Como funciona o grafo no Microsoft Fabric

O Graph em Microsoft Fabric transforma dados estruturados armazenados no OneLake em um grafo modelado e que pode ser consultado. Consulte o grafo usando ferramentas visuais ou baseadas em GQL que são executadas por meio de um mecanismo comum para produzir resultados visuais, tabulares ou programáticos.

Este artigo descreve a arquitetura do grafo e explica o fluxo de dados de ponta a ponta da origem para os insights.

O diagrama a seguir ilustra o fluxo de dados de ponta a ponta da origem até os insights.

Fontes de dados

Os dados são provenientes de sistemas externos, como serviços Azure, outras plataformas de nuvem ou fontes locais. O Graph em Microsoft Fabric funciona com dados dessas fontes depois de ingerê-lo no OneLake, onde o grafo pode lê-lo.

Armazenamento no OneLake

Você armazena dados ingeridos no OneLake como tabelas de origem tabular em um lakehouse. O Graph realiza a ingestão de dados de suas tabelas lakehouse quando você salva o modelo, portanto, você não precisa configurar um pipeline ETL separado ou mover dados para um banco de dados externo.

Modelagem de grafo

Na etapa de modelagem do grafo, você define o esquema de grafo especificando:

• Tipos de nó: Entidades em seus dados, como clientes, produtos ou pedidos.
• Tipos de borda: Relações entre entidades, como "compras", "contém" ou "produz".
• Mapeamentos de tabela: Como as definições de nó e borda são mapeadas para as tabelas de origem subjacentes.

Esta etapa cria a estrutura de grafo de propriedades rotuladas. Conclua a modelagem do grafo antes de consultá-lo. Para obter diretrizes sobre como tomar essas decisões de modelagem, consulte Criar um esquema de grafo.

Grafo consultável

Quando você salva o modelo, o grafo ingere dados das tabelas de lakehouse subjacentes e constrói um grafo otimizado para leitura e que pode ser consultado. Essa estrutura de grafo é otimizada para passagem e correspondência de padrões, o que permite consultas de grafo rápidas e eficientes em escala.

Criação de consulta

Você cria consultas no grafo que pode ser consultado usando uma das duas experiências:

• Construtor de Consultas: Uma interface visual interativa para explorar nós e relações sem escrever código. Para obter mais informações, consulte Consultar o grafo com o construtor de consultas.
• Editor de Código: Um editor baseado em texto para escrever consultas GQL (Graph Query Language). Para obter mais informações, consulte Consultar o grafo com GQL.

Ambas as opções destinam-se ao mesmo grafo subjacente. Escolha a experiência de criação que se ajuste ao fluxo de trabalho.

Execução da consulta

Você executa consultas por meio de uma camada de execução comum que dá suporte a:

• GQL: Consulta o grafo usando o padrão internacional para linguagem de consulta de grafo (ISO/IEC 39075).
• Linguagem Natural para GQL (NL2GQL) (versão prévia): Converte perguntas de linguagem natural em consultas GQL. Adicionar um grafo no Microsoft Fabric como fonte de dados no Fabric Data Agent para permitir raciocínio de IA baseado em grafos. Para obter detalhes sobre como o NL2GQL funciona, consulte o comunicado de raciocínio de IA alimentado pelo Graph.
• Execução baseada em REST: Executa consultas programaticamente usando a API de consulta GQL.

Essa camada executa a lógica de consulta no grafo que pode ser consultado e retorna resultados.

Resultados da consulta

Dependendo de como você consulta o grafo, você recebe resultados em um ou mais dos seguintes formatos:

• Diagramas de grafo visual: Visualizações interativas de nós e relações.
• Conjuntos de resultados tabulares: Dados estruturados em linhas e colunas.
• Respostas programáticas: Saída JSON para consumo REST ou downstream.

Explore os resultados interativamente, compartilhe-os como conjuntos de consultas somente leitura ou use-os em outras ferramentas e aplicativos.

Conteúdo relacionado

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• Guia de início rápido para grafo
• Tutorial: Introdução ao grafo