中国地区编号数据结构JSON文件

标题：\"省和市加区号\" 内容描述：本数据包含中国所有省和市的对应区号，数据格式为不关联的三元组形式。 示例格式：- \"江苏省\"，\"南京市\"，\"025\"- \"江苏省\"，\"无锡市\"，\"0510\" 本内容适用于HIS系统的数据结构升级，特别为改造HIS表数据而设计。省市区号格式清晰，适合系统工程项目直接应用。 注意事项：下载前请仔细核对格式需求，以确保符合项目需求。

数据以JSON、ES6模块和SQL三种格式存储，ES6模块和SQL文件由JSON自动生成，JSON数据按照最新国家标准生成。直接复制JSON和ES6文件即可使用，也可根据需要生成不同语言的模块。

内容概述：通过构建中国各省市及其各镇区名称字段，以JSON格式进行储存，省会城市通过键值对方式保存。除了省市地区镇区名称字段的JSON储存外，还包含所有省会、城市、地区/镇区的列表，以及Python代码，用于检测文本标题中是否包含省市地址信息。数据量：共包含3285条城市和镇区名称字段。内容涵盖国内34个省级行政单位，包括23个省、5个自治区、4个直辖市和2个特别行政区。能获得：全国各行政区省市名称字段的JSON数据集，所有省会、城市、地区/镇区的列表以及用于检测文本标题中是否含有国内省市地区名称信息的Python代码。

文件系统作为一种数据组织方式，其数据结构呈现以下特点： 记录内部结构化: 文件系统中的数据以记录为单位进行存储，每个记录内部具有一定的结构，用于组织和区分不同的数据项。 程序依赖性: 数据的结构并非文件系统本身定义，而是由应用程序定义和解释。这意味着数据的含义和组织方式取决于具体的应用程序。 定长限制: 文件系统通常要求数据记录长度固定，这限制了其对可变长度数据的处理能力。 变长数据处理复杂性: 虽然可以通过间接方式实现变长数据的存储，但相应应用程序的访问逻辑将变得复杂，增加了开发和维护的难度。 文件间独立性: 文件系统中的文件之间相互独立，缺乏整体结构化的关联。 数据关联需应用程序维护: 要实现数据之间的关联关系，需要在应用程序层面进行定义和维护，增加了应用程序的复杂性。 记录为最小存取单位: 文件系统以记录为粒度进行数据的读写操作，无法直接访问记录内部的单个数据项。

2019年中国各省市区街道四级区域数据，包括SQL格式数据和JSON格式区域数据，涵盖了父子关系数据及省级单独封装的数据。这些数据适用于资源下载需求。

这里是我整理的中国省市县数据，包括自定义的ID、名称首字母和简称。本来想发布在博客上，但因为内容过多，未能如愿。

JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于轻量级数据交换的格式，广泛应用于Web应用程序间的数据传递。它基于JavaScript的子集，格式简洁易读，便于机器解析和生成。在三级城市数据的JSON表示中，数据以键值对的形式存储，每个国家对象包含省份和城市信息。例如，中国的数据可能包括北京市和上海市的城市层级信息，美国的数据可能包括加利福尼亚州的洛杉矶和旧金山等城市信息。

包含中国省市区的详细联动数据，以及银联官方四位城市地区码。创建了名为tbl_region的表格，其中包括地区编号、地区名称、地区级别、父地区编号和状态等字段。这些数据已经投入使用。

本数据集包含中国地区与高校数据，采用MySQL数据库格式存储。