最近疫情反复，我被为拜托建一张“某某行动轨迹及接触关系图”。
这类行动轨迹或接触关系，可以抽象成网或者图，从这类图结构立刻就会联想到图数据库Neo4J，正好并没有在公司电脑上安装和使用过Neo4J，于是在这里简单记录下，整个过程还是非常简单的，10min之内即可搞定。
选择通过docker镜像进行安装，首先打开 DockerHub，搜索Neo4J。
这里选择最新版本即可，拉取镜像 docker pull neo4j
$ docker image ls neo4j
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
neo4j latest cbd9c9af52a3 13 days ago 568MB
待镜像拉取完毕后，即可启动Neo4J
docker run -it -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 --volume=$HOME/neo4j/data:/data neo4j
此时就可以顺利打开Neo4J的web console了 http://localhost:7474/browser 。
图(Graph)中最重要的就是节点和边，让我们先来创建节点：
在“行动轨迹&接触关系”这个场景中，有两类节点，一类是”地点“，一类是”人“
CREATE (西二旗:Location {title:'西二旗地铁站'})
CREATE (张三:Person {name:'张三'}) #此时满脑子都是罗老师 哈哈
CREATE (李四:Person {name:'李四'})
CREATE (王五:Person {name:'王五'})
CREATE (刘六:Person {name:'刘六'})
CREATE (赵七:Person {name:'赵七'})
CREATE (周八:Person {name:'周八'})
节点有了，建立关联关系：
CREATE
(张三)-[:工作]->(西二旗),
(李四)-[:乘车]->(西二旗),
(王五)-[:乘车]->(西二旗),
(刘六)-[:乘车]->(西二旗)
CREATE (和合谷:Location {title:'和合谷'}),
(张三)-[:就餐 {roles:['消费者']}]->(和合谷),
(王五)-[:就餐 {roles:['消费者']}]->(和合谷),
(周八)-[:就餐 {roles:['消费者']}]->(和合谷)
CREATE (软件园:Location {title:'软件园'}),
(王五)-[:工作 {roles:['社畜']}]->(软件园),
(赵七)-[:工作 {roles:['社畜']}]->(软件园)
CREATE (电影院:Location {title:'电影院'}),
(周八)-[:观影 {roles:['消费者']}]->(电影院)
此时图和边都建立好了，就可以进行搜索，让我们看一下张三都去过哪些地方 MATCH (三 {name: "张三"}) RETURN 三
然后以张三为起点查看所有关联关系
至此，一张“某某行动轨迹 & 接触关系图”创建完毕。
可见，工欲善其事必先利其器，图数据库可以很好的解决此类问题；除此之外，图数据库也广泛应用在风控、社交、推荐等领域。