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LPG(Labeled Property Graph)는 엔터티를 노드로, 연결은 에지로, 레이블과 속성은 둘 다 나타내는 데이터 모델입니다. Microsoft Fabric 그래프는 LPG 모델을 사용하여 분석 및 연결 데이터에 대한 빠른 탐색 및 쿼리 성능을 제공합니다.
레이블이 지정된 속성 그래프(LPG)란?
많은 인기 있는 그래프 데이터베이스가 Microsoft Fabric 그래프를 포함하여 LPG 데이터 모델을 사용합니다. LPG에서:
- 데이터를 노드 및 에지로 나타내며 꼭짓점과 관계라고도 합니다.
- 레이블을 사용하여 노드(예:
Person또는Product) 및 에지(예:FRIENDS_WITH또는PURCHASED)를 분류 합니다. - 노드와 에지 모두 더 많은 데이터를 저장하는 키-값 쌍(예: 노드,
{name: "Alice", age: 30}에지)의{since: 2020}가질 수 있습니다.
LPG에는 모든 노드 또는 에지에 대해 국제화된 URI(자원 식별자) 또는 URI(Uniform Resource Identifier)와 같은 전역 식별자가 필요하지 않습니다. 대신 내부 또는 애플리케이션 수준 식별자를 사용합니다. 애플리케이션은 레이블의 의미를 정의합니다.
RDF(리소스 설명 프레임워크) 비교
중요합니다
Microsoft Fabric 그래프는 LPG 모델만 지원합니다. RDF(리소스 설명 프레임워크)는 지원되지 않습니다.
RDF 는 정보를 주체 조건자 개체 삼중으로 표현하기 위한 W3C(World Wide Web 컨소시엄) 표준화된 모델입니다. 의미 체계 웹 및 지식 그래프 시나리오에 자주 사용됩니다. RDF는 온톨로지와의 상호 운용성, 데이터 통합 및 공식적인 추론에 탁월합니다. 그러나 그래프 는 RDF를 지원하지 않습니다.
사용 사례에 의미 체계 웹 표준, 의미 체계 웹 온톨로지 또는 글로벌 데이터 통합이 필요한 경우 RDF를 지원하는 다른 플랫폼을 고려합니다. 엔터프라이즈 분석, 운영 그래프 워크로드 및 비즈니스 인텔리전스 시나리오의 경우 LPG는 권장되고 지원되는 모델입니다.
Fabric LPG 모델의 주요 이점
대부분의 고객에게 LPG는 Microsoft Fabric 연결된 데이터 분석에 최상의 성능, 유용성 및 통합을 제공합니다.
- 단순성 및 직관적인 기능: 노드와 에지는 사람들이 네트워크에 대해 생각하는 방식에 밀접하게 매핑됩니다. LPG는 RDF보다 덜 복잡합니다. 온톨로지 또는 전역 식별자를 관리할 필요가 없습니다.
- 가장자리의 속성: 가장자리에서 가중치, 임시 또는 레이블이 지정된 관계를 모델링합니다. 이 기능은 권장 사항 및 사기 감지와 같은 고급 분석을 지원합니다.
- 성능 및 스토리지 효율성: LPG 기반 그래프 데이터베이스는 데이터를 압축적으로 저장하고 크고 복잡한 그래프에서도 빠른 순회를 가능하게 합니다.
- 유연한 스키마: 엄격한 제약 조건 없이 비즈니스 요구 사항이 변경됨에 따라 그래프 모델을 발전시킬 수 있습니다. 스키마를 변경하려면 현재 새 그래프 모델을 만들고 데이터를 다시 로드해야 합니다. 자세한 내용은 그래프 스키마 디자인을 참조하세요.
- Fabric 통합: 그래프는 OneLake 및 Power BI와 연동하여, 끊김 없이 분석 및 시각화를 지원합니다.
노드 형식 및 에지 형식이 Fabric의 레이크하우스 테이블에 어떻게 매핑되는지에 대한 자세한 내용은 노드 형식 및 에지 형식 이해하기를 참조하세요.