全国省市区三级联动数据库详细介绍

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0 下载量 158 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 123KB ZIP 举报
资源摘要信息:"省市区三级联动数据库是用于存储和管理地理信息数据,特别是关于中国省、市、区县三级行政区域数据的数据库系统。这类数据库在各类信息系统中广泛应用,尤其是在需要用户根据地理位置进行数据查询和输入的场景中。本数据库包含了全国所有省市区的数据以及它们之间的关系,能够支持三级联动功能,即用户在选择了省级行政区后,系统会自动展示该省下辖的市级行政区列表;当选择了市级行政区后,系统会进一步展示该市下辖的区县级行政区列表。 该数据库的设计通常会遵循一定的数据模型规范,一般包含以下几个关键的表结构: 1. 省份表:存储全国各省份的信息,通常包括省份编码、省份名称等基本信息。 2. 市级表:存储市级行政区的信息,包含与省份表的关联字段,如省份编码,以及市级行政区的名称、编码等。 3. 区县表:存储区县级行政单位的信息,同样包含与市级表的关联字段,如市编码,以及区县的名称、编码等。 在实现省市区三级联动时,一般会采用数据库联查的方式,当用户从省份下拉列表中选择一个省份后,前端系统会根据省份编码向数据库发送查询请求,后端根据请求调用相应的SQL查询语句,从市级表中获取该省份下所有市级单位的数据,并展示给用户。同理,用户选择市后,再根据市编码查询并展示区县数据。 数据库的实现可以通过不同的数据库管理系统来完成,常见的有MySQL、PostgreSQL、Oracle等。数据库的创建和维护通常涉及到创建表、建立索引、优化查询等操作。对于数据库的维护,还需要进行数据备份、恢复、更新等操作来保证数据的安全性和准确性。 本资源中提供的文件‘region_3级.sql’是一个SQL脚本文件,它包含了创建和初始化省市区三级联动数据库所需的SQL语句。通过执行该SQL脚本文件,可以快速构建起整个省市区三级联动数据库,包括所有必要的表结构和一些初始数据。开发者可以利用这个脚本文件在他们自己的数据库环境中快速部署省市区三级联动功能,无需从零开始手动设计和输入数据,大大提高了开发效率。" 为了更好地理解和使用这份资源,以下是对关键知识点的详细解释: 1. 数据库设计:设计一个合理的数据库结构是省市区三级联动数据库的基础。设计时需要考虑到数据的完整性、一致性和查询效率。 2. SQL语句:结构化查询语言(SQL)是用于管理关系型数据库的标准编程语言。SQL语句用于创建、查询、更新和删除数据库中的数据。 3. 三级联动:三级联动是指在一个用户界面中,当用户在上一级(如省)选择一个选项后,下一级(如市)的选项会随之变化。这种联动功能能够帮助用户更快速、准确地选择正确的地理位置信息。 4. 数据库管理:数据库管理系统(DBMS)是用于创建、管理和操作数据库的软件工具。它提供数据存储、检索、备份、恢复以及权限管理等功能。 5. 数据库优化:数据库优化是指为了提高数据库性能而采取的一系列措施,包括但不限于创建索引、优化查询语句、调整数据库配置等。 6. 数据备份与恢复:备份是复制数据库文件以防数据丢失的过程,恢复是将备份的数据还原到数据库中的操作。这是数据库日常维护的重要环节。 通过以上知识点,开发者可以有效地使用“region_3级.sql”脚本文件,构建并维护省市区三级联动数据库,实现高效的地理信息系统(GIS)或任何需要地理位置输入的软件应用。

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

2023-06-09 上传