13518219792
假设您使用的是个shp，字段名是“乡镇”，字段类型是字符串的：
在河南等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供网站设计制作、做网站 网站设计制作按需求定制设计,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,成都营销网站建设,成都外贸网站建设,河南网站建设费用合理。
"乡镇" in ('001','002','007','009','021')
不同数据源字段的分割符不同，如果不是字符串，则没有单引号。这里面关键是in关键字的使用。
select * from [JOIN]
JOIN在SQL中是关键字，若使用关键字或特殊字符做表名，那么在使用时必须使用中括弧括起来
可以的。
ArcGis是“计算机制图”应用，包含了全球范围内的底图、地图数据、应用程序，以及可配置的应用模板和开发人员使用的GIS工具和API，可用于创建Web地图、发布GIS服务、共享地图、数据和应用程序，以及管理组织的内容和多个用户。
扩展资料：ArcGis允许用户在线创建、浏览、使用和分享智能地图信息。此外，用户还可以在桌面、移动终端、开发SDK等产品中直接上传和设计地理数据，创建Web地图，通过任何设备与地图进行互动，以及将地图嵌入网站和基于Web的应用。
该平台可以充分利用云基础设施，并方便用户存储和管理地图与地理信息，使用户之间通过开放式、可扩展的Web技术快速进行沟通与协同。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
1），PostgreSQL是通用型数据库。
PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等 ）。可以存储和计算大多数场景的业务数据，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑 。适合各种OLTP和部分OLAP场景。
2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。
如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件 。
3），中小型企业快速搭建 数据仓库和数据分析平台（TB级别）
PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。
4），冷热分离
针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据， 历史 数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。
5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。
OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行
OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件
流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写
时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引
空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。
搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引
NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器
数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL
支持逻辑模型，其用数据库语言可以来定义、操纵数据库中的数据。而概念模型是用于设计阶段，是数据库设计人员和用户之间进行交流的工具。物理模型则是数据最底层的抽象，它描述数据在磁盘或磁带上的存储方式和存取方式，是面向计算机系统的。
最常用的逻辑数据模型有五种：
(1)层次模型(hierarchical model)
(2)网状模型(network model)
(3)关系模型(relational model)
(4)面向对象模型(object oriented model)
(5)对象关系模OJ (object relational model)
扩展资料：
最常用的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。
这3种逻辑模型的根本区别在于数据结构不同，即数据之间联系的表达方式不同，层次模型用“树结构”来表示数据之间的联系；网状模型是用“图结构”来表示数据之间的联系；关系模型是用“二维表”来表示数据之间的联系。
参考资料来源：百度百科-逻辑模型
