标题 "2019年中国省市区街道4级数据" 指的是一个包含中国行政区域信息的数据集，具体到省、市、区以及街道四个级别的详细地理位置数据。这样的数据通常用于地图绘制、地理信息系统（GIS）、数据分析、人口统计、物流配送、市场研究等多个领域。 描述中的"先解压，再打开Navicat软件"提示了处理这些数据的步骤。Navicat是一款强大的数据库管理工具，支持多种数据库系统，包括MySQL。用户需要首先将下载的压缩包文件进行解压缩，解压后通常会得到一系列的数据库文件或者CSV（逗号分隔值）文件。这些文件包含了中国各地区的数据记录。 "右击表选择运行批次任务文件..."意味着在Navicat中，用户可以通过执行预先设定好的批处理脚本来导入数据。这可能是一个SQL脚本文件，用于创建数据库表结构，并将数据批量插入到对应的表中。批处理任务可以自动化这个过程，大大提高效率。 "依次导入文件即可"进一步说明了数据导入的流程。用户需要按照数据文件的顺序，逐个导入到MySQL数据库中。这是因为每个文件可能对应数据库中的一个特定表，按照正确的顺序导入可以确保数据的完整性和一致性。 基于这些信息，我们可以推断出以下几个IT知识点： 1. 数据库管理系统（DBMS）：如MySQL，用于存储和管理结构化的数据。 2. 地理信息系统（GIS）数据：此类数据包含地理位置信息，通常以经纬度或其他地理坐标表示。 3. 数据导入与导出：使用工具如Navicat进行数据迁移，批量导入到数据库中。 4. SQL（Structured Query Language）：用于创建、查询、更新和管理关系型数据库的语言。 5. 批处理：通过预定义的脚本或任务，自动执行一系列数据库操作。 6. 文件格式理解：CSV文件是常见的数据交换格式，易于读写且兼容性好，适合于数据导入到数据库。 7. 表结构设计：每个文件可能代表数据库中的一个表，需要预先规划表的字段和数据类型，以适应导入的数据。 了解这些知识点对于管理和分析此类地理数据至关重要，无论是进行大数据分析还是构建GIS应用，都需要对这些技术有深入的理解。同时，这也涉及到数据安全、数据隐私和合规性问题，尤其是在处理涉及个人信息的地理位置数据时。在实际操作中，必须遵守相关法律法规，确保数据的合法使用。

适配mysql省市区街道四级联动，数据2024-06-05更新的，还算完整

2024最新行政区划-省市区乡镇街道-四级数据

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2024年全国省市区县街道SQL数据脚本

编号版为地区编码加地区名称（110000-北京），更利于开发中的批量导入

INSERT INTO `area` VALUES (11, '330000', '0', '浙江省', 11, 'province'); INSERT INTO `area` VALUES (12, '340000', '0', '安徽省', 16, 'province'); INSERT INTO `area` VALUES (13, '350000', '0', '福建省', 9, 'province'); INSERT INTO `area` VALUES (14, '360000', '0', '江西省', 11, 'province'); INSERT INTO `area` VALUES (15, '370000', '0', '山东省', 16, 'province'); INSERT INTO `area` VALUES (137, '232700', '230000', '大兴安岭地区', 4, 'city'); INSERT INTO `area` VALUES (138, '310101', '310000', '黄浦区', 0, 'district'); IN

省市区数据三级联动json文件完整版

py直接运行,2023国家统计局全国省市区县乡镇街道居委会五级区划数据,包括数据库,以及所生成的excel,包括py代码资源