区县数据

全国省市区县数据库，数据来源于国家统计局官方网站。数据字典： REGION_ID：省市区县行政区划ID REGION_CODE：省市区县行政区划代码 REGION_NAME：省市区县行政区划名称 PARENT_ID：父结点ID，用于三级联动下拉 REGION_LEVEL：层级 REGION_ORDER：排序 REGION_NAME_EN：省市区县行政区划拼音 REGION_SHORTNAME_EN：省市区县行政区划简拼

中国省市区县数据表，经sqlite测试通过。

该 SQL 脚本包含中国省市区县街道四级行政区域数据，可用于构建区域选择器、数据可视化等功能。

提供一份包含中国所有省、市、区/县信息的 MySQL 数据库文件。该文件已预先建立表连接，便于开发者通过连接查询获取所需的市或区/县数据。

省市区的完整数据表，对接项目真挺方便的。2020 年这个 MySQL 版本，连县级市都涵盖了，数据粒度挺细的。不管是做地址联动下拉，还是用户地址管理都挺适配。关键是格式规整，不用你自己拼接，省事儿不少。 MySQL 的省市区表，字段划分比较清晰：id、name、parent_id、level 这些基本都带上了。省市区关系按父子结构搞定，查询也简单，直接WHERE parent_id = ?就能拿到下一级。 比如你做个三级联动的表单，前端直接用axios求接口拿数据，返回后挂上select就完事儿，响应也快，用户体验还不错。写接口的时候建议把缓存加上，不然每次都查数据库，压力挺大的。 对了，如果

2018省市区县数据库，支持SQL2005和SQL2008。

2022 年的区县年均气温数据整理得还挺全，覆盖到全国所有区县，适合做气候可视化或地理相关的项目。是你要做那种基于行政区划的数据展示，比如用 ECharts 做个热力图、或是配合地图展示气温变化，直接套用就省心不少。 全国区县的年平均气温数据，整理得比较细致。每个区县都有，数据格式也规整，拿来做数据可视化挺合适。尤其你要搭配地图组件，用来做气温热力图，再合适不过。 数据来源和省市区结构是配套的，比如可以参考2014 年最新全国省市区县数据结构，你就能知道区县的层级编号怎么来的，这样合并数据时就不容易出错。 要邮编或其他附加信息，可以顺手看看2022 年全国省市区邮政编码这个，跟温度数据拼表也方

area.sql 文件解读 该 SQL 文件包含了创建省份数据表（province）及其初始数据的语句。 1. 数据表结构 province 表包含以下字段： id：省份 ID，主键，自增 name：省份名称 pid：父级 ID，默认为 0（表示顶级省份） 2. 示例数据 文件中包含部分省份数据，例如： 北京市 (id=82) 天津市 (id=83) 河北省 (id=84) ... 文件可能还包含其他数据表以及市级、区县级的数据，用于实现省市区县联动功能。

包含全国各省市区（县）的完整数据库联动信息。

贵州省各区县名称的整理数据，用起来还挺方便的。你做前端开发要用到行政区划数据，或者要在表单里搞个地区下拉框，这份资源就蛮合适。数据格式规整，字段清晰，像县级名称、所属市这些都有，直接能拿来用，省了不少事儿。 全国省市区县的标准编码那份资源也值得一看，尤其是你要做表单联动或者数据关联那种。它把每一级的行政区都配了统一的编码，比如520102这种六位数，和国家统计局那边是对得上的，方便对接各种接口。 哦对，如果你用SPSS做数据，第二篇文章讲变量标签的那部分也挺有。虽然不是前端的直接场景，但你要和数据那边协作的时候，用得上。 还有一个中国省市区县数据表的链接也推荐你收藏下，数据量挺全的，能导出成表