Database design 在数据库中存储位置信息的最佳方法是什么？

位置数据基本上是树结构。因此，当你询问某人的地址时，你想知道他们居住的地区/郊区、城市/城镇、州/省和国家

该数据有望只设置一次，并且只需要很少的修改。大多数电子商务网站和其他很多网站都需要存储这类信息，但我很难找到更多信息。也许是因为我没有寻找正确的术语，但我认为这将是一个已经解决的常见问题

这引出了另一个问题。我在哪里可以得到这类信息，比如哪些地区属于哪个城市，哪些城市属于哪个州，哪些州属于哪个国家

编辑：为了使事情变得更复杂，我希望能够提供一种通用的解决方案，因为例如，一些国家不使用邮政编码，他们使用邮政编码，这有点类似，但不完全相同。我最大的愿望是拥有地区/郊区->城市/城镇->地区/省/州->国家。我可能在尝试不可能的事情

编辑2：

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对不起，我可能不够清楚，但我不需要邮政编码。只有郊区/地区名称->城市……。

这比最初出现的情况更复杂。一些城镇有多个邮政编码。一些邮政编码有多个城镇。许多地址可以使用主要城镇或最近城市的名称。验证地址不是一件小事

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如果您想尝试存储邮政编码数据，您可以购买以下产品。但是，您可能会发现使用USPS进行验证更容易。

如果您对邮政编码不感兴趣，也许可以从中获取所需信息。

首先，这里有两个不同的信息：地理信息和政治/组织信息。 可以有共享的邮政编码，但从地理上讲，任何对象都完全位于另一个对象内

当我们必须解决这个问题时，我们只需要创建一个通用的树结构，其中每个地理节点都引用了每个父节点。顶级节点（本例中的国家）没有父引用。更重要的是，对于不同的国家，我们有不同的结构。唯一的要求是它必须是分层的

之后，我们能够通过预先计算树遍历信息来加速地理查询。我们遍历树，计算遍历顺序并将其存储在geo节点中。在查询中进行简单的int比较之后，就足以检查一个geo是否在另一个geo中，以此类推

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同时，存储诸如邮政编码信息之类的内容在这里看起来像是并行数据结构，存储在不同的表中，并引用地理结构中的地理节点。

如果您想获取我们的邮政编码信息，请查看。这是来自美国人口普查的信息，将为您提供所有数据。然而，需要注意的是，信息不容易抽象，因此需要一些时间