CREATE TABLE `cnarea_2020` ( `id` mediumint(7) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `level` tinyint(1) unsigned NOT NULL COMMENT '层级', `parent_code` bigint(14) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '父级行政代码', `area_code` bigint(14) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '行政代码', `zip_code` mediumint(6) unsigned zerofill NOT NULL DEFAULT '000000' COMMENT '邮政编码', `city_code` char(6) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '区号', `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', `short_name` varcha

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它采用完全独立于语言的文本格式，但也使用了类似于C家族语言（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）的习惯，这使得JSON成为理想的数据交换语言。在本案例中，提供的“全国省市县三级行政区域”数据是用JSON格式编写的，主要用于前端开发中的四级联动选择功能。 四级联动是指在用户界面中，通过四个下拉菜单或选择器，让用户依次选择国家、省份、城市和区县，形成一个完整的地址。这种功能常用于地图应用、物流配送、地址填写等场景，为用户提供便捷的定位方式。 JSON文件`areas.json`可能包含以下结构： ```json { "国家": { "省份1": { "城市1": { "区县1": {}, "区县2": {} }, "城市2": { "区县3": {}, "区县4": {} } }, "省份2": { ... }, ... } } ``` 在这个结构中，“国家”是顶级对象，下面包含多个省份，每个省份又包含多个城市，城市再包含区县。每个层级都是由键值对构成的，键表示行政区域的名称，值则可以是另一个包含下级行政区域的对象或者为空，表示没有更下级的行政区域。 JSON数据的特点如下： 1. 易读性：JSON使用大括号`{}`表示对象，方括号`[]`表示数组，键值对之间用逗号`,`分隔，使得数据可读性强。 2. 简洁性：JSON格式不冗余，数据紧凑，传输速度快。 3. 动态类型：JSON可以表示数组、对象、字符串、数字、布尔值和null等多种数据类型。 4. 支持递归：像上面的行政区域数据，可以通过递归结构表示无限层级的关系。 在前端开发中，使用JSON数据进行四级联动通常涉及以下步骤： 1. 使用Ajax或Fetch等方法从服务器获取`areas.json`文件。 2. 解析JSON数据，将其转换为JavaScript对象。 3. 创建四个下拉列表或选择器，并根据当前选择项动态更新下一级别的选项。 4. 当用户在最后一级选择完成后，收集所有级别的选择，形成完整的地址信息。 对于开发者来说，理解并正确处理JSON数据是必备技能之一，尤其是在前后端交互中。而处理全国行政区域数据时，还需要考虑到行政区划的变更，定期更新JSON文件以保持数据的准确性。此外，优化加载和解析性能，避免一次性加载过多数据，也是前端开发中需要注意的问题。

本数据文件包含了中国全部省、市、县、镇四级行政区域的详细信息，其中主要包括区域编码、邮政编码、电话区号以及各行政区域中心点的经纬度。该数据对于需要进行地理信息系统（GIS）处理、快递物流管理、通信服务优化、商业数据分析等领域的应用尤为重要。 在当前的数据库技术应用中，使用SQL语句来操作和管理数据已经成为一种标准。SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的缩写，它是一种专门用来与数据库沟通的语言，允许用户从数据库中检索数据、插入新数据、更新现有数据，以及删除数据。通过SQL语句，我们能够高效地处理结构化数据，并且能够在多种类型的数据库管理系统中执行。 本数据文件以SQL格式提供，意味着可以直接导入到以SQL为数据管理语言的数据库系统中，如MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server等。文件名“mysql-db_area”表明该数据文件是专为MySQL数据库设计的。数据导入后，可以通过编写SQL查询语句来访问和利用这些数据，例如查询某个特定行政区域的所有信息，或者查询特定邮政编码所在的区域。 使用SQL数据文件的优势在于其高度的灵活性和强大的数据处理能力。对于开发人员和数据管理员来说，将这些数据存放在数据库中，可以通过编写复杂的查询语句来实现各种数据分析和处理需求。例如，可以通过查询获得某邮编所在的省、市、县等信息，也可以根据需要查询某个区号覆盖的区域范围。在GIS系统中，还可以将经纬度数据与地图进行叠加，实现可视化分析。 除了直接使用SQL数据库系统进行数据操作外，这类数据文件还可以作为数据源导入到数据可视化工具或者地理信息系统中，进一步与其他类型的数据结合，进行空间分析。这对于城市规划、人口分布、商业选址等领域都具有很高的应用价值。 全国五级行政区域数据文件的SQL格式，提供了极大的便利性，使得数据的存储、查询、更新和维护都变得更加高效和系统化。对于需要精确地理信息和区域划分的场景来说，该数据文件是一项基础且关键的资源。

（一级行政区）省级行政区：省、自治区、直辖市、特别行政区； （二级行政区）地级行政区：地区、盟、自治州、市； （三级行政区）县级行政区：县、自治县、旗、自治旗、县级市、(市辖)区、林区、个特区； （四级行政区）乡级行政区：乡、民族乡、镇、街道、苏木、民族苏木、(县辖)区； （五级行政区）村级行政区: 行政村、社区；

（一级行政区）省级行政区：省、自治区、直辖市、特别行政区； （二级行政区）地级行政区：地区、盟、自治州、市； （三级行政区）县级行政区：县、自治县、旗、自治旗、县级市、(市辖)区、林区、个特区； （四级行政区）乡级行政区：乡、民族乡、镇、街道、苏木、民族苏木、(县辖)区； （五级行政区）村级行政区: 行政村、社区；

五级行政区域包含：一级行政区)省级行政区:省、自治区、直辖市、特别行政区;(二级行政区)地级行政区:地区、盟、自治州、市;(三级行政区)县级行政区:县、自治县、旗、自治旗、县级市、(市辖)区、林区、个特区;(四级行政区)乡级行政区:乡、民族乡、镇、街道、苏木、民族苏木、(县辖)区;(五级行政区)村级行政区:行政村、社区。 本资源为2023年3月份最新更新的最新版全国五级行政区域数据库表以及sql文件，包含行政区域名称及区域代码，如需原始数据表格或者json版本可联系本人获取。

chinaarea china area 全国省市县区乡镇街道村居委会五级行政区域数据库 本SQL文件包含了全国省级市级县区级乡镇街道级村居委会共767475个五级行政区域数据，原来网上的数据库格式很乱，且有生僻字乱码，数据缺失等情况，本人对其进行了修正优化，当然，由于数据来源有点旧，期间有些村镇数据会发生变化。

中国地区 这是一个基于Python语言编写的爬虫项目，针对中国省市区以及镇，街道，村，居委会等共5级行政区域数据的获取并写入excel文件 等级 一级：省，直辖市，自治区 二级：地级市 三级：市辖区，县（旗），县级市，自治县（自治旗），特区，林区 四级：镇，乡，民族乡，县辖区，街道 五级：村，居委会 本项目仅做学习交流用途 运行程序 依赖Python3环境 项目根目录执行pip install -r requirements.txt 环境安装好后，建议直接导入项目到PyCharm中运行 推荐使用单线程爬取，虽然速度慢，但是不容易被反爬 运行项目根目录下main.py文件 棉类参数说明： """ year: 要爬取的年份，默认2020 encoding: 编码，默认gb2312 province_code_list: 可爬取指定的一级行政区数据，为空时爬取全国一级行政区，否则爬取指定代码的

最新的省、市、县、乡镇、村、村委行政区域，5级联动，编码、父编码、简码，excel文件，可直接导入数据库使用

自用整理好的省市二级行政区域树结构，直接导入SQL脚本可用，也可以根据自己需求修改脚本再导入使用