前言
在大数据与地理信息深度融合的背景下,地理信息系统(GIS)为行业决策提供精准的空间数据支撑。POI(兴趣点)分类数据作为 GIS 数据的细分瑰宝,对商业选址、城市规划等行业具有重要价值。PostgreSQL 凭借其开源特性和对地理空间数据的支持,成为存储和管理 POI 分类数据的首选。Apache POI 则是 Java 开发领域处理 Excel 文件的得力工具。本实战将聚焦于如何运用 Apache POI,将高德 POI 分类数据从 Excel 快速导入到 PostgreSQL 数据库的全过程。

一、高德 POI 分类简介
本节将介绍高德地图的 POI 分类信息,为后续数据的批量解析入库打下基础。
1、数据表格
高德地图开放平台提供了最新的 POI 分类 Excel 表格,包含 8 个关键信息字段:
| 序号 | 字段名 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 序号 | 数据的序号 |
| 2 | NEW_TYPE | POI 分类编码 |
| 3 | 大类 | POI 大类 |
| 4 | 中类 | POI 中类 |
| 5 | 小类 | POI 小类 |
| 6 | Big Category | POI 大类英文 |
| 7 | Mid Category | POI 中类英文 |
| 8 | Sub Category | POI 小类英文 |
调用高德地图返回的 POI 中,type 和 typecode 分别对应 poi 分类的类别和 poi 编码,其中 POI 分类通常返回到了小类。
{
"address": "茶子山路与银杉路交叉口东北 60 米",
"type": "餐饮服务;中餐厅;中餐厅",
"typecode": "050100"
}
2、分类结构
基于数据库物理表和分类信息构建树形的信息,根据编码来进行三级分类的解析及入库。在 Excel 中,大类和种类存在重复,需要在入库时将类别进行去重分类,最终构建一棵完整的 POI 分类树。




