2018年中国行政区域分级详解

此文档包含了2019年中国最新的省、自治区、直辖市和特别行政区划分，涵盖所有行政级别信息。

该数据库涵盖了 2018 年中国所有省、市、区的行政区域信息，以 MySQL 数据库形式存储。 数据表字段： 区域名称 城市编码 邮政编码 经纬度 名称拼音 数据格式: SQL 文件，可直接导入 MySQL 数据库。

中国的行政区域数据已更新至2017年9月，包括地区编码、邮政编码、区号及行政区经纬度等信息。

该文件包含2019年中国省市区街道四级行政区域划分数据，采用JSON格式，每个区域包含以下信息：- code：区域编码- superCode：上级区域编码- cityName：区域全称- shortName：区域简称

中国行政区域数据集包含了全国各省市、直辖市、区县以及乡镇等不同级别行政单位的代码信息，适用于地理信息系统（GIS）、数据分析、统计报告及相关软件开发。每个行政区域均有唯一识别码、名称、级别及所属上级行政区代码等字段，方便关联和查询。这些数据可用于人口统计、地图绘制、公共服务规划、物流路线优化等多个领域。

这份资料提供了截至2020年的中国省、市、区的代码及对应名称。

收录中国2011年行政区域信息，使用Access数据库格式。

标题"省市区数据"暗示了这个压缩包包含的是中国行政区域的详细信息，主要涉及省份、城市和区县。这些数据通常用于地理信息系统（GIS）、数据分析、地址匹配、物流配送、市场划分等场景。描述中提到的“邮编”是进一步的关键信息，表明数据还包含了邮政编码，这在定位和邮寄服务中非常重要。让我们来了解一下什么是SQL文件。SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数据库的标准语言，它可以创建、查询、更新和删除数据库中的数据。在这个压缩包中，"matrixkey.mdf"和"matrixkey_log.ldf"这两个文件名通常与SQL Server数据库相关，其中".mdf"是主数据文件，存储了数据库的表、索引和其他结构；而".ldf"则是日志文件，记录了对数据库的所有修改操作，确保数据一致性。省市区数据的数据库可能包含以下几个表： 1. 省份表：通常包括字段如“省份ID”（唯一标识每个省份）、“省份名称”和“省份代码”，省份代码通常是按照国家标准GB/T 2260编制的，例如"110000"代表北京市。 2. 城市表：每个城市对应一个省份，包含"城市ID"、"城市名称"、"城市代码"、"省份ID"等字段。城市代码通常根据GB/T 2260的省市区代码规定来分配。 3. 区县表：进一步细分到区县级别，有"区县ID"、"区县名称"、"区县代码"、"城市ID"等字段。区县代码是基于GB/T 2260的扩展。 4. 邮政编码表：包含"邮编"、"区县ID"或者"区县名称"，用于关联特定的邮政编码和行政区域。 5. 其他可能的扩展表：如街道、社区等更详细的地理位置信息，或者附加信息如人口数量、面积、行政中心等。使用这些数据时，可以进行以下操作： -地址解析：将用户输入的地址转换为标准的省市区格式，便于处理和分析。 -地理围栏：根据行政区划划定业务覆盖范围，如快递配送或营销活动的地理限制。

标题全国地区省、市、县、镇，MYSQL数据提供了我们即将讨论的核心内容，即一个包含中国各级行政区域信息的MySQL数据库。描述中提到的“从DZ上搞出来”可能指的是数据来源于某个论坛或平台，比如Discuz!，而“数据直接通过PHPMYADMIN导入即可”说明这个数据集是为MySQL数据库设计的，可以通过常见的数据库管理工具PHPMyAdmin方便地导入。 SQL，全称Structured Query Language，是用于管理和处理关系数据库的标准语言。在这里，我们有一个SQL文件（district.sql），这通常包含创建表的语句以及可能的数据插入语句。我们可以预期district.sql将定义一个或多个表，这些表可能有如省份、城市、区县和乡镇等字段，用于存储中国的行政区域信息。在数据库设计中，这样的地理信息数据可能会有以下结构： 1.表province：包含省级行政区的信息，如id（唯一标识符）、name（省名）和code（省的编码，如ISO代码）。 2.表city：关联到province表，存储城市信息，包括id、province_id（外键，引用province表的id）、name（市名）和code（城市编码）。 3.表district：进一步细化到区县级别，id、city_id（外键，引用city表的id）、name（区县名）和code（区县编码）。 4.表township：最底层的行政单位，可能包含id、district_id（外键，引用district表的id）、name（镇名）和code（镇编码）。这些表之间通过外键连接，形成层级结构，便于查询和分析。例如，要找出某个省的所有城市，可以使用JOIN操作： sql SELECT city.name FROM city JOIN province ON city.province_id = province.id WHERE province.name = '某省';此外，这样的数据集对于开发地理定位应用、统计分析、或者搭建需要地域信息的网站都非常有用。导入到MySQL后，用户可以通过SQL查询轻松获取和操作全国的地区信息，如统计各省份的人口、计算城市间的距离等。在实际使用中，我们还需要