eigenschaften, das Ändern von Bezeichnungen oder das Ändern von Beziehungstypen, nehmen Sie die aktualisierten Quelldaten in ein neues Modell ein.
Abfragefähiges Diagramm
Wenn Sie das Modell speichern, erfasst Graph Daten aus den zugrunde liegenden Lakehouse-Tabellen und erstellt ein leseoptimiertes, abfragbares Diagramm. Diese Diagrammstruktur ist für den Traversal- und Musterabgleich optimiert, wodurch schnelle und effiziente Diagrammabfragen skaliert werden können.
Abfrageerstellung
Sie erstellen Abfragen für das abfragefähige Diagramm mithilfe einer von zwei Erfahrungen:
- Abfrage-Generator: Eine visuelle, interaktive Schnittstelle zum Untersuchen von Knoten und Beziehungen ohne Schreiben von Code. Weitere Informationen finden Sie unter Abfragen des Diagramms mit dem Abfrage-Generator.
- Code-Editor: Ein textbasierter Editor zum Schreiben von GQL-Abfragen (Graph Query Language). Weitere Informationen finden Sie unter Abfragen des Diagramms mit GQL.
Beide Optionen zielen auf dasselbe zugrunde liegende Diagramm ab. Wählen Sie die Erstellungsoberfläche aus, die ihrem Workflow entspricht.
Abfrageausführung
Sie führen erstellte Abfragen über eine allgemeine Ausführungsebene aus, die Folgendes unterstützt:
- GQL: Fragt das Diagramm mithilfe des internationalen Standards für die Graph-Abfragesprache (ISO/IEC 39075) ab.
- Natürliche Sprache zu GQL (NL2GQL): Konvertiert in natürlicher Sprache gestellte Fragen in GQL-Abfragen. Registrieren Sie sich für die NL2GQL-Vorschau.
- REST-basierte Ausführung: Führt Abfragen programmgesteuert mithilfe der GQL-Abfrage-API aus.
Diese Ebene führt die Abfragelogik für das abfragbare Diagramm aus und gibt Ergebnisse zurück.
Abfrageergebnisse
Je nachdem, wie Sie das Diagramm abfragen, erhalten Sie Ergebnisse in einem oder mehreren der folgenden Formate:
- Visuelle Diagramme: Interaktive Visualisierungen von Knoten und Beziehungen.
- Tabellarische Ergebnissätze: Strukturierte Daten in Zeilen und Spalten.
- Programmgesteuerte Antworten: JSON-Ausgabe für REST- oder Downstream-Verbrauch.
Sie können Ergebnisse interaktiv untersuchen, als schreibgeschützte Abfragesets freigeben oder in anderen Tools und Anwendungen nutzen.