中国省市县级联菜单，设计数据库表，把开源项目转换SQL入库

　　#头条创作挑战赛#目录1，关于省市县数据2，使用china-regions项目3，总结1，关于省市县数据
　　github上有中国的省市县开源项目，找到一个特别评分高的项目2.9K星星：
　　https://github.com/wecatch/china_regions
　　我修改的代码放到这里了，包括脚本和SQL：
　　https://github.com/freewebsys/china_regions_lite
　　设计思路，这个项目有多种方式的接入。
　　1，json文件，放服务端客户端都行，直接数据写死了。
　　2，数据库的ddl文件直接存储到数据库中。
　　个人偏向第二中，存储到数据库中，可以方便维护点，同时在做数据处理分析的时候。
　　可以直接 join 表，数据的修改查询也很方便。 2，使用china-regions项目git clone https://github.com/wecatch/china_regions.git  cd china_regions/mysql  # 有数据库相关脚本
　　但是现在有个问题，这个数据库的脚本是分3个表的，本身数据量也不大，没有必要分成三个表。
　　于是合并成一个 region 表得了。同时发现这个地区编码，为了兼容乡村使用的是 12 位的。
　　如果要是使用省市区，使用前 6 位就可以了。
　　数据库表设计： CREATE TABLE `region` (   `id` varchar(10) NOT NULL COMMENT ＂地区主键编号＂,   `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT ＂地区名称＂,   `parent_id` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT ＂地区父id＂,   `level` int(2) DEFAULT NULL COMMENT ＂ 1-省、自治区、直辖市 2-地级市, 3-市辖区、县＂,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=＂地区表＂; -- 默认，父节点和level 都是0
　　但是现在有个问题，没有提供相关的数据库文件，是拆分的。
　　不用担心，作者已经有个python 的脚本了。直接修改 python 代码，自定义生成一个表就行了。
　　上pyhton3脚本，修改下官方的脚本就可以了： # -*- coding:utf-8 -*- import json import os import codecs from collections import OrderedDict  ddl = ＂＂＂  CREATE TABLE `region` (   `id` varchar(10) NOT NULL COMMENT ＂地区主键编号＂,   `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT ＂地区名称＂,   `parent_id` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT ＂地区父id＂,   `level` int(2) DEFAULT NULL COMMENT ＂ 1-省、自治区、直辖市 2-地级市, 3-市辖区、县＂,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=＂地区表＂;  ＂＂＂  sql_tmp =  ＂INSERT IGNORE INTO region (＂id＂, ＂name＂, ＂parent_id＂, ＂level＂) VALUES (＂%s＂, ＂%s＂, ＂%s＂, ＂%s＂); ＂ region_path = ＂mysql-region＂  def make_data():     #只读取省市县数据。     source_file_list = [＂county＂, ＂city＂,  ＂province＂ ]     for k in list(reversed(source_file_list)):         data = codecs.open(＂json/%s.json＂ % k, ＂r＂, ＂utf-8＂).read()         json_data = json.loads(data)         mysql_data_list = []          if k == ＂province＂:             for index, province in enumerate(json_data):                 tmp_id = province[＂id＂]                 mysql_data = sql_tmp % (province[＂id＂][0:6], province[＂name＂], 0, 1)  # noqa                 mysql_data_list.append(mysql_data)          if k == ＂city＂:             index = 0             for province_id in sorted(json_data.keys()):                 for city in json_data[province_id]:                     index += 1                     mysql_data = sql_tmp % (city[＂id＂][0:6], city[＂name＂], province_id[0:6], 2)  # noqa                     mysql_data_list.append(mysql_data)          if k == ＂county＂:             index = 0             for city_id in sorted(json_data.keys()):                 for county in json_data[city_id]:                     index += 1                     mysql_data = sql_tmp % (county[＂id＂][0:6], county[＂name＂], city_id[0:6], 3)  # noqa                     mysql_data_list.append(mysql_data)          if k in [＂province＂, ＂city＂, ＂county＂]:             out_mysql = codecs.open(region_path + ＂/%s.sql＂ % k, ＂w＂, ＂utf-8＂)             index = 0             start = 0             while start < len(mysql_data_list):                 end = start + 1000                 out_mysql.write(＂＂.join(mysql_data_list[start:end]))                 start = end              out_mysql.close()   def main():      if not os.path.exists(region_path):     	os.mkdir(region_path)     make_data()   if __name__ == ＂__main__＂:     main()
　　然后生成了省市区的相关的SQL代码：  INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110000＂, ＂北京市＂, ＂0＂, ＂1＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂120000＂, ＂天津市＂, ＂0＂, ＂1＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂130000＂, ＂河北省＂, ＂0＂, ＂1＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂140000＂, ＂山西省＂, ＂0＂, ＂1＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂150000＂, ＂内蒙古自治区＂, ＂0＂, ＂1＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂210000＂, ＂辽宁省＂, ＂0＂, ＂1＂);  ....  INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110101＂, ＂东城区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110102＂, ＂西城区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110105＂, ＂朝阳区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110106＂, ＂丰台区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110107＂, ＂石景山区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110108＂, ＂海淀区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110109＂, ＂门头沟区＂, ＂110100＂, ＂3＂);  .....  INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110101＂, ＂东城区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110102＂, ＂西城区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110105＂, ＂朝阳区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110106＂, ＂丰台区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110107＂, ＂石景山区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110108＂, ＂海淀区＂, ＂110100＂, ＂3＂); INSERT IGNORE INTO region (`id`, `name`, `parent_id`, `level`) VALUES (＂110109＂, ＂门头沟区＂, ＂110100＂, ＂3＂);  共  3644 条记录 ....
　　数据都对 1 ，2 , 3 级数据都关联对了，同时对字符串进行裁剪了下，之前的区号是12 位，包括到乡镇。
　　这个是6 位符合邮编代码。其他的数据就不用了。
　　3，总结
　　单个数据表可以解决 省市区的问题，要是到乡镇的话还是拆分成小表比较好。
　　查询速度也快了。要是就着三级查询，合并成一张表就行。
　　这个项目本地也可以启动
　　cd location-demo
　　npm install
　　npm run start
　　就可在 http://localhost:4200/ 访问了。