爬取国家统计局官网的行政区域数据,包括省市县镇村5个层级,其中港澳地区的数据只有3级;台湾地区4级;包含大陆地区的邮政编码和经纬度信息. 行政划分的总体结构是: 省->市(州)->县(区)->乡镇(办事处)->村委会(社区) 链接地址:http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/ 全部共 778092 条 大陆数据共713479 条,其中 省/直辖市 31 市/州 343 县/区 3359 乡/镇 44706 村/社区 6650

目录 1.存入地理数据 GeoJSON数据存入 1.Ponit 点数据 2.LineString 线数据(多段线) 3. Polygon 多边形数据 4.MultiPoint多点.MultiLineString多线.MultiPolygon多多边形 5.GeometryCollection 几何集合 6.全国区县行政区划入库示例 2.创建地理索引 2.1.2dsphere索引 2.2.2d索引 2.3.geoHaystacks索引 3.检索地理数据 3.1地理空间模型 3.2.查询示例(使用全国

前言 前一段时间,在公司进行了分析 GIS 基础信息的介绍.之所以会有这个介绍以及为什么是我?这个个中缘由说下. 公司不是一个GIS方面的公司,但是由于业务的需要,经常需要用到地图(要和地图打交道),但是GIS知识匮乏.我呢是公司里专业和GIS相关的,就由我来介绍下GIS. 这里知识简单的介绍,如有问题请指出,以便交流学习.下面就把简介内容介绍下. 提纲 1.  GIS 概念 2.  GIS 空间数据 3.  GIS 中的坐标系 4.  GIS 服务介绍 5.  GIS 厂商介绍(重点ArcGI

对于遥感影像的研究多种多样,有小尺度的也有大尺度的还有多尺度的.可以研究一个城市里的一个区,也可以研究一个省甚至全国范围.当研究的区域比较大的时候,在一幅影像上无法包括研究区的所有范围,那么就需要下载多幅遥感影像,多幅遥感影像下载完成之后就需要对着几幅影像进行拼接处理,拼接成一幅影像,这样研究才有意义. 本文的目的在于介绍arcgis的影像拼接(在arcgis中拼接功能被称为镶嵌)功能,以江苏省的遥感影像为例. 本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,该软

在互联网上下载的遥感影像都进行过分幅处理,下载下来的影像多是规则的四方形,而在进行遥感影像研究时,多是针对特定区域来进行,比如研究北京市的遥感影像,不在北京市范围内的影像对于研究者就没有利用意义,如果不进行裁剪处理,而是对整幅影像进行分析处理,就会增加很多不必要的工作,既浪费时间又浪费资源,所以根据研究区的范围裁剪出研究区的影像显得十分重要. 本文的目的在于介绍arcgis中的多样裁剪功能,以北京市的遥感影像为例. 本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,

目录 Map-Reduce JavaScript 函数 Map-Reduce 行为 一个简单的测试 原文地址https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce/ Map-Reduce 示例 Map-reduce是一种数据处理范例,用于将大量数据压缩为有用的聚合结果. 对于map-reduce操作,MongoDB提供了mapReduce数据库命令. 一个简单的map-reduce示例如下: 在此map-reduce操作中,MongoDB将映射(map)操

GIS工具-shp浏览器 软件特点: 1. 单个文件,windows平台 2. 绿色,不用安装 3.C语言系列开发,非vb,.net,Java等,无需虚拟机,无需运行时,无需第三方工具 获取方法: 十元赞赏码,注明邮箱地址. 发送内容包括 1.shp浏览器程序 2.全国省级行政区划地图(shp格式) 注:此费用仅为手续费,非版权费,收到压缩包并可正确打开运行即视为交易完成,不提供技术咨询和评论.

从上一篇文章的反馈来看,大家还是喜欢八卦多过技术细节,那这一篇继续一些题外话,说说我对“去IOE”的看法. 对同一件事情,参与的没参与的人,讨论起来,都会有各自的立场.所以这里先申明一下,以下内容只是我个人的观点,与任何公司及组织及其他个人皆无关:限于个人记忆力,部分细节可能有出入,如有差错,纯属年老失忆. 淘宝当年从单个Java应用到服务化后的垂直分库,再到水平分库,一步一步走过来,每一步皆有其必然性.但从传播性和话题性上来讲,“淘宝技术架构升级”,显然不如“去IOE”这种标签化的短语有力量,

移动互联网和O2O兴起的这十年时间里,由地图LBS功能衍生出一大堆的极高商业价值的数据及应用,地图相关的数据,也是数据分析过程中一个大宝藏,从此篇开始将带给大家一系列的地图相关的数据采集,满足数据分析的前期数据准备过程,有慧眼的分析师们,必定可以从这一系列的数据源中得到许多极高价值的基于地图的相关数据分析,而不局限于IT型思维的一个简单的地图可视化大屏刷眼球.此篇开篇带来行政区域信息的采集,无需到处百度去找过时的信息,自己简单点击按钮一下,实时的最新数据立即到达Excel表格中. 数据来源说明

全国省市级联数据sql语句 mysql版 --省级 provincial create table provincial ( provincialID int, provincialName ), primary key (provincialID) )engine=INNODB default charset=gbk; ,'北京市'); ,'天津市'); ,'上海市'); ,'重庆市'); ,'河北省'); ,'山西省'); ,'台湾省'); ,'辽宁省'); ,'吉林省'); ,'黑龙江省'

/*Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhostSource Server Version : 50717Source Host : localhost:3306Source Database : test Target Server Type : MYSQLTarget Server Version : 50717File Encoding : 65001 Date: 2018-04-29 11:59:43*/ SET FOREIG

mysql的权限控制主要是通过mysql库下的db,user,host,table_priv,column_priv表控制. 由于权限信息数据量比较小,所以mysql在启动时会将所有的权限消息加载到内存. 所以每次手工修改相关权限表时需要通过 flush privileges命令来重新加载. 但是如果是通过grant,revoke或drop user,create user等命令这修改权限的话就不需flush   mysql中权限一共有五级,按照大小顺序为:global > database >

由于信息系统庞大.各种业务子系统.各种开发语言开发的业务逻辑.各种年代维护的代码.各种参差不齐的历史遗留信息系统,面向全国的业务系统,面向某个领域的汽运管理信息系统,面向内部的业务系统,面向外部的各种互联网应用,各种业务系统都需要进行数据的交互. 但是这个时候没有一个标准的全国性的地区数据维护,那很容易整个业务系统的数据杂乱无章.甚至无法精确管理数据,数据比对的效率底下,我们需要标准的基础数据支撑我们的各种业务系统. 需要精确管理成千上万的加盟店.准确通知.指挥这么多营业网点,需要有一套强大过硬

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `province` (   `id` int(11) NOT NULL auto_increment,   `provinceID` int(11) NOT NULL,   `province` varchar(20) NOT NULL,   PRIMARY KEY  (`id`) ) ENGINE=INNODB CHARSET=UTF8; INSERT INTO `province` (`id`, `provinceID`, `provi

MySQL读文件 #coding=utf-8 import MySQLdb host = '172.16.1.' for i in range(129,131): tag = host+str(i) print tag+"3306" try: MySQLdb.connect(tag,3306,'root','root','mysql',timeout=1) cur = conn.cursor() cur.execute("select load_file('/root/fla

DEMO: #coding=utf-8 import MySQLdb class MSSQL: def __init__(self,host,user,pwd): self.host = host self.user = user self.pwd = pwd def connect_dp(self): conn = MySQLdb.connect(host=self.host,port=Flag3, user=Flag4,passwd=self.pwd,db='mysql',) cur = c

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全国城市三级联动,没有css,所以屏幕的自适应必须自己想办法,手机端慎用(最好不要用,因为有些我也说不出的展示问题). html页面 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <meta charset="utf-8"> <tit

一．Mysql核心优化 1. 优化的方面 ① 存储层:数据表"存储引擎"选取.字段选取.逆范式(3范式) ② 设计层:索引.分区/分表 ③ 架构层:分布式部署(主从模式/共享) ④ sql语句层:结果一样的情况下,要选择效率高.速度快.节省资源的sql语句执行 2. 存储引擎 熟悉的存储引擎:Myisam.innodb 什么是存储引擎: 数据表存储数据的一种格式. 使用不同格式存储数据,不同格式的特性也是不一样的.例如innodb存储引擎的特性有:支持事务.支持行级锁.支持外键 . M