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Microsoft Fabricのグラフのしくみ

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。

Microsoft Fabricのグラフは、OneLake に格納されている構造化データを、モデル化されたクエリ可能なグラフに変換します。 一般的なエンジンを通じて実行されるビジュアルまたは GQL ベースのツールを使用してグラフにクエリを実行し、視覚的、表形式、またはプログラムによる結果を生成します。

この記事では、グラフ アーキテクチャについて説明し、ソースから分析情報へのエンドツーエンドのデータ フローについて説明します。

次の図は、ソースから分析情報へのエンドツーエンドのデータ フローを示しています。

データ ソースからストレージ、グラフ モデリング、クエリの作成、実行、結果までのグラフ データ フローを示す図。

データ ソース

データは、Azure サービス、他のクラウド プラットフォーム、オンプレミス ソースなどの外部システムから生成されます。 Microsoft Fabric内のグラフは、OneLake に取り込んだ後にこれらのソースからのデータを処理します。ここでグラフで読み取ることができます。

OneLake のストレージ

取り込まれたデータはレイクハウスの表形式ソーステーブルとして、OneLakeに格納します。 モデルを保存すると、グラフによって lakehouse テーブルからデータが取り込まれるため、個別の ETL パイプラインを設定したり、外部データベースにデータを移動したりする必要はありません。

グラフ モデリング

グラフ モデリング手順では、次を指定してグラフ スキーマを定義します。

  • ノードの種類: 顧客、製品、注文など、データ内のエンティティ。
  • エッジの種類: エンティティ間のリレーションシップには、"購入"、"含む"、"製造する" などがあります。
  • テーブル マッピング: ノードとエッジの定義を基になるソース テーブルにマップする方法。

この手順では、 ラベル付けされたプロパティ グラフ構造を 作成します。 グラフのクエリを実行する前に、グラフモデリングを完了します。 これらのモデリングの決定に関するガイダンスについては、「 グラフ スキーマの設計」を参照してください。

注

現在、Graph ではスキーマの進化はサポートされていません。 新しいプロパティの追加、ラベルの変更、リレーションシップの種類の変更など、構造的な変更を行う必要がある場合は、更新されたソース データを新しいモデルに再び適用します。

クエリ可能なグラフ

モデルを保存すると、グラフは基になる lakehouse テーブルからデータを取り込み、読み取り最適化されたクエリ可能なグラフを構築します。 このグラフ構造はトラバーサルとパターン マッチング用に最適化されており、大規模で高速で効率的なグラフ クエリが可能になります。

クエリの作成

クエリ可能なグラフに対するクエリを作成するには、次の 2 つのエクスペリエンスのいずれかを使用します。

どちらのオプションも、同じ基になるグラフを対象とします。 ワークフローに合った作成エクスペリエンスを選択します。

クエリの実行

クエリは、次をサポートする共通の実行レイヤーを介して実行します。

ヒント

クエリ パスを選択します。 クエリ構造を完全に制御してグラフ データに直接プログラムでアクセスするには、GQL または REST を使用します。 自然言語アクセスが必要な場合は、Fabric Data Agent を通じて NL2GQL (プレビュー) を使用します。会話型 AI やナレッジ アシスタントのシナリオに最適です。

このレイヤーは、クエリ可能なグラフに対してクエリ ロジックを実行し、結果を返します。

クエリ結果

グラフのクエリ方法に応じて、次の形式の 1 つ以上の結果を受け取ります。

  • ビジュアル グラフ図: ノードとリレーションシップの対話型の視覚化。
  • 表形式の結果セット: 行と列の構造化データ。
  • プログラムによる応答: REST またはダウンストリームで使用するための JSON 出力。

結果を対話形式で探索したり、読み取り専用クエリセットとして共有したり、他のツールやアプリケーションで使用したりできます。

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