当前，全球新冠肺炎疫情持续扩散，疫情输入风险加大。按照疫情防控总体要求，各地积极推进各项防疫工作的有序开展。疫情防控，人人有责。做好个人防护，正确佩戴口罩十分重要。
人员就职、出行、餐饮、居家等接触关系构成了错综繁杂的网络，在病毒人传人的特性下，能够直观展示人员接触关系的数据信息将为疫情防控提供新的助力。达梦蜀天梦图数据库（GDM），针对新冠肺炎传染图谱进行建模与分析，给人为治理增加科学有效的手段。
本文将通过描述GDM对疫情数据的建模、分析，帮助大家更好的了解达梦图数据库的产品特性。
1、首先进行数据建模，主要分为健康人员、确诊病例、疑似病例、地址、交通工具、医院等实体数据，以及各实体之间的关联关系，如人员“乘坐”某交通工具，建模效果如图1所示。
图1（模拟数据，仅供参考）
2、采集疫情上报的部分真实数据，进行模型数据转换和数据装载，效果如图2所示。其中各类实体均包含必要的实体信息。
图2（模拟数据，仅供参考）
3、GDM提供对数据库中的关键人员进行探索，分析其接触史。查询与该人员存在直接关联关系的其他人员或地址等数据，如图3所示。通过一步探索，将所有与侯某某存在直接接触的人员筛选出，侯某某所搭乘的交通工具和出现过的地址信息也能排查出来，从而进一步探索与侯某某存在间接接触的人员。
图3（模拟数据，仅供参考）
GDM提供双击鼠标左键对顶点执行继续探索，从而实现对错综繁杂的关系网络逐步分析展示。如图4所示，在图3的基础上继续分析与侯某某同乘G285*次列车的人员信息。
图4（模拟数据，仅供参考）
4、GDM的关系是有向的，这就表示可以通过有向的关系分析，来找出错综关系中的源头数据，例如疫情肆虐，我们期望找出0号病人，以分析出病毒的最终源头。探索主体类型为“确诊患者”，筛选某个确诊患者，设置关联类型为“传染”，对其持续进行有向的关系探索，直到确定最终的传染源。
图5（模拟数据，仅供参考）
5、存在不同的传染源，想要分析彼此是否存在某种关联关系时，则可以使用GDM所提供的路径探索功能，对特定的点进行路径查询，探索出彼此之间的直接/间接关联关系。如图6所示，确诊患者罗某某、张某某、易某某等人先后均出现于同一场所，为进一步调查病毒来源，可由相关技术人员前往该地，采集样品进行化验。
图6（模拟数据，仅供参考）
新冠病毒变异毒株，潜伏期短、传播速度快、传染性强，给疫情防控工作增加了许多困难。疫情防控不仅需要有切实严谨的防控措施，还需要科学的手段进行疫情分析和辅助管理。
达梦蜀天梦图数据库提供高可用、高性能的海量数据存储/查询，还提供灵活分析、操作便捷的数据分析系统，依据图数据库的产品优势对数据之间的深层关系进行分析。GDM对大数据的处理能力可以有效帮助疫情防控相关工作人员深入、直观地了解疫情情况。达梦将持续发挥前沿技术优势，以信息化手段为科技防疫助力。
内容来源丨蜀天梦图
